Фото: Александр Уткин для «Медузы»

Приложение FindFace, позволяющее сфотографировать человека на улице, а потом найти его аккаунт во «ВКонтакте», в последнее время регулярно появляется в новостях: с помощью него делают арт-проекты или травят женщин, снимающихся в порно. Специальный корреспондент «Медузы» Даниил Туровский разыскал тех, кто разработал технологию FaceN, ставшую основой FindFace, а также тех, кто эту технологию купил, — и выяснил, что это только начало: на самом деле с помощью алгоритмов, работающих на основе нейронной сети, можно идентифицировать любого человека на любом фото- и видеоизображении, организовав таким образом почти круглосуточную незаметную слежку за кем угодно. Правительство Москвы и правоохранительные органы собираются начать использовать FaceN в своих целях в самом скором времени.

Мужчина взял из упаковки творожное пирожное, включил «Один раз в год сады цветут» Анны Герман и открыл на компьютере папку, в которой лежали сто гигабайтов порно.

За час до этого системный администратор из Подмосковья Вадим Гусыгин (имя изменено) вышел с работы после короткого рабочего дня. На улице стояла июньская жара. По пути домой Гусыгин положил несколько сотен рублей на свой электронный кошелек в QIWI. Он давно собирался убраться в своей комнате, но в этот раз были дела поважнее.

К пятничному вечеру, 10 июня, Вадим готовился последние полторы недели. Он никак не мог перестать думать о том, что случилось; время от времени в нем вспыхивала лютая ненависть. В начале июня неизвестный написал во «ВКонтакте» его родственнице о том, что у него есть видео, на котором девушка посещает туалет одной из московских кофеен. Неизвестный установил личность жертвы с помощью FindFace — российского сервиса знакомств, позволяющего находить любых людей во «ВКонтакте» по одной фотографии. Вадима бесило не только подглядывание исподтишка и вторжение в частную жизнь, но и то, что родственница не прислушалась к его советам. Он несколько лет рекомендовал всем знакомым и родственникам не регистрироваться в социальных сетях под реальными именами. Удалось убедить всех, кроме девушки, которой теперь и написал злоумышленник.

Вадим заинтересовался, кто и зачем снял видео. Порывшись на форумах, он нашел несколько сообществ для людей, увлекающихся тайными съемками в туалетах, а в них — сотни видео, которые Гусыгин скачал на свой компьютер. Почти сразу же он решил найти других девушек, заснятых на камеру, и рассказать им о записях. Поговорив с ними, Вадим собирался узнать, где и когда велась съемка. Для поисков он воспользовался тем же сервисом FindFace, что и «тролль», написавший его родственнице.

Вернувшись домой после работы, Вадим с кошелька QIWI оплатил аккаунт в FindFace и получил возможность проверять до 300 фотографий в месяц. Он открыл на компьютере программу, собравшую все скриншоты из видеоархива, и настроил ее так, чтобы она показывала одновременно три картинки — для скорости. На многих скриншотах не было лиц, но через несколько минут Вадиму попалась фотография, на которой девушка смотрела прямо в камеру. Он сохранил ее и загрузил в FindFace. Сервис опознал москвичку Полину Анисимову.

12 июня он отправил ей в личном сообщении во «ВКонтакте» скриншот с комментарием: «Простите, это не вы на фотографии?» Полина прочитала сообщение через несколько часов, уже совсем ночью. «А что?» — спросила она. «Если это вы, тогда у вас неприятности», — написал ей Вадим. Он в общих чертах описал Полине ситуацию. Та сначала не поверила, но быстро нашла на одном из форумов видео, на котором узнала себя. На следующий день она рассказала об этом в своем фейсбуке.

