根据《nature》网站的报导，一项由多位学者主导的研究揭示了AI电脑视觉与大规模监控之间的紧密关系。这项研究挑战了主流观点，指出监控并非仅由少数不法实体推动，而是已经渗透并常态化於整个电脑视觉领域。

长期以来，学者、政策制定者和草根社群持续质疑AI研究，尤其是电脑视觉，已成为大规模监控技术开发与应用的主要来源。然而，电脑视觉通往监控的途径究竟如何，一直是争议的焦点。这项研究首次透过实证分析，揭示了监控AI管道的本质与范围，提供了大量证据证明电脑视觉领域与监控之间密不可分的联系。

研究团队分析了来自历史最悠久的电脑视觉会议━电脑视觉与模式识别会议（CVPR）的超过19,000篇电脑视觉研究论文，并追溯了这些论文所引用的23,000多项下游专利。结果发现，这些文献中的大多数都直接或间接地支援了对人体及身体部位的目标识别。

比较1990年代与2010年代的数据，研究人员观察到，与下游监控相关专利连结的电脑视觉论文数量竟增加了五倍，明确指出电脑视觉研究日益倾向於支援监控应用。

这项研究的重要发现之一，是它挑战了「只有少数不法实体才促成监控」的观念。相反地，研究团队发现，将人类作为目标的行为已经在整个电脑视觉领域中常态化。

这种常态化尤其令人担??，因为许多文献中存在着刻意的模糊化语言。研究揭露了许多文献会??避直接提及以人类为目标，例如，将人类常态化地称为「物体」，并对其进行研究，而无需特别考量其作为人类的特殊性。

研究结果强烈表明，电脑视觉研究与监控之间存在着广泛而深入的联系。透过对随机抽取的100篇电脑视觉论文和100项下游专利进行深入分析，发现高达90%的论文和86%的下游专利都与人类数据的撷取有关。

更令人不安的是，大多数（71%的论文和65%的专利）明确撷取了关於人体和身体部位的数据。其中，35%的论文和27%的专利针对人类身体部位数据，而至少三分之一的论文和专利（论文占36%，专利占38%）声称或展示了针对整体人体进行数据撷取。

此外，约有18%的论文和16%的专利撷取了人类空间的数据。仅有极少数（1%的论文和1%的专利）专注於撷取非人类数据，这进一步印证了电脑视觉研究及其应用正大规模地将人类数据化，特别是针对人体。

此项研究借鉴监控研究的定义，将监控视为任何实体收集、撷取或关注可与他人（无论是个人或群体）相关联数据的行为。这包括对身体、行为、人际关系以及社会和物理环境的数据化、建模和分析。

研究强调，即使技术未被标示为监控、未被普遍认为有害或未造成立即、可见的伤害，只要其具备监控人类数据的可能性，就足以构成监控。因为这些技术能助长恐惧与自我审查的条件，成为社会控制的关键手段。