ABD sınır devriyesi, AI ile ‘duvarların ardını görmek’ istiyor

ABD Gümrük ve Sınır Koruma Birimi (CBP), kentsel yerleşim alanlarını gözetlemek için “gelişmiş yapay zeka” (AI) teknolojileri, giderek daha sofistike hale gelen otonom sistemler ve hatta duvarların arkasını görebilme yeteneği arıyor.

The Intercept tarafından elde edilen, özel sektör temsilcileri ile düzenlenen “Endüstri Günü” zirvesi için hazırlanan bir CBP sunumu, CBP’nin satın almayı umduğu teknolojilerin ayrıntılı bir listesini ortaya koyuyor.

Bu listede, sınır boyunca gözetleme kuleleri için uydu bağlantısı ve iyileştirilmiş telsiz iletişimi gibi teknolojiler yer alıyor.

İlgili liste, en son teknolojiye sahip, yapay zeka ile güçlendirilmiş gözetleme teknolojilerinin, Trump yönetiminin göçmen karşıtı kampanyasının merkezinde yer alacağını ve bu kampanyanın Kuzey Amerika kıtasının iç kesimlerine kadar uzanacağını da gösteriyor.

Trump’ın geniş kapsamlı “büyük, harika yasa”sının yakın zamanda kabul edilmesi, İç Güvenlik Bakanlığına on milyarlarca dolar aktarıyor. Bu fonun büyük bir kısmı, yönetimin tutuklama ve sınır dışı etme operasyonlarını desteklemek için Göçmenlik ve Gümrük Muhafazaya (ICE) aktarılacakken, önemli bir kısmı ise göçmenlerin ülkeye girişini önlemekle görevli federal kurumlar için yeni teknoloji ve ekipman satın almak üzere ayrıldı: Ülkenin sınır gözetim sistemini yöneten Gümrük ve Sınır Koruma Birimi ve onun bağlı kuruluşu olan ABD Sınır Devriyesi.

Sunumun bir sayfasında, Sınır Devriyesinin Kolluk Operasyonları Bölümünün istek listesi açıklanıyor ve kurumun “yoğun yerleşim alanlarının” yarattığı “zorluklar” nedeniyle “kentsel ortamda şüpheli faaliyetleri tespit etmek ve izlemek için gelişmiş yapay zeka”ya ihtiyacı olduğu belirtiliyor. “Şüpheli faaliyet”in ne olduğu ise belirtilmiyor.

AI destekli kentsel gözetimden bahsedilen kısım, Sınır Devriyesinin “Kıyı AOR” (sorumluluk alanı) operasyonel ihtiyaçlarına ayrılmış bir sayfada yer alıyor.

Bu alan, Kentucky’den Florida’ya kadar ABD’nin güneydoğusunun tamamını kapsıyor. Nevada ve Oklahoma’nın tüm iç kesimlerini kapsayan “Güney AOR”u açıklayan bir sayfada da, “şehir ortamlarında normal faaliyetleri şüpheli faaliyetlerden ayırmak zor olduğundan” “şüpheli kalıpları tespit etmek için gelişmiş istihbarat” ve “uzun menzilli gözetim” ihtiyacına benzer şekilde değiniliyor.

Amerikan Anyasasının Dördüncü Maddesi, keyfi polis aramalarına karşı koruma sağlasa da, federal yasa göçmenlik kurumlarına Kanada, Meksika veya ABD kıyı şeridi ile sınırları içinde 100 mil (160 km civarı) mesafe içinde arama izni olmadan gözaltı ve arama yapma yetkisi veriyor.

Bu bölge, Los Angeles, New York ve Florida’nın tamamı dahil olmak üzere ABD’nin en büyük şehirlerinin çoğunu kapsıyor.

Belgede, kentsel ortamlarda hangi gözetim yöntemleri veya “gelişmiş yapay zeka” araçları kullanılacağından özel olarak bahsedilmiyor.

Güneybatı bölgesinde, Nogales ve Calexico gibi kasabaların sakinleri, mahallelerine yerleştirilen gözetleme kuleleri tarafından halihazırda izleniyor.

2014 yılında DHS tarafından yapılan sınır gözetleme gizlilik etki değerlendirmesi, bu kulelerin “CBP’nin yetkilerinin ötesinde bireyler veya faaliyetler hakkında bilgi toplayabileceği” konusunda uyarıda bulunmuştu.