Пост Полины Анисимовой в фейсбуке, в котором она рассказала о том, что была найдена на вуайеристском видео

Вадим продолжил рыться в архивах и анализировать скриншоты. Он около 30 часов провел за компьютером, отсматривая фотографии из туалетов. Как он сам говорит, во время «исследования» он чувствовал себя уфологом, иногда ощущал «неловкость и неуместность» того, чем занимается, но все равно продолжал, считая, что жертвы должны узнать о случившемся. Большинство девушек не отвечали на его сообщения, несколько признались, что на скриншотах именно они. По словам Полины Анисимовой, Вадим свел ее с другими жертвами, и теперь они собираются подать заявление в Следственный комитет. (Сама родственница Вадима — чиновник в администрации города — боится потерять работу и не хочет подписывать заявление.) Другие девушки реагировали на сообщения агрессивно. Одна из них написала Вадиму: «да ****** одно лицо. и еще тебе на будущее я такой херней не занимаюсь в отличие от тебя!!!»

Поиск реальных людей по случайным фото и архивам изображений, накопленных за десятилетия существования интернета (только Internet Archive в мае 2014 года хранил 15 петабайт данных, а он анализирует не все), — одна из многих возможностей применения алгоритмов распознавания лиц, которые в ближайшие годы распространятся повсеместно — от приложений знакомств до городских камер, через которые спецслужбы могут следить за конкретными людьми. С помощью алгоритмов распознавания лиц почти любой человек (и власти) смогут подглядывать за жизнью и случайных прохожих на улице, и за конкретными людьми. Вполне вероятно, что пионером и лидером в этой области станет небольшой российский стартап, в котором сейчас работает меньше десяти человек.

Создатель технологии

В середине 2000-х по будням в междугородних автобусах из Троицка до Москвы можно было встретить высокого и улыбчивого школьника Артема Кухаренко. Дорога занимала около полутора часов в одну сторону — мимо Внуково, завода «Мосрентген» и через МКАД. Уже в то время его главным увлечением было программирование. Он с пятого класса ходил в городские кружки по информатике, в восьмом поступил в гимназию № 1543 на юго-западе Москвы, которая считается одной из сильнейших математических школ города. Летом Кухаренко ездил в компьютерные школы, где учили алгоритмическому программированию, структурам данных, методам их анализа. Во время учебного года он участвовал в олимпиадах, в 2006 году победил на всероссийской заочной олимпиаде по информатике.

После школы Кухаренко поступил в МГУ на факультет вычислительной математики и кибернетики (ВМК), даже не думая про другие варианты. На втором курсе он ходил на спецкурс Антона Конушина «Введение в компьютерное зрение». В конце года Конушин предложил заинтересовавшимся темой выполнить несколько заданий и пройти собеседование. Так Кухаренко попал в лабораторию компьютерной графики и мультимедиа при факультете. В лаборатории проводились эксперименты по машинному обучению и нейронным сетям (набор алгоритмов, которые можно обучить решать задачи; в нейронных сетях может быть несколько уровней, каждый уровень комбинирует признаки предыдущих уровней — то есть создаются все более сложные комбинации, о которых могут даже не знать сами создатели первоначального алгоритма).

Ближе к четвертому курсу по совету заведующего лабораторией Кухаренко обратил внимание на новую и неизученную область — распознавание лиц. В 2012 году вместе с Конушиным они написали работу о распознавании пола по фотографии.

На оставшейся после выпуска из МГУ странице Кухаренко на сайте лаборатории в списке его научных интересов указаны машинное обучение, глубокие нейронные сети, компьютерное зрение. «Я тоже заканчивал школу № 1543, так что знал: там веников не вяжут, ребята все хорошие, — рассказывает Антон Конушин. — Артем был заинтересован в теме. И курсовые, и диплом он писал по распознаванию лиц. Это тот пример, когда именно то, чему учился человек, потом пригодилось».

