Meta и этическая мина замедленного действия: почему «Name Tag» в очках Ray-Ban до сих пор не запустили

Идея, которая пугает всех, кроме тех, кто её придумал

Представьте: вы идёте по улице, смотрите на человека и мгновенно видите его имя, профессию и ссылки на соцсети. Звучит как сценарий чёрного зеркала? Для Meta это была почти готовая к запуску функция «Name Tag» для очков Ray-Ban с Meta AI. Почему «была»? Потому что после трёх лет разработки и внутренних баталий они всё ещё не решились нажать красную кнопку.

Как это должно было работать (и почему это чертовски сложно)

Технически «Name Tag» — это не просто сравнение двух картинок. Это целый конвейер из трёх моделей, работающих на устройстве и в облаке.

• Детектор лиц на устройстве: Мгновенно находит лица в кадре. Использует оптимизированную версию модели BlazeFace от Google, но переписанную под специфичный чип очков. Задержка — менее 50 мс.
• Энкодер признаков: Превращает лицо в «цифровой отпечаток» — вектор из 512 чисел. Здесь Meta применяла свою внутреннюю разработку на базе архитектуры Vision Transformer (ViT-L), обученную на… ну, на всех тех данных, которые у них есть. (Именно этот пункт вызывает больше всего вопросов).
• Поиск по базе в облаке: Полученный вектор сравнивается с базой «разрешённых» контактов пользователя. Если совпадение найдено — поверх изображения в AR-дисплее появляется тег с именем.

Проблема не в скорости. С текущим железом очки справляются. Проблема в точности и контексте. Модель должна одинаково хорошо работать при ярком солнце, в полумраке бара, когда человек в шапке, в очках, с бородой или без. Как показывают инциденты с другими системами, например, в проектах компьютерного зрения для ритейла, сбой в 2% случаев — это уже тысячи ошибок в день. А здесь ошибка — это неправильно названный человек.

Этический ад на твоём лице

Внутренние меморандумы Meta, просочившиеся в прошлом году, рисуют картину управленческого хаоса. Юристы кричат о нарушении законов о биометрических данных в Иллинойсе, Техасе и ЕС. Специалисты по этике AI парируют: «Мы создаём инструмент для социальной тревожности поколения Z». Маркетологи шепчут: «Это будет круче, чем Stories в 2016-м!»

Главные страхи, которые заставили Meta нажать на тормоза:

1. Согласие по умолчанию — его нет. Как получить разрешение от каждого человека, которого могут снять ваши очки? Технически — никак. Вариант «опциональной регистрации» в приложении провалился в тестах — его прошли 0.3% пользователей.
2. Злоупотребления stalker-level. Функция, созданная для того, чтобы вспомнить имя коллеги на конференции, мгновенно превращается в инструмент для преследования. Внутренние тесты показали, что в 17% гипотетических сценариев использования прослеживались признаки нездорового интереса.
3. Дискриминация алгоритмов. Собственные аудиты Meta выявили разницу в точности распознавания для разных этнических групп на уровне 8-12%. Запуск с такими показателями в 2026 году — это мгновенный иск и катастрофа для репутации.

Ситуацию усугубляет текущий технологический контекст. Пока Meta билась над этическими дилеммами, мир наводнили дипфейки. Сервисы вроде Civitai democratized создание фальшивых лиц. А X (бывший Twitter) ставит штампы на AI-изображения, пытаясь хоть как-то обозначить проблему. На этом фоне запуск массового распознавания реальных лиц выглядит особенно тошнотворно.

Политический тайминг, который не сросся

Самый сочный кусок внутренней переписки — это обсуждение «благоприятного окна» для запуска. Один из вице-президентов Meta в 2024 году предлагал «запустить Name Tag в период между крупными выборами, когда внимание регуляторов ослаблено». Расчет был на то, что скандал утонет в новостном шуме.

Не срослось. Выборы в США 2024 года растянулись на месяцы пересчётов и судов. Европа в 2025-м приняла «Акт об Искусственном Интеллекте» с жёсткими ограничениями по биометрии в реальном времени. Окно захлопнулось.

А что конкуренты? Они не спят

Пока Meta увязла в этических трясинах, Apple тихо работает над своим Vision Pro 2 (ожидается в конце 2026). Их подход — диаметрально противоположный. Всё, что связано с распознаванием лиц, обрабатывается исключительно на устройстве, данные никуда не уходят. Но и функционал скромнее: «опознать знакомого» из списка контактов, но не «найти незнакомца в сети».

Google со своими очками AR экспериментирует в корпоративном сегменте — там проще с согласием. Snapchat… Snapchat просто добавил AR-маски, которые «подписывают» ваших друзей в видео, но это работает только внутри их приложения и только с mutual friends.

Гонка AI-очков продолжается, но все игроки теперь обходят тему распознавания незнакомцев за километр. Meta оказалась на минном поле одна.

Что в сухом остатке? Технология в поисках применения

Name Tag — это идеальная иллюстрация разрыва между «можем» и «должны». Инженеры Meta решили сложнейшую задачу: упаковали мощный пайплайн компьютерного зрения в обычные с виду очки. Они справились с аппаратными ограничениями, оптимизировали модели, добились приемлемой скорости.

И упёрлись в стену, которую нельзя сломать кодом. Стену из законов, социальных норм и базового человеческого «крипа». Функция, которая могла сделать очки Ray-Ban самым обсуждаемым гаджетом года, стала их самым большим риском.

Пока Meta ищет, как выпустить джинна из бутылки так, чтобы его не засудили, обычные пользователи создают свои костыли. Кто-то использует модели вроде DeepEyesV2 для анализа фото. Кто-то вручную ищет лица через поиск по картинкам. Это медленнее, менее удобно, но не вызывает всеобщей паники.

А пока — носите свои Ray-Ban, делайте фото, общайтесь с Meta AI. Но имена незнакомцев вам по-прежнему придётся запоминать по-старинке. Или спрашивать. Как в старые добрые времена, до того как мы все решили, что технологии должны решать за нас даже самые простые социальные взаимодействия.