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2009 年,多名美国亚裔消费者投诉,尼康相机的“眨眼提醒”功能总是错误地提示他们拍照时眨眼了；2015 年,美国谷歌公司基于面部识别技术开发的一种图片应用,将一位用户的黑人朋友标记为“猩猩”.
面部识别技术越来越先进,并不断渗透我们的日常生活.一些人乐观地认为,“刷脸”时代正在向我们走来.可是,“刷脸”真的靠谱吗？至少从目前看,还得打上一个问号.
准确度欠缺
最近一段时间,“刷脸”接二连三地出糗.
在美国,有机构使用亚马逊公司的面部识别系统扫描了535 名国会议员的面部照片,并与相关数据库中的2.5 万张罪犯照片比对,结果28 名议员被系统识别为罪犯.
英国多个城市的警方开始试应用面部识别技术,但最近公布的有关数据显示,伦敦警方使用的面部识别系统错误率高达98 ％ ,被批评为“几乎完全不准确”.伦敦局局长克雷茜达·迪克对此辩护说,她不认为这项技术会带来大量逮捕行动,但公众“期待”执法机构测试使用面部识别技术.
英国警方曾将面部识别技术应用在音乐会、节日庆典和足球赛等场合.据英国媒体报道,在威尔士加的夫举行的2017 年欧洲冠军联赛决赛中,警方使用的面部识别系统产生2 400 多次匹配,其中2 200 多次是“假阳性”匹配,即把普通人错认为犯罪嫌疑人.
美国麻省理工学院“媒体实验室”研究人员测试了微软、国际商用机器（IBM）和中国旷视科技3 家公司的面部识别系统,让3 个系统判断1 270 张图片中人物的性别.结果显示,3个系统对肤色较浅男性的判断错误率都低于1％ ,识别效果较好；但是对肤色较深女性的判断错误率21％ ~35％ 不等,识别效果差.
训练数据不理想
对于“媒体实验室”的研究,IBM 公司沃森和云平台业务首席架构师鲁奇尔·普里说,人工智能系统深度学习的有效性有赖于训练的基础数据.即使人工智能模型本身设计优异,不理想的训练数据能导致高错误率及带有偏见的判断.曾有研究显示,在美国广泛使用的一套面部识别系统训练数据中,超过75％的图像为男性,超过80％ 的人为白人.
英国《自然》杂志在近期一篇评论文章中也指出,无论在学术界还是产业界,开发出复杂算法会广受赞誉,但相对而言,很少有人关注数据如何收集、处理和归类.导致人工智能产生偏见的一个主要因素,就是训练所使用的数据质量不佳.
麻省理工学院人工智能研究人员乔纳森·弗兰克尔认为,很多用于面部识别的图片质量不佳,尤其是那些街头监控摄像头拍下的图片,也是导致面部识别技术在实际应用上经常出错的一个重要原因.
忧心隐私安全
除本身存在技术问题,面部识别大量使用还引发了对个人隐私的担忧.美国乔治敦大学法律中心一份关于技术与隐私的报告显示,美国目前有16 个州允许美国联邦调查局使用面部识别技术,将犯罪嫌疑人照片与相关数据库中的驾照照片进行比对.
美国数字化权利保护组织电子前沿基金会的詹妮弗·林奇说,很多人并不同意警方在寻找罪犯时比对自己的照片,他们并不知道州政府有这种政策.
出于对隐私和安全的担忧,一些人甚至研制推出了反监测装备.德国人亚当·哈维曾在德国混沌通信大会上介绍了自己研制的“假面”产品,比如在衣服上绘制起迷惑效果的图案,让面部识别系统难以识别真实的脸.
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参考文献：
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