Артем Кухаренко в офисе N-Tech.Lab. Москва, 5 июля 2016 года Фото: Александр Уткин для «Медузы»

После университета Кухаренко на три года забросил область распознавания лиц, сконцентрировавшись на нейронных сетях и машинном обучении. Он путешествовал, жил в Аргентине и удаленно работал на лабораторию Университета Пердью в Индиане. Для американских исследователей Кухаренко писал алгоритмы для классификации объектов на видео. Предполагалось, что такие процессоры с нейронной сетью можно будет поставить в автомобиль — и он сможет классифицировать все, что попадается по дороге: дома, пешеходов, знаки; это пригодилось бы для автопилота. Вернувшись в Россию, Кухаренко устроился в российское отделение Samsung, где продолжил работать с нейросетями.

В долгие новогодние праздники в начале 2015-го у Кухаренко оказалось много свободного времени, и он от скуки вспомнил то, чем занимался в университете. Вместе с девушкой они вручную разметили на 150 фотографиях собак их породы. Отмеченные фотографии Кухаренко загрузил в свою самообучаемую нейросеть, которая сама классифицировала собак.

Он написал приложение для Android, определяющее породу собаки по фотографии, и назвал его Magic Dog. Приложение не стало популярным (зато через год похожее выпустили в Microsoft), его скачали около 10 тысяч раз. Судя по отзывам, работало Magic Dog неидеально: «Блин я поставила фото кошки он мне выдал фотку собаки», «Моя дворняга оказалась австралийским келпи». Среди отзывов попался и совет: «Допилите, чтобы и людей определяло. По некоторым лицам, без специального приложения, породу не определишь. Смотришь — зайчик, а внутри — свинья».

Весной прошлого года Кухаренко решил показать свое приложение инвесторам и через знакомых вышел на российский венчурный фонд Typhoon Digital Development (оценивает свои активы в 10 миллионов долларов). Три управляющих партнера фонда — выпускники журфака и философского факультета МГУ, работавшие на НТВ и в «Известиях». На сайте фонда под логотипом можно найти фразу: «Говорят, что иногда даже взмах крыла бабочки может вызвать тайфун на другом конце Земли». Среди проектов фонда указаны разработчик мобильных игр в браузере «Ракета» и агентство мобильной рекламы Add in App.

На первых встречах с потенциальными инвесторами Кухаренко, ссылаясь на опыт Кремниевой долины, рассказывал, что нейросети и распознавание лиц — это будущее. В последние годы интернет-гиганты Google, Facebook, Apple скупили десятки проектов разработчиков распознавания лиц и нейросетей — Deepmind, MSQRD, Face.com и другие. Facebook давно тестирует распознавание лиц внутри социальной сети, предлагая отмечать друзей на фотографиях. К 2020 году рынок распознавания лиц, по оценке Bloomberg, должен вырасти до 6,2 миллиарда долларов.

Компанию, которая была создана по результатам переговоров, в итоге назвали N-Tech.Lab; Кухаренко принадлежит ее четверть. Несмотря на то что разработчик предлагал десятки возможных задач, которые можно решать с помощью нейронных сетей, сосредоточиться решили на распознавании лиц.

Компания Кухаренко получила первые инвестиции той же весной; создатель алгоритма уволился из Samsung, позвав с собой одного из программистов. Еще одного программиста он нашел в паблике про нейронные сети во «ВКонтакте» — Кухаренко понравились его комментарии.

В мае 2015 года они въехали в офис в незаметном бизнес-центре недалеко от Тишинской площади в Москве. N-Tech.Lab занимают этаж, но в офисе пусто и почти нет мебели. На первые инвестиции компания приобрела четыре сервера за несколько миллионов рублей каждый — три поставили под столы программистов, еще один установили в отдельном охлаждаемом помещении. Показывая свои владения, Кухаренко улыбается и хвалится: «Google для этих целей использует тысячу серверов, а у нас их всего четыре».

