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    刷臉時(shí)代來了

    2018-11-09 02:47:46周疊瑤
    小康 2018年30期
    關(guān)鍵詞:嫌犯人臉識別

    周疊瑤

    高鐵站“刷臉”過安檢、網(wǎng)購“刷臉”支付、回家“刷臉”開門……“臉”作為每個(gè)人獨(dú)有的生物特征,已開始逐漸替代駕照、身份證等官方文件,或指紋、虹膜等生物信息,成為最直觀的新身份象征。

    回國工作不久的陸雙正在試著適應(yīng)國內(nèi)充斥著“高科技”的生活。走進(jìn)一家餐廳,只有零星幾個(gè)服務(wù)員,自助點(diǎn)餐、“刷臉”支付;走進(jìn)一家銀行,不帶銀行卡、身份證,靠“刷臉”也能取款。以前僅僅存在于科幻片中的生活場景竟在數(shù)年間變?yōu)楝F(xiàn)實(shí),這一切都讓陸雙驚嘆不已。

    隨著科技的發(fā)展,人臉識別技術(shù)正廣泛地滲透進(jìn)每個(gè)普通人的生活。高鐵站“刷臉”過安檢、網(wǎng)購“刷臉”支付、回家“刷臉”開門、公廁“刷臉”取紙、高校學(xué)生“刷臉”報(bào)道……靠“刷臉”生活似乎也不再是天方夜譚?!澳槨弊鳛槊總€(gè)人獨(dú)有的生物特征,已開始逐漸替代駕照、身份證等官方文件,或指紋、虹膜等生物信息,成為最直觀的新的身份象征。

    技術(shù)先行,應(yīng)用廣泛

    近日,張學(xué)友演唱會(huì)上抓嫌犯又成為網(wǎng)絡(luò)熱議話題。網(wǎng)友紛紛調(diào)侃,已經(jīng)有30多名嫌犯在張學(xué)友演唱會(huì)上落網(wǎng),張學(xué)友已經(jīng)從“歌神”變“嫌犯克星”。事實(shí)上,真正的嫌犯克星不是張學(xué)友,而是演唱會(huì)背后的“天眼”系統(tǒng)。許多嫌犯在演唱會(huì)上被捕后一臉茫然,不相信警方會(huì)在上萬名觀眾中發(fā)現(xiàn)自己。而實(shí)際上,警方借助“天眼”系統(tǒng),早在嫌犯過安檢時(shí),便已接到報(bào)警,迅速鎖定嫌犯。據(jù)悉,這套“天眼”系統(tǒng)能夠通過預(yù)先設(shè)定在逃人員的圖像信息,當(dāng)逃犯出現(xiàn)在布控范圍內(nèi),該系統(tǒng)便可根據(jù)視頻抓拍,根據(jù)采集到的面部信息,與后端數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對,確認(rèn)是同一人后,系統(tǒng)就會(huì)發(fā)出警告信息。

    孩子幼年走失,多年過去,如何尋親一直是困擾家長和公安部門的一個(gè)難題。在9月播出的《機(jī)智過人》節(jié)目中,云從科技帶來的人臉識別技術(shù)“御眼重明2.0”將挑戰(zhàn)擁有15年模擬畫像經(jīng)驗(yàn)的崔娟警官,通過給定的4個(gè)孩子模糊的面部拓本,和整個(gè)老年合唱團(tuán)成員的面部進(jìn)行分析比對,找出孩子的祖輩。最終,挑戰(zhàn)雙方都完成了任務(wù),但“御眼重明2.0”技術(shù)通過大樣本的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化的算法匹配跨越3代的祖孫倆,以更快的識別速度獲得了最后的勝利。

