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[導讀] 相信各位對人臉識別系統(tǒng)并不陌生,像面部考勤機、手機面部解鎖以及最近興起的面部識別支付等等,都是其比較常見的應(yīng)用類型。一般來說,人臉識別的方式是采用攝像機作為識別信息的獲取裝置,以非接觸的方式來獲

相信各位對人臉識別系統(tǒng)并不陌生,像面部考勤機、手機面部解以及最近興起的面部識別支付等等,都是其比較常見的應(yīng)用類型。一般來說,人臉識別的方式是采用攝像機作為識別信息的獲取裝置,以非接觸的方式來獲取識別對象的面部圖像,最終通過計算機來比對信息完成識別。

之前,美國國土安全部還表示預計在四年內(nèi)為97%的離境乘客將使用人臉識別技術(shù),并在2018年底在美國15個機場開始投入使用,主要用在登機時拍攝乘客。然而現(xiàn)在,美國人在看待人臉識別技術(shù)上,似乎發(fā)生了180°大轉(zhuǎn)彎,甚至在今年5月份,對人臉識別技術(shù)發(fā)出了禁令,美國人對人臉識別的態(tài)度為何急轉(zhuǎn)直下?

對人臉識別開出全球首張禁令的是美國的舊金山市,其禁止臉部識別技術(shù)在政府機關(guān)與執(zhí)法機關(guān)中使用。實際上,美國社會對人臉識別技術(shù)活的反對不單單只有舊金山一個城市。近期,加州奧克蘭市正在考慮出臺與舊金山類似的法律。不僅如此,馬薩諸塞州也在考慮在該州中禁止人臉識別軟件,直到這項技術(shù)有所提高。

說起人臉識別技術(shù),美國在該領(lǐng)域一直處于前沿位置。大概在2016年的時候,亞馬遜便推出了Rekognition,此外,類似的產(chǎn)品還有谷歌云Vision API、IBM Watson Visual RecogniTIon和微軟Face API。盡管如此,目前的人臉識別技術(shù)尚未達到百分百的準確性。

去年,一篇發(fā)表在外媒網(wǎng)站的文章中指出,如今非常熱門的AI應(yīng)用人臉識別,針對不同種族的準確率差異巨大。其中,針對黑人女性的錯誤率高達21%-35%,針對白人男性的錯誤率則低于1%,這在美國可以說是非常不正確的。

這里,還有一個烏龍事件需要強調(diào),亞馬遜在2016年推出的圖像識別AI系統(tǒng)RekogniTIon,曾將28名美國國會議員識別成了罪犯,當時引得美國社會一片嘩然,也令大眾對人臉識別技術(shù)充滿了質(zhì)疑。

對于人臉識別存在的技術(shù)誤差,中國科學院自動化研究所張曉波博士曾表示,照明、姿勢、裝飾等都會對人臉識別系統(tǒng)產(chǎn)生影響,而對于那些非合作情況下的人臉圖像采集,遮擋問題仍很嚴重。特別是在實際監(jiān)控環(huán)境中,被監(jiān)控對象常會佩戴著眼鏡或帽子等配件,使得捕獲的人臉圖像不完整,影響后續(xù)的特征提取和識別,甚至導致人臉檢測算法無效,且在大規(guī)模應(yīng)用環(huán)境中,如何維持或提高人臉識別算法的識別率,目前也是一個非常重要的問題。

除了技術(shù)準確性外,人臉識別的安全性也在美國面臨著普遍質(zhì)疑。其中一個就是,由于人臉識別的信息存儲仍基于計算機可識別的語言,也就是我們常說的數(shù)字或特定代碼,隨著這些數(shù)據(jù)價值的提高,使其遭到黑客攻擊的風險也會隨之增高。一旦這些個人數(shù)據(jù)被竊取,你的臉可能就不只屬于自己了。

就像前面說的,人臉識別技術(shù)對于不同種族的人有不同的準確率,無論是論文作者的研究還是廠商的實驗,都明確的發(fā)現(xiàn)了女性深色膚色的識別誤差率更高。種族歧視作為美國社會中的一個敏感話題,如果對人臉識別技術(shù)的相關(guān)法律還未足夠完善,將使人臉識別技術(shù)處于爭議之中,而爭議更大的在于,美國民眾對于“被監(jiān)控”本身的反感和憂慮。

早前,亞馬遜及其他大多數(shù)科技公司都與美國警方保持著合作,將面部識別技術(shù)應(yīng)用于視頻監(jiān)控和警察穿戴的相機鏡頭,包括俄勒岡州在內(nèi)的眾多美國州立政府已經(jīng)成為RekogniTIon的用戶,RekogniTIon能夠?qū)崟r地辨別、分析和跟蹤,并能在幾秒鐘內(nèi)將收集到的信息與數(shù)據(jù)庫里成千上萬個圖像進行比對。執(zhí)法機關(guān)已經(jīng)將這個技術(shù)應(yīng)用于尋找失蹤人口和識別恐怖襲擊中的嫌疑人中。

但是,美國公民自由聯(lián)盟(American Civil Liberties Union,ACLU)曾致信給政府稱,亞馬遜應(yīng)該停止向美國政府提供強大且“危險”的人臉識別系統(tǒng)Rekognition?!吧蠒焙蟛痪?,有近20家亞馬遜的股東機構(gòu)向 Jeff Bezos發(fā)出信件,對亞馬遜Rekognition被應(yīng)用于執(zhí)法部門所帶來的問題和影響而擔憂。

不僅是亞馬遜的股東,美國民眾也有類似的看法,將人臉識別技術(shù)應(yīng)用到前端視頻監(jiān)控攝像機上,可能會打破隱私及實用性之間的平衡。假設(shè)美國警方有若干臺這樣的安防攝像機,同時擁有可疑人員的“黑名單”照片庫,那么其他任何人如果與這些可疑人員有一些相像,一旦進入警察的安防攝像機的鏡頭之內(nèi),都有可能受到警務(wù)人員的盤問,而這是大多數(shù)美國人所不希望的。

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