應(yīng)用

技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)世界 >> 物聯(lián)網(wǎng)新聞 >> 物聯(lián)網(wǎng)熱點新聞
企業(yè)注冊個人注冊登錄

到底該不該用人臉識別技術(shù)?IBM/亞馬遜/ACLU已經(jīng)吵得不可開交了

2019-04-03 08:53 EEFOCUS
關(guān)鍵詞:IBM亞馬遜人臉識別

導(dǎo)讀:吉米戈麥斯是加州民主黨人,哈佛大學(xué)畢業(yè)生,也是少數(shù)在美國眾議院任職的西班牙裔立法者之一。

但在馬遜的面部識別系統(tǒng)里,他被識別為一個潛在的罪犯。

戈麥斯是28名美國國會議員中的一員,與被逮捕的人的照片完全匹配,這是去年美國公民自由聯(lián)盟對亞馬遜重新認(rèn)知計劃進行測試的一部分。

亞馬遜被警方使用工具中將近有40%的虛假匹配,涉及有色人種。 

這些發(fā)現(xiàn)被公民自由團體,立法者甚至一些科技公司越來越多的關(guān)注,隨著技術(shù)變得更加主流,面部識別可能會傷害少數(shù)人種。iPhone和Android手機上已經(jīng)開始使用面部識別技術(shù)進行解鎖,警察、零售商、機場和學(xué)校也在慢慢接觸它。但是研究表明,面部識別系統(tǒng)更難以識別女性和膚色較黑的人,這可能導(dǎo)致災(zāi)難性的誤報。 

“這是一個例子,說明技術(shù)在執(zhí)法領(lǐng)域的應(yīng)用如何對已經(jīng)過度監(jiān)管的社區(qū)造成有害后果,”北加州ACLU的技術(shù)和公民自由律師Jacob Snow說。

面部識別有它的好處。馬里蘭州的警察利用這項技術(shù)在首都公報的大規(guī)模槍擊案中找出了一名嫌犯;在印度,它幫助警察在四天內(nèi)識別了近3000名失蹤兒童;Facebook使用該技術(shù)為視障人士識別照片中的人物;它已成為解鎖智能手機的便捷方式。 

但這項技術(shù)并不完美,而且還有一些尷尬的失誤。谷歌照片曾將兩個黑人識別成大猩猩。在中國,一位女士聲稱她的同事能夠使用Face ID 解鎖她的iPhone X。當(dāng)執(zhí)法機構(gòu)使用面部識別來識別犯罪嫌疑人或在抗議中揭露人們時,被誤認(rèn)的風(fēng)險就會增加。 

“當(dāng)執(zhí)法部門使用這項技術(shù)確定某人是否因犯罪而被通緝時,那就是完全不同的情況,”戈麥斯說,“錯誤的身份有可能會導(dǎo)致執(zhí)法部門和那個人之間發(fā)生致命的互動?!?span style="text-indent: 2em;"> 

立法者對ACLU的調(diào)查結(jié)果并不感到震驚,并指出科技工作者通常更多地考慮如何使某些東西發(fā)揮作用,而不是關(guān)于他們構(gòu)建的工具如何影響少數(shù)人種。 

科技公司通過改進用于培訓(xùn)面部識別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來回應(yīng)批評,但與民權(quán)活動家一樣,他們也呼吁更多的政府監(jiān)管,以幫助保護技術(shù)不被濫用。喬治敦大學(xué)法學(xué)院的研究人員估計,每兩名美國成年人中就有一名被用于執(zhí)法人員使用的面部識別網(wǎng)絡(luò)。 

亞馬遜不贊同ACLU研究,認(rèn)為組織在測試識別系統(tǒng)時使用了錯誤的方法。 

“機器學(xué)習(xí)是一個非常有價值的工具,可以幫助執(zhí)法機構(gòu),雖然可能存在誤判,我們不能因為設(shè)定了錯誤的溫度導(dǎo)致烤焦了披薩而扔掉烤箱。”人工智能總經(jīng)理Matt Wood在亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司的一篇博文中辯解道。

識別問題

與白人男性相比,面部識別服務(wù)可能更難以識別少數(shù)民族和女性,這有多種原因。

喬治城法學(xué)院隱私與技術(shù)中心的高級助理克萊爾加維說,科技工作者用來訓(xùn)練計算機識別面孔的公開照片可能包括比白人更多的白人。例如,如果一家公司使用名人數(shù)據(jù)庫中的照片,那么它就會傾向于白人,因為好萊塢的少數(shù)人種人數(shù)不足。 

Garvie說,科技公司的工程師,大多是白人,也可能在不知不覺中設(shè)計面部識別系統(tǒng),以更好地識別某些種族。研究表明,人們更難以識別另一個種族的面孔,并且“跨種族偏見”可能會滲入人工智能。她還補充說,對于深色皮膚缺乏色彩對比的問題,以及女性使用化妝品來掩蓋皺紋或頭發(fā)不同的問題,都存在挑戰(zhàn)。 

 根據(jù)麻省理工學(xué)院媒體實驗室的研究人員進行的一項研究,微軟,IBM和Face ++制作的面部識別系統(tǒng)很難確定像非洲裔美國人這樣的黑皮膚女性的性別。35%的黑皮膚女性的性別會被誤認(rèn)為是高加索人等1%的淺膚色男性。 

麻省理工學(xué)院于1月份發(fā)布的另一項研究表明,亞馬遜的面部識別技術(shù)比微軟或IBM確定黑皮膚女性性別的工具更難。

科技公司的作用

亞馬遜對麻省理工學(xué)院的研究結(jié)果提出了質(zhì)疑,一名女發(fā)言人指出,該研究稱這項研究“具有誤導(dǎo)性”。研究人員使用“面部分析”來識別面部特征,如性別或微笑,而不是面部識別,將人臉與照片或視頻中的相似面部相匹配。 

“面部分析和面部識別在底層技術(shù)和用于訓(xùn)練它們的數(shù)據(jù)方面完全不同,”伍德在一篇關(guān)于麻省理工學(xué)院研究的博客文章中說。“嘗試使用面部分析來衡量面部識別的準(zhǔn)確性是不明智的,因為它不是用于此目的的預(yù)期算法?!?/p>