Случай с кражей из Лувра многое значит для систем распознавания и предвзятости ИИ.
19 октября 2025 года ранним солнечным утром четыре человека вошли в самый посещаемый музей мира и спустя несколько минут вышли с драгоценностями на сумму €88 млн. Кража в парижском Лувре — одном из самых контролируемых культурных учреждений в мире — заняла чуть меньше восьми минут.
Посетители продолжали осматривать залы. Охрана не среагировала (сигнализация сработала позже). Мужчины растворились в городском потоке до того, как кто‑то осознал произошедшее.
Расследование показало, что воры были одеты в жилеты повышенной видимости, маскируясь под рабочих. Они подъехали с мебельным подъемником — обычным зрелищем на узких парижских улицах — и с его помощью добрались до балкона над Сеной. В рабочей форме они выглядели так, будто им там и место.
Как пишут в Сonversation специалисты по ИИ Винсент Чарльз из Университета Квинс в Белфасте и Татьяна Герман из Университета Нортгемптона (Великобритания), эта тактика сработала потому, что мы не видим мир объективно: мы видим его через категории — через то, чего ожидаем. Преступники использовали социальные категории «обычного», чтобы не вызывать подозрений. Многие системы искусственного интеллекта действуют аналогично и потому подвержены тем же типам ошибок.
Социолог Эрвинг Гофман описал бы полученное событие через концепт «представления себя»: люди «играют» социальные роли, принимая те знаки, которые ожидают увидеть окружающие. В Лувре манифестация нормальности стало идеальным маскировочным приемом.
Нормально и подозрительно
Люди постоянно проводят ментальную категоризацию, чтобы упорядочить окружающее — людей, места, поведение. Когда что‑то вписывается в категорию «обычное», это чаще остается незамеченным.
Аналогично работают и ИИ‑системы, применяемые для распознавания лиц или обнаружения подозрительного поведения в общественных местах. Для человека категоризация опирается на культуру, для машины — на математику.
Но и те, и другие зависят от усвоенных закономерностей, а не от «объективной реальности». ИИ учится на данных о том, кто выглядит «нормально», а кто — «подозрительно», и впитывает категории, заложенные в тренировочных наборах. Отсюда появляются уязвимости и искажения.
В случае Лувра воры не выглядели опасными, потому что соответствовали доверенной категории. В системах ИИ тот же процесс может давать обратный эффект: те, кто не вписывается в статистическую норму, становятся более заметными и подвергаются чрезмерной проверке.
Это означает, что система распознавания лиц может непропорционально часто помечать группы по расовому или гендерному признаку как потенциальную угрозу, оставляя других без внимания.
ИИ не придумывает свои категории — он усваивает наши. Когда система компьютерного зрения обучается на охранных записях, где «нормой» выступают конкретные типы телосложения, одежды или поведения, она воспроизводит эти предположения.
Точно так же, как охранники музея прошли мимо воров, потому что те «выглядели безопасно», алгоритмы могут пропускать одни паттерны и чрезмерно реагировать на другие.
Польза и вред стереотипов
Категоризация, человеческая или алгоритмическая, — это палка о двух концах. Она позволяет быстро обрабатывать информацию, но кодирует культурные допущения. И люди, и машины полагаются на распознавание образов — эффективную, но несовершенную стратегию.
Воры добились успеха не потому, что стали невидимыми, а потому, что были увидены через призму нормальности. С точки зрения алгоритмов, они прошли тест классификации.
После кражи министр культуры Франции пообещал новые камеры и ужесточение мер безопасности. Но как бы ни совершенствовались технические средства, они все равно будут опираться на категоризацию: кто‑то или что‑то должно решать, что считать «подозрительным поведением». Если это решение строится на предположениях, те же слепые пятна останутся.
Кража в Лувре запомнится как одно из самых эффектных ограблений музеев в Европе. Преступники победили благодаря тому, что овладели социологией внешности. Тем самым они продемонстрировали, как люди и машины могут путать конформизм с безопасностью. Их успех при дневном свете — торжество категориального мышления, той логики, на которой базируются и человеческое восприятие, и искусственный интеллект.