Sınır, nüfuslu alanları da kapsadığından, video kameralar, bireylerin günlük yaşamlarıyla ilgili olarak bir yere girerken veya faaliyetlerde bulunurken görüntülenebilir.

Örneğin, “bir bireyin doktor muayenehanesine girerken, halka açık mitinglere, sosyal etkinliklere veya toplantılara katılırken veya diğer bireylerle ilişki kurarken çekilen videolar bunlar arasında yer alabilir.

Geçen yıl, Hükümet Sorumluluk Ofisi, DHS kule gözetim programının, bu tür aşırılıkları önlemek için tasarlanmış altı gizlilik politikasının altısında da başarısız olduğunu tespit etti.

CBP’nin, kurum belgelerine göre, “şüpheli faaliyetleri” ortaya çıkarmak için “yapay zeka” araçları kullandığı da biliniyor. DHS’nin 2024 envanterinde yer alan yapay zeka uygulamaları arasında, “gerçek zamanlı gözetleme ve keşif yoluyla sınır güvenliğini artırmak için yapay zekayı kullanan” Hızlı Taktik Operasyon Keşif programı (RAPTOR) da bulunuyor.

AI sistemi, radar, kızılötesi sensörler ve video gözetleme sistemlerinden gelen verileri işleyerek ABD sınırları boyunca şüpheli faaliyetleri tespit ediyor ve takip ediyor.

İç Güvenlik Bakanlığında istihbarat konularında uzmanlaşmış eski bir avukat Spencer Reynolds, “Sınır Devriyesinin artan göçmen baskınları ve protestolara yönelik sert müdahaleleri, bu kurumun sadece uzak çöllerde değil, şehirlerde de yoğun bir şekilde faaliyet gösterdiğini gösteriyor. Her geçen gün, faaliyetleri şüpheye dayalı olmaktan çok, ırk ve etnik profillemeye dayalı hale geliyor. ‘Yoğun yerleşim bölgelerinde’ yapılan operasyonlara yapılan atıflar, Amerikan mahallelerinde genişletilmiş operasyonlar veya takip planları yapıldığına dair endişe verici sinyaller veriyor,” diyor.

Göçmenlik denetimlerinin otomasyonu, yıllardır İç Güvenlik Bakanlığının öncelikli konularından biri olageldi. Silah üreticisi Anduril tarafından güney sınırında satılanlar gibi makine öğrenimi tabanlı gözetleme kulelerinin kullanımının yaygınlaştırılmasına yönelik partiler üstü girişimler bunun bir örneği.

Ajansın 2024-2028 strateji belgesinde, “Otonom teknolojiler, USBP’nin operasyon ortamındaki potansiyel tehditleri tespit etme, tanımlama ve sınıflandırma yeteneğini geliştirecek. Bir tehdit tespit edilip sınıflandırıldıktan sonra, otonom teknoloji USBP’nin entegre bir ağ aracılığıyla tehditleri neredeyse gerçek zamanlı olarak izlemesini sağlayacak,” deniyor.

Sınır Devriyesinin istediği otomasyon, insan, araba veya diğer “ilgi çekici nesneler” gibi nesneleri bulmak için desen eşleştirmede üstün olan bir makine öğrenimi türü olan bilgisayar görüşüne büyük ölçüde dayanıyor gibi görünüyor.

Bu sistem, insan ajanlardan oluşan ekiplerin kamera görüntülerini ve diğer sensörleri 24 saat boyunca izlemesini gerektirmiyor. Sınır Devriyesinin sunumunda, hedeflerin “tespiti, izlenmesi ve sınıflandırılması”na yardımcı olmak için yapay zeka teknolojilerini içeren küçük insansız hava araçları için çok sayıda talep yer alıyor.

Çölde seyreden kamyonların çok sayıda fotoğrafını analiz eden bir bilgisayar sistemi, gelecekte benzer araçları tanımada etkili hale gelebilir. Fakat yalnızca görünüşüne dayalı olarak insan davranışını “şüpheli” olarak algoritmik olarak etiketleme çabaları, bazı yapay zeka akademisyenleri ve sivil özgürlük savunucuları tarafından hataya açık, aşırı öznel, hatta sahte bilimsel ve genellikle etnik ve dini stereotiplere dayalı olarak eleştiriliyor.

Tüm kentsel alanlardan veya yerleşim bölgelerinden elde edilen gözetim verilerine dayalı tahmin tekniklerini uygulama çabaları, önyargı ve yanlışlık risklerini daha da artırabilir.