    “天眼”系統(tǒng)和“御眼重明2.0”僅僅是人臉識別技術(shù)中的兩個(gè)應(yīng)用。在當(dāng)今社會(huì),人臉識別技術(shù)不僅成為公共管理的重要手段,還走進(jìn)了每個(gè)普通人的生活。根據(jù)專業(yè)分析,目前國內(nèi)的人臉識別技術(shù)相對發(fā)展成熟,該技術(shù)越來越多地被推廣到安防領(lǐng)域,延伸出考勤機(jī)、門禁機(jī)等多種產(chǎn)品,產(chǎn)品系列達(dá)20多種類型,可以全面覆蓋煤礦、樓宇、銀行、軍隊(duì)、社會(huì)福利保障、電子商務(wù)及安全防務(wù)等領(lǐng)域,人臉識別的全面應(yīng)用時(shí)代已經(jīng)到來。

    和其他領(lǐng)域一樣,一切的應(yīng)用與發(fā)展離不開技術(shù)的創(chuàng)新。早在20世紀(jì)60年代,得州大學(xué)奧斯汀分校的Woody Bledsoe就開始對人臉識別進(jìn)行早期嘗試。他通過一種電子平板手動(dòng)對人臉照片進(jìn)行分類,并通過手動(dòng)記錄眼睛、鼻子、發(fā)際線和嘴巴等面部特征的坐標(biāo)位置得出度量數(shù)據(jù),并將這些數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)庫后形成新照片與數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的圖像進(jìn)行比對。但這一項(xiàng)目受制于照片精度、測量方法、數(shù)據(jù)處理方式等因素,在當(dāng)時(shí)并未取得突破性進(jìn)展。1991年,著名的“特征臉”方法第一次將主成分分析和統(tǒng)計(jì)特征技術(shù)引入人臉識別,在實(shí)用效果上取得了長足的進(jìn)步。

    時(shí)至今日,光學(xué)成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展提高了圖像采集的質(zhì)量;光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化等多種方法的采用使人臉圖像預(yù)處理更加便捷高效;而人工智能、深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的運(yùn)用,更使人臉識別準(zhǔn)確性大大提升。2014年前后,是人臉識別技術(shù)發(fā)展取得里程碑式突破的時(shí)點(diǎn)。香港中文大學(xué)Sun Yi等人提出將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到人臉識別上,采用20萬訓(xùn)練數(shù)據(jù),在國際權(quán)威人臉識別公開測試集LFW(Labeled Faces in the Wild)上第一次得到超過人類水平的識別精度。

    技術(shù)革新增加了人臉識別技術(shù)的成熟度,使其投入商業(yè)應(yīng)用成為可能。眾多國際互聯(lián)網(wǎng)巨頭嗅到商機(jī),紛紛布局人臉識別領(lǐng)域,如亞馬遜Rekognition、微軟Face API等。而國內(nèi)科技企業(yè)也不甘落后,力圖實(shí)現(xiàn)“彎道超車”,直面競爭。阿里巴巴旗下的Face++、騰訊優(yōu)圖、云從科技和百度臉優(yōu)都是其中的佼佼者。

    未來,人臉識別行業(yè)發(fā)展前景廣闊。據(jù)《前瞻產(chǎn)業(yè)研究院人臉識別行業(yè)分析報(bào)告》統(tǒng)計(jì),根據(jù)人臉識別行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,可大致估算出我國人臉識別市場規(guī)模約占全球市場的10%左右。2016年,我國人臉識別行業(yè)市場規(guī)模約為17.25億元,同比增長27.97%,增速較上年上升4.64個(gè)百分點(diǎn)。預(yù)計(jì)未來五年中國人臉識別市場規(guī)模將保持年均25%的增長速度,到2022年市場規(guī)模將達(dá)67億元左右。

    始于技術(shù),囿于倫理

    人臉識別技術(shù)最主要的一個(gè)功能就是身份識別,一切在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用都是基于這一基礎(chǔ)功能。在人臉識別技術(shù)尚未成熟之前,身份識別的功能通常由設(shè)置密碼和指紋識別這兩種方式完成。記憶不同賬戶密碼一直令人感到頭疼,而與同樣是生物信息識別的指紋識別相比,人臉識別是否具有絕對優(yōu)勢呢?

