وكالة الجمارك وحماية الحدود توقع صفقة Clearview AI لاستخدام التعرف على الوجوه من أجل “الاستهداف التكتيكي”.

جمارك الولايات المتحدة وتخطط حماية الحدود لإنفاق 225 ألف دولار لمدة عام للوصول إلى Clearview AI، وهي أداة للتعرف على الوجوه تقارن الصور بمليارات الصور الملتقطة من الإنترنت.

تعمل الصفقة على توسيع نطاق الوصول إلى أدوات Clearview لقسم الاستخبارات في مقر حرس الحدود (INTEL) ومركز الاستهداف الوطني، وهي الوحدات التي تجمع البيانات وتحللها كجزء من ما يدعوه مكتب الجمارك وحماية الحدود جهد منسق “لتعطيل وتفكيك وتفكيك” الأشخاص والشبكات التي يُنظر إليها على أنها تهديدات أمنية.

ينص العقد على أن Clearview توفر الوصول إلى “أكثر من 60 مليار صورة متاحة للجمهور” وسيتم استخدامها “للاستهداف التكتيكي” و”التحليل الاستراتيجي للشبكات المضادة”، مما يشير إلى أن الخدمة تهدف إلى أن تكون جزءًا لا يتجزأ من العمل الاستخباراتي اليومي للمحللين بدلاً من حجزها لتحقيقات معزولة. وتقول هيئة الجمارك وحماية الحدود أن وحدات الاستخبارات التابعة لها تعتمد على “مجموعة متنوعة من المصادر”، بما في ذلك الأدوات المتاحة تجاريًا والبيانات المتاحة للجمهور، لتحديد الأشخاص ورسم خريطة لصلاتهم بعمليات الأمن القومي والهجرة.

تتوقع الاتفاقية أن يتعامل المحللون مع البيانات الشخصية الحساسة، بما في ذلك المعرفات البيومترية مثل صور الوجه، وتتطلب اتفاقيات عدم الإفصاح للمقاولين الذين لديهم حق الوصول. ولا يحدد أنواع الصور التي سيقوم الوكلاء بتحميلها، أو ما إذا كانت عمليات البحث قد تشمل مواطنين أمريكيين، أو المدة التي سيتم خلالها الاحتفاظ بالصور التي تم تحميلها أو نتائج البحث.

يأتي عقد Clearview في الوقت الذي تواجه فيه وزارة الأمن الداخلي تدقيقًا متزايدًا حول كيفية استخدام التعرف على الوجوه في عمليات الإنفاذ الفيدرالية خارج الحدود، بما في ذلك الإجراءات واسعة النطاق في المدن الأمريكية التي اجتاحت مواطنين أمريكيين. وتساءلت جماعات الحريات المدنية والمشرعون عما إذا كانت أدوات البحث عن الوجوه يتم نشرها كبنية تحتية استخباراتية روتينية، بدلا من مساعدات تحقيق محدودة، وما إذا كانت الضمانات تواكب التوسع.

الأسبوع الماضي، السيناتور إد ماركي أدخلت التشريعات من شأن ذلك أن يمنع إدارة الهجرة والجمارك وإدارة الجمارك وحماية الحدود من استخدام تقنية التعرف على الوجوه تمامًا، مع الإشارة إلى المخاوف من تضمين المراقبة البيومترية دون حدود واضحة أو شفافية أو موافقة عامة.

لم ترد هيئة الجمارك وحماية الحدود على الفور على الأسئلة حول كيفية دمج Clearview في أنظمتها، وما هي أنواع الصور المسموح لوكلاء التحميل بتحميلها، وما إذا كانت عمليات البحث قد تشمل مواطنين أمريكيين.

لقد خضع نموذج أعمال Clearview للتدقيق لأنه يعتمد على استخراج الصور من مواقع الويب العامة على نطاق واسع. ويتم تحويل تلك الصور إلى قوالب بيومترية دون علم أو موافقة الأشخاص الذين تم تصويرهم.

تظهر Clearview أيضًا في مخزون الذكاء الاصطناعي الذي أصدرته وزارة الأمن الوطني مؤخرًا، والمرتبط بمشروع تجريبي لمكتب الجمارك وحماية الحدود بدأ في أكتوبر 2025. ويربط إدخال المخزون البرنامج التجريبي بنظام التحقق من المسافرين التابع لمكتب الجمارك وحماية الحدود، والذي يجري مقارنات الوجوه في موانئ الدخول وغيرها من عمليات الفحص المتعلقة بالحدود.

تنص هيئة الجمارك وحماية الحدود في وثائق الخصوصية العامة الخاصة بها على أن نظام التحقق من المسافر لا يستخدم معلومات من “مصادر تجارية أو بيانات متاحة للعامة”. ومن المرجح، عند الإطلاق، أن يتم ربط الوصول إلى Clearview بدلاً من ذلك بنظام الاستهداف الآلي التابع لهيئة الجمارك وحماية الحدود، والذي يربط معارض القياسات الحيوية، وقوائم المراقبة، وسجلات الإنفاذ، بما في ذلك الملفات المرتبطة بعمليات الهجرة والجمارك الأخيرة في مناطق الولايات المتحدة البعيدة عن أي حدود.

لم تستجب Clearview AI على الفور لطلب التعليق.

الاختبارات الأخيرة من قبل المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا، التي قامت بتقييم Clearview AI بين البائعين الآخرين، وجدت أن أنظمة البحث عن الوجه يمكن أن تؤدي أداءً جيدًا على “صور عالية الجودة تشبه التأشيرة” ولكنها تتعثر في إعدادات أقل تحكمًا. يقول العلماء الفيدراليون إن الصور التي تم التقاطها عند المعابر الحدودية والتي “لم تكن مخصصة في الأصل للتعرف الآلي على الوجوه” أنتجت معدلات خطأ “أعلى بكثير، وغالبًا ما تزيد عن 20 بالمائة، حتى مع الخوارزميات الأكثر دقة”.

يؤكد الاختبار على وجود قيود مركزية على التكنولوجيا: فقد وجد المعهد الوطني للمعايير والتقنية (NIST) أن أنظمة البحث عن الوجه لا يمكنها تقليل المطابقات الخاطئة دون زيادة خطر فشل الأنظمة في التعرف على الشخص الصحيح.

ونتيجة لذلك، تقول NIST إن الوكالات قد تقوم بتشغيل البرنامج في بيئة “تحقيقية” تُرجع قائمة مرتبة من المرشحين للمراجعة البشرية بدلاً من تطابق واحد مؤكد. ومع ذلك، عندما يتم تكوين الأنظمة لإرجاع المرشحين دائمًا، فإن عمليات البحث عن الأشخاص غير الموجودين بالفعل في قاعدة البيانات ستستمر في إنشاء “مطابقات” للمراجعة. في تلك الحالات، ستكون النتائج دائمًا خاطئة بنسبة 100 بالمائة.