Кухаренко с коллегами в офисе компании. Пока что в штате N-Tech.Lab работает меньше десяти человек. Москва, 5 июля 2016 года Фото: Александр Уткин для «Медузы»

Как это работает

Серверы — самое главное, чего не хватало Кухаренко, который уже знал, как писать алгоритм. Нейросети — системы крайне ресурсоемкие: им нужно много данных для обучения и вычислительные мощности.

Программисты за несколько месяцев написали архитектуру сети и настроили ее. Подробнее Кухаренко об этом говорить не может — коммерческая тайна. По сути, весь алгоритм, который команда называет FaceN, — это написанная программистами нейросеть, которая сама обучается и извлекает отличительные признаки лиц для опознания людей: величина глаз, фактура бровей, форма губ и другие.

«Мы обучаем нейронную сеть на миллионах фотографий с отметками, — рассказывает Кухаренко. — На них в полуавтоматическом режиме указано, кто на этой фотографии — Вася, на этой — Петя, а на этой — Коля. И она сама обучается, пытаясь извлечь векторы признаков, которые будут решать задачу». Нейросеть определяет признаки, их важность и строит взаимосвязи между ними. По словам Кухаренко, нейросеть формулирует около 80 чисел, описывающих информацию о лице. О значении многих из этих чисел не знают и в N-tech.Lab. «Сформулировав» признаки, нейросеть сможет применять их на других фотографиях.

В сентябре 2015-го Кухаренко узнал, что Университет Вашингтона проводит мировой чемпионат по распознаванию лиц, и решил отправить туда свое решение. Алгоритм, созданный его командой, в одном из соревнований опередил разработку Google: он распознал 73,3% нужных лиц из 100 тысяч фотографий людей примерно одного возраста (у Google Facenet v8 точность составила 70,5%). Правда, в эксперименте с базой разных возрастов результат N-Tech.Lab составил всего 52% (у Google — 74,5%).

Организаторы конкурса в конце июня 2016 года объявили, что создадут базу в 500 тысяч человек, к каждому из которых будет прикреплен набор фотографий в нескольких ракурсах и в разном возрасте. Базу смогут использовать для обучения своих нейросетей компании, занимающиеся распознаванием лиц. Ее выложат в открытый доступ в конце лета.

Как это используют

Кухаренко ходит по офису в шортах и футболке. Он похож на Эдварда Сноудена, но его точка зрения на приватность — полная противоположность взглядам главного противника слежки и перехвата трафика. «Мне как обычному человеку важнее безопасность, чем приватность», — говорит Кухаренко.

После победы в американском конкурсе N-Tech.Lab засыпали предложениями о покупке алгоритма. Клиенты были самые разные — от китайских казино до пограничных служб Турции, которую из-за войны в Сирии очень волнует идентификация тех, кто переходит границу («Медуза» подробно писала о том, что происходит на турецко-сирийской границе). Австралийский стартап заинтересовался возможным использованием FaceN в приложении для парка развлечений: если посетитель фотографируется при входе в парк, затем ему автоматически придут снимки профессиональных фотографов, на которых его распознал алгоритм: на горках, аттракционах, за обедом.

На стартаперов выходили и спецслужбы — как российские, так и иностранные. Они общались через «интеграторов» — компании, которые устанавливают программы на защищенные объекты. (Говорить об этом подробнее Кухаренко отказался.)

В мае 2016 года N-Tech.Lab договорились с правительством Москвы о тестировании сервиса распознавания лиц на видео, которые снимают городские камеры. Их в Москве значительно больше сотни тысяч — 98 тысяч на подъездах, 20 тысяч во дворах; сколько еще камер стоит на улицах, на площадях, на дорогах, в транспорте — точно неизвестно. Все изображения стекаются в Единый вычислительный центр Департамента информационных технологий.

«Люди, которые проходят мимо камер, сверяются с загруженной в систему базой преступников или пропавших людей, — объясняет Кухаренко. — Если на человеке показывается высокая степень сходства, то предупреждение об этом отсылается сотруднику полиции, который находится рядом».

