弗雷德貝內森最近收到一封來自Facebook的電子郵件,通知他在一些照片中發現了他的臉,並詢問他是否願意在這些照片中被貼上標簽。當他點選連結時,發現了十一張他母親大學時代的黑白頭像,他覺得很有趣。社交網路的DeepFace演算法使用一個擁有超過1.2億個引數的神經網路來檢測和識別人臉,該公司表示,這一不斷改進的機器學習過程正接近人類的水平。Facebook說,DeepFace 97.25%的時候可以確定兩張照片是否是同一個人的,但仍然有很多照片會讓他們最強大的機器失靈,尤其是在家庭事務中。
“我們都有遺傳特徵,這些遺傳特徵轉化為我們的外貌。如果一個人很像他們的父母之一,年輕母親或父親的照片可能會關聯並混淆演算法,”NXT-ID的技術長David Tunnell說,NXT-ID專門研究三維人臉識別。在Facebook的案例中,混淆兩個家庭成員是一個缺陷,但其中一個缺陷指向了面部識別的其他潛在用途,因為這個過程也是反過來的。”我們已經做了一項研究,表明你可以使用面部識別來識別一個人的種族、出生地和家庭關係。他說,有了來自我父母、兄弟姐妹或堂兄弟姐妹的良好資料,即使系統沒有我的真實影象可供使用,也有可能識別出我的身份。
弗雷德和他的母親唐娜
是那是恐怖,還是酷?主要取決於上下文。”“我確實覺得這很吸引人,”貝納森在一封電子郵件中說這裡有一個真實的例子,一個假陽性(當一個演算法錯誤地預測一個觀測結果是它不是它的東西時,在這個例子中它認為我媽媽是我),有個人的含義,他說,他通常不會對我們的臉照片不斷被掃描和分析以獲得個人身份的想法感到太麻煩。”一般來說,我認為人們往往誇大Facebook使用這種技術所做的邪惡事情,但它肯定為更大更困難的問題開啟了大門。”
當涉及到更嚴肅的應用時,例如芝加哥警方現在使用面部識別的方式,貝內森看到了潛在的麻煩。”他反問:“如果這種演算法不用於有趣的照片標記,情況會怎樣?”如果另一個假陽性導致某人因為他們沒有做的事情而受到牽連呢?Facebook是一家上市公司,它將數PB的個人資料作為其商業模式——我們提供給他們的資料,但代價是什麼?”
Facebook的DeepFace系統分析Sylvester Stalone的影象
Tunnell說,根據家庭成員識別人的能力,即使是在他們變老的時候,也是令人恐懼的,但是將這種能力用於永久的可能性同樣令人興奮。”我和自己的女兒做了一項研究,在這幾年裡,我每天掃描她的整個頭部。我們學到的是,只要有正確的資料集,這些技術就能在未來2、4、6年內識別出一個人。因此,這對於幫助找到一個自己的親戚沒有見過的人,以及一個經歷了實質性身體變化的人來說是至關重要的。”
在2012年的美國參議院隱私聽證會上,Al-Franken直截了當地問Facebook是否會將自己的面部身份資料庫賣給其他公司。Facebook的Rob Sherman表示,目前還不清楚該公司未來將如何使用這些資料。使用者始終可以刪除在照片中新增標簽的功能,但不能刪除掃描功能。”貝內森說:“認真考慮我們對個人資料進行權衡的公平性是很有價值的。”這不是一個微積分,我們有足夠的時間從社會的角度來充分理解。我們可能要過好幾年才能真正瞭解向如此強大的公司提供如此多個人內容的後果。”
不過,就目前而言,弗雷德和他的母親唐娜只是覺得這種誤認令人感動,特別是因為弗雷德從事資料科學工作。”“30年來,我第一次被告知自己長得像弗雷德,這是一個無法剋服的事實,這是透過一種演算法實現的,”她在一封致《邊緣》的電子郵件中寫道還有什麼比這更瘋狂更合適的呢!”
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