    蘋果公司推出的iPhone X把面容ID解鎖識別作為手機(jī)的一大賣點(diǎn)。蘋果公司宣稱,通過推出面容ID,其把生物識別技術(shù)的安全性又提高了一個(gè)等級,任意一個(gè)人成功解鎖iPhone的幾率為“一百萬分之一”。但也有iPhone X用戶抱怨,面容ID解鎖盡管很安全,但有時(shí)卻會(huì)發(fā)生誤判,把真正的機(jī)主“拒之門外”。

    有時(shí)候,安全和快捷像天平的兩端,無法兼顧。因此,Aite Group研究主管朱莉·康洛伊(Julie Conroy)并不看好當(dāng)前人臉識別技術(shù)在手機(jī)解鎖中的應(yīng)用,“我認(rèn)為我們可以把人臉識別作為一種生物識別技術(shù),但它短期內(nèi)不會(huì)成為主要的生物識別技術(shù)。消費(fèi)者接受指紋傳感器的一個(gè)原因是,對于大多數(shù)人來說它簡單易用。使用人臉識別技術(shù)稍微復(fù)雜一些,因此,雖然它更安全,但是我認(rèn)為不會(huì)有大量消費(fèi)者立即使用它”。

    如果說對技術(shù)成熟度的擔(dān)憂來源于技術(shù)本身,那么,人臉識別技術(shù)背后所帶來的社會(huì)倫理問題則需要其他學(xué)科知識來解決?!禢ature》的一篇文章中曾經(jīng)舉過這樣一個(gè)形象的例子,計(jì)算機(jī)視覺的算法會(huì)給一張傳統(tǒng)美國新娘的照片貼上“新娘”“禮服”“女人”等標(biāo)簽,而一張印度新娘的照片卻只有“表演藝術(shù)”和“禮服”兩個(gè)標(biāo)簽。這是因?yàn)閳D片分類的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是在ImageNet的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的,而超過45%的ImageNet數(shù)據(jù)來自美國,而美國人口只占世界的4%。相比之下,中國和印度加起來只貢獻(xiàn)了ImageNet 3%的數(shù)據(jù),而中國和印度人口卻占世界人口的36%。因此,數(shù)據(jù)中地域多樣性的缺乏部分導(dǎo)致了算法歧視。

    算法歧視的存在并非個(gè)例。MIT媒體實(shí)驗(yàn)室(MIT Media Lab)研究員Joy Buolamwini與來自微軟的科學(xué)家Timnit Gebru選擇了微軟、IBM和曠視(Face++)三家的人臉識別API,對它們進(jìn)行性別判定的人臉識別功能測試。結(jié)果顯示針對黑人女性的錯(cuò)誤率高達(dá)21%-35%,而針對白人男性的錯(cuò)誤率則低于1%。所有的分類器在識別男性人臉上的表現(xiàn)要優(yōu)于女性人臉(8.1%-20.6%的錯(cuò)誤差別),所有分類器在膚色較深的女性人臉上表現(xiàn)最差(錯(cuò)誤率在20.8%-34.7%之間)。有學(xué)者指出,一旦人臉識別技術(shù)應(yīng)用到司法、執(zhí)法等關(guān)鍵領(lǐng)域,其所帶來的算法歧視的影響是致命的。因此,當(dāng)下最好的做法是不要讓相關(guān)部門應(yīng)用該技術(shù)。

    刷臉時(shí)代來了,但人臉識別產(chǎn)業(yè)的未來并非一帆風(fēng)順。除了要解決技術(shù)本身的問題,還要應(yīng)對可能出現(xiàn)的各種倫理挑戰(zhàn)。也許,正如百度創(chuàng)始人李彥宏在出席9月17日上海舉辦的“2018世界人工智能大會(huì)”時(shí)所說,一家真正的“AI公司”要遵循AI倫理,其有四個(gè)原則:最高原則是安全可控;AI的創(chuàng)新愿景是促進(jìn)人類更加平等地獲得技術(shù)能力;AI存在的價(jià)值是教人學(xué)習(xí),讓人成長,而不是取代人、超越人;AI的終極理想是為人類帶來更多的自由和可能。人臉識別技術(shù)作為人工智能技術(shù)的組成部分,如何遵循AI倫理,應(yīng)對倫理挑戰(zhàn),可能是比解決自身技術(shù)成熟度更困難的問題。

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