Кухаренко говорит, что такой системы нет ни в одном городе мира. Когда закончится тестирование, N-Tech.Lab установит свою систему в закрытый контур городской системы видеонаблюдения. Алгоритм сможет не только находить людей по базе преступников, но и выделять отдельных людей в любой части города и находить их страницы в социальных сетях, из которых почти всегда можно узнать многое об их жизни.

Центр видеонаблюдения, куда передаются изображения с видеокамер, установленных у входа в подъезды, в холлах жилых домов и на улицах. Первый такой центр открылся в Басманном районе ЦАО. Москва, 13 апреля 2007 года Фото: Антон Тушин / ТАСС / Scanpix / LETA

Спецслужбы смогут использовать алгоритм FaceN для распознавания людей на митингах оппозиции или, например, анализа видеозаписей с Болотной площади 6 мая 2012 года, чтобы найти новых подозреваемых и их страницы во «ВКонтакте».

Система распознавания лиц не оставит никому возможности перемещаться незамеченным. Даже если человек забудет дома телефон, его передвижения будет несложно отследить, когда он попадет в объективы городских видеокамер, висящих почти на каждом доме.

Московские власти не раз пытались реконструировать систему видеонаблюдения. В 2013 году они тестировали специальный телевизионный канал, по которому за подъездами и дворами могли следить сами жители. Тогда доступ к камерам получили жители района Коньково. Заместитель руководителя Департамента информационных технологий тогда рассказывал: «Камеры — не удар по личной свободе, Большой Брат, маленький брат… Камеры — элемент, который позволяет сделать жизнь в городе спокойнее». Примерно тогда же активист, называющий себя Русским Котом, рассуждал в своем блоге о «тактике и стратегии революции борьбы», которая заключалась в уничтожении камер с помощью краски, клея, целлофановых пакетов, кувалды, огнестрельного оружия и арбалета. Менее радикальные граждане, чтобы спрятаться от камер, используют специальные прически и маски.

«Качество работы нейросети зависит от того, насколько близки по свойствам те изображения, с которыми придется работать и которые использовались при обучении, — объясняет исследователь из МГУ Антон Конушин. — То есть для анализа по видеонаблюдению будет сложнее распознавать людей, если нейросеть училась на фотографиях из „ВКонтакте“. Но ее можно дообучить».

В июне 2016 года N-Tech.Lab продали свою технологию «Билайну» для создания приложения фестиваля электронной музыки Alfa Future People. Фестиваль пройдет 22–24 июля под Нижним Новгородом, в прошлом году он собрал около 40 тысяч зрителей. Приложение, основанное на алгоритме FaceN, позволит отправить свое селфи роботу, который, в свою очередь, найдет другие фотографии пользователя в фестивальной базе.

Кухаренко рассказывает, что алгоритмом заинтересовались торговые сети. Сейчас с ними заключены договоры о неразглашении. «Фотографии посетителей будут работать как cookie (термин используется в интернете для идентификации и хранения настроек пользователей — прим. „Медузы“), — объясняет он. — То есть не нужны будут карты постоянных покупателей. Когда человек зайдет в магазин, там — с помощью видеокамер и нашей технологии — уже будут знать, что он покупал в прошлый раз».

Еще один вариант использования — онлайн-ретаргетинг на основе записей с камер наблюдения в магазинах. Например, если человек зайдет в супермаркет, посмотрит кофеварку, но не купит ее, то через пару дней увидит в интернете рекламу того же товара со скидкой и получит об этом же личное сообщение в социальной сети.

Кухаренко предполагает, что FaceN пригодится и во время чемпионата мира по футболу 2018 года в России. «Можно сделать пропускные системы, отслеживать болельщиков, которые в черных списках», — говорит он.

Юридические обоснования таких практик неоднозначны. Юрист «Агоры» Дамир Гайнутдинов рассказывал, что «все это по российскому законодательству является обработкой персональных данных». Он добавлял, что Роскомнадзор считает персональными данными любую информацию о субъектах: ведомство выступало в защиту фотографий Валерия Сюткина и судилось с «Луркоморьем». При этом, регистрируясь в соцсетях, пользователи соглашаются на обработку персональных данных: пункт 5.8 пользовательского соглашения «ВКонтакте» говорит, что администрация соцсети вправе давать такую информацию разработчикам сторонних сервисов и приложений.

«Наша технология все изменит, — говорит Кухаренко. — Люди будут корректировать свое поведение. Начнут задумываться, что выкладывать, а что нет». Инвестор N-Tech.Lab Александр Кабаков с ним согласен. «Своего рода предупреждение: ребята, будьте осторожны с тем, что вы публикуете», — говорил он Bloomberg.

Камеры наблюдения, установленные неподалеку от Кремля, рядом с местом убийства политика Бориса Немцова. Москва, 4 марта 2015 года Фото: Сергей Ильницкий / EPA / LETA

FindFace и отмена приватности

В январе 2016 года, спустя месяц после победы в конкурсе, к Кухаренко обратился Максим Перлин из рекламного агентства Blacklight. Они пересекались за несколько месяцев до этого, когда Перлин хотел разработать новые виды рекламных щитов для города.

«У меня взыграли патриотические чувства, — рассказывает Перлин. — Почему про них никто не говорит? Чуваки сидят в каморке, а выиграли космос».

Перлин и Кухаренко встретились. Перлин спросил, почему N-Tech.Lab не пытается вывести алгоритм на массовый рынок. Кухаренко рассказал ему, что они ведут переговоры с правоохранительными органами. Перлин предложил сделать приложение по поиску во «ВКонтакте» — сайт работает на открытой для разработчиков технологии, позволяющей выгрузить фотографии пользователей. Кухаренко сказал, что ему это неинтересно, но согласился продать алгоритм. По словам Перлина, они договорились на «ежегодный платеж на не очень большие деньги».

Перлин собрал команду из двух программистов и главы отдела разработки, выделив им помещение в офисе агентства. Он решил, что алгоритм нужно использовать максимально просто. «Идешь по улице, видишь человека, фотографируешь его, загружаешь в приложение, находишь, — рассказывает он. — Поэтому и сделали дейтинг (приложение для знакомств — прим. „Медузы“)».

N-Tech.Lab разработали для приложения поисковый движок; команда Перлина — мобильное приложение и веб-интерфейс. Сервис назвали FindFace.

Кухаренко рассказывает, что приложение работает по принципу поискового движка «Яндекса» или Google — оно проиндексировало все 300 миллионов фотографий, выкачанных из «ВК», то есть сделало «слепок» фотографий, сохранив выявленные признаки лиц. После того как пользователь загружает фотографию в приложение, она анализируется и сравнивается с фотографиями из «слепка».

Перед запуском Перлин вместе с программистами тестировали приложение на фильме «Сибирский цирюльник», загружали скриншоты из российского порно и фотографии с сайтов проституток. В фильме Михалкова они изучали людей из массовки: например, одного из мужчин в белом парике нашли с пивом на даче.

FindFace запустили 18 февраля в веб-версии и на мобильных платформах. Запуск Перлин прокомментировал в своем фейсбуке: «Это на самом деле разрывает всякие шаблоны и стирает на хрен любую анонимность, — писал он. — Увидев симпатичную девушку в клубе, вы можете сфотографировать ее на телефон и моментально найти ее профиль во „ВКонтакте“, узнать имя, интересы и отправить ей сообщение».

По словам Перлина, к концу июня 2016 года приложение загрузили больше 1,3 миллиона раз, веб-сервисом воспользовались около 300 тысяч раз. Технология успешно определяет около 70% людей, которые есть во «ВКонтакте».

Проект окупил инвестиции и вышел в плюс. Само приложение бесплатное, но в нем есть несколько платных функций: за 149 рублей в месяц можно проверить до 75 фотографий (вместо 30 в бесплатной версии), а за 459 рублей в месяц — скрыть свой профиль из поисковой выдачи. Перлин говорит, что покупают около 100 платных аккаунтов в день. В их планах — развить поиск по страницам других социальных сетей. Пока это не удается: и азиатские социальные сети, и Facebook с Instagram запрещают сторонним разработчикам выгружать фотографии. Перлин связывает это с тем, что американской компании «неприятно, что у ребят из России технология работает лучше, чем у них». Зато в ближайшее время FindFace, скорее всего, запустится и по базе «Одноклассников», где аудитория более взрослая, чем во «ВКонтакте».

Веб-версия FindFace

Быстрый рост FindFace начался после истории, похожей на рекламную, которую 24 марта 2016 года опубликовал на своей странице во «ВКонтакте» петербургский программист Андрей Мима. Он рассказал, что шесть лет назад, летом 2010 года, на Невском проспекте в Санкт-Петербурге сфотографировал двух девушек. Мима хотел отправить им снимок, но у него не было никаких контактов. В 2016 году он загрузил ее в FindFace и нашел тех самых случайных знакомых. Сервис он назвал «„Шазамом“ для людей».

Через несколько недель петербургский фотограф Егор Цветков проверил сервис, сфотографировав случайных людей в метро. Люди в социальных сетях ему показались более живыми, чем в жизни. Свой проект он назвал «Your Face Is Big Data». «Сегодня у человека исчезает возможность делать хоть что-то, будучи уверенным, что никто об этом не узнает. Ты идешь по улице под камерами, в магазине под камерами, в транспорте тоже. А с приходом таких штук, как FindFace, теряешь еще и возможность скрыть свои ФИО и личные данные. И люди сами идут навстречу этому. Это довольно страшно», — говорил фотограф.

Уже через три дня ссылка на эксперимент попала на 2ch («Двач», анонимный форум). Пользователи создали тред «Ищем шкур, которые снимались в порно или работали проститутками» и призвали к кибертравле. Они рекомендовали писать мужьям и «друзьяшкам» найденных во «ВКонтакте» порноактрис.

С одним из «друзьяшек» у разоблачителя состоялся такой разговор.

— Вы знаете, что она снимается в порно?

— А зачем об этом всем рассказывать?

— Вы считаете, что нормально, чтобы человек снимался в порно?

— Это дело каждого. А вы кто такой?

— То есть если бы ваша жена или ваша дочь пошли бы заниматься, для вас это было бы нормально? Я просто интересующийся мнением.

— Это просто фото.

— Это фото обнаженной девушки, выставляющей напоказ свои срамные места. Неприлично.

— Да мне похер.

Фотографии порноактрис из «обычной» жизни — с детьми, родителями, в университете — разоблачители загружали в отдельные треды на форуме.

Через пару недель с помощью FindFace в Санкт-Петербурге нашли двух поджигателей здания — их лица попали на камеру наблюдения в лифте. Жители дома запросили у управляющей компании съемку и сделали скриншоты. Один из жителей, Андрей Смирнов, дома загрузил фотографии в FindFace, нашел страницы преступников — и узнал, где они работают, учились, с кем дружат. «По хорошим советским временам отправили письма счастья на работу, на учебу», — сказал он. Жители передали эту информацию полицейским.

Перлин считает, что сервис благодаря этим историям «раскрутился». После «аутинга» порноактрис его позвали на православный интернет-телеканал «Царьград».

Максим Перлин в эфире интернет-канала «Царьград» «Царьград-ТВ» / YouTube

— Теперь ведь любой человек будет находиться под контролем? — интересовался ведущий. — А если сфотографируют человека, выходящего из дорогого магазина? Потом найдут по фотографии, узнают, где он живет. Подкараулят и дадут по голове.

— Мы понимали, что могут нарушать закон. Но главное — не нарушать Закон Божий. Наше приложение дает множество приятных возможностей.

— Что делать, если человек не хочет быть в глобальной базе данных?

— Надо человеку задуматься, почему он там не хочет быть.

— Ну не хочу.

— Можно купить у нас платный аккаунт.

Перлин — мастер вирусных кампаний. Еще осенью 2010 года он вместе с однокурсником по журфаку МГУ Владимиром Табаком ко дню рождения Владимира Путина выпустил эротический календарь со студентками. По его словам, календарь принес им неплохой доход, они продали около 80 тысяч экземпляров (в рознице календарь стоил около 200 рублей). В то время Перлин вместе с Табаком руководили издательством Facultet, выпускающим прозу молодых авторов, и параллельно работали на прокремлевского медиаменеджера Константина Рыкова (создатель сайтов «Взгляд.ру» и «Дни.ру», впоследствии — депутат Госдумы). Они курировали несколько программ на интернет-телеканале Russia.ru. Перлин рассказывает, что по совету Рыкова они должны были выпускать «любое говно, главное, чтобы были просмотры». Из этого он сделал выводы, как нужно работать.

Перлин часто использует в своей речи слово «прикольно»: «искать порноактрис весело и прикольно», «прикольно что-то хорошее сделать на мировом уровне», «прикольно посмотреть фотки, когда взломали какую-нибудь звезду». Он говорит, что любил посмотреть «желтуху» на закрывшемся сайте super.ru (с недавних пор — часть Life.ru).

И Перлин, и Кухаренко взбудораженно рассказывают о том, как FindFace помогает работать полиции. «Они поднимают висяки, берут фотографии, прогоняют через приложение, находят профили людей, видят, что те вчера были онлайн, делают запрос во „ВКонтакте“, там выдают IP-адрес, откуда человек заходил, — говорит создатель алгоритма. — Ну и по адресу выезжает полиция». («Медуза» рассказывала, что большинство дел об экстремизме заводится за посты во «ВКонтакте».) В полиции тоже довольны приложением. «Если такая программа будет внедрена в телефоны сотрудников полиции, и не только полиции, то это поможет на месте определять, что за человек и кого они остановили», — говорил председатель профсоюза сотрудников полиции Михаил Пашкин. В управлении информации и общественных связей МВД Москвы «Медузе» сказали, что «система будет использоваться, когда Департамент информационных технологий все сделает».

На своем ютьюб-канале FindFace хвалится возможностями находить людей: «человека с потерей памяти», «мошенника», «потерявшего автомобильные права», «избивавшего в армии», «девушку, которую искали в „Жди меня“», «вора из очереди».

Как и Кухаренко, Перлина вопросы приватности волнуют не слишком.

— Я вообще не понимаю, когда всякие школьники сейчас говорят: а-а-а, теперь нашу переписку могут читать ФСБ! — говорит он, имея в виду «пакет Яровой».

— Вас совсем это не тревожит?

— Мне вообще плевать. Я все обсуждаю в социальных сетях. Пусть ФСБ читает, с кем я спал, какие девушки у меня были. Деловую переписку? Ну узнают, сколько я зарабатываю и какие у меня клиенты. Я искренне считаю, что это никому не интересно. Проблема приватности преувеличена. Доступ к любому телефону получить элементарно, пусть спецслужбы меня читают.

После благодарных сообщений из полиции у Перлина «началась гигантомания», как говорит он сам. Он теперь хочет решать «мировые проблемы»: например, искать потерявшихся людей. «Я с моральной точки зрения загорелся сделать такое во всех социальных сетях, — сообщает он. — Тогда можно будет говорить: „Я не только бабок заработал, но и проблему в мире решил“. После этого можно будет и людей убивать. Прикольно!»

Даниил Туровский Москва