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人臉識別隱憂:誰“動”了你的臉?

  ◎每經記者 岳琦 丁舟洋

  從谷歌Facebook到BAT,從社保領取到校園門禁,人臉識別將成為一把便捷的“萬能鑰匙”。但行業內關於人臉識別準確性、安全性、隱私性的辯論,也從未停止。

  “人臉識別技術被高估了。”運營超過7年的人臉識別技術公司駿聿科技創始人袁存鼎對《每日經濟新聞》記者表示,現在的精準度還達不到100%,對相似度高的臉容易出現識別誤差。“在人臉識別系統中,很有可能你的表姐比你更像你。”

  袁存鼎還表示,人臉識別技術公司在建設人臉數據庫的時候,如何獲取相關授權,也是一個繞不開的問題。

  刷臉“雙刃劍”

  隨着人臉識別向基礎金融領域的滲透,這項存在了10多年生物識別技術突然被開啟了巨大的想象空間。

  然而,與每一樣疾行的科學技術一樣,在給人帶來便利的同時,其意想不到的潛在威脅也讓人害怕。在美國,人臉識別的技術帶來的隱患曾讓Facebook、谷歌等多家科技巨頭引火上身。

  此前,谷歌曾研發出一個能夠裝在智能手機上的街景軟件。當這個軟件掃描街景時,也可將路過的行人面部信息採集,從而引發公眾極大的不滿。隨後,該款谷歌軟件被迫做出修訂,對人臉信息打馬賽克。

  事實上,排除安全隱患不說,“人臉刷一切”作用似乎被誇大了許多。曾在人臉識別領域沉浮7年的袁存鼎對記者坦言,該公司的主營業務之一是為公安系統提供人臉識別算法和軟件。理論上,通過人臉識別找犯罪嫌疑人應該一招一個準兒,但實踐表明,人臉識別沒那麼“神乎”。原因是人臉識別的算法還達不到100%的精確。“這個世界上,有和你長得很像的人,當從1000萬張人臉圖片中搜尋你時,出來的極可能不是你,而是和你長得很像的那個人。人臉識別的首位命中率還達不到指紋或虹膜等生物識別技術那麼高的準確度。”而且人臉識別系統對光線和姿態有比較高的依賴度,在實驗室環境里,有用戶配合的條件下,能達到比較高的識別水平。“但在無配合場合下,可能會出現識別偏差,出現你的表姐比你更像你的情況。”在袁存鼎看來,人臉識別用於支付、驗證、安防,似乎是對其商業應用的第一反應,但人臉識別手段單獨應用於上述領域的“魔力”被高估了。另一方面,人臉識別作為輔助手段的商業應用價值卻被低估了。比如在支付時,與密碼識別一起使用,可大幅提升安全強度。總的來說,人臉識別的商業應用前景潛力仍然巨大。

  臉被“刷走了”你知道嗎?

  那麼從二維人臉過渡到三維人臉,精確度、安全性方面能否得到提升?

  袁存鼎亦表示,三維人臉能將精度提高一個數量級。但無論對於二維或三維人臉算法商而言,通過建立人臉數據庫,提升算法的準確度,都是非常重要的公司戰略。

  而建人臉庫的臉從哪來?我們的面部信息會被算法公司刷去做商用嗎?這樣的擔憂在人臉識別技術最發達的美國最先引發。今年6月,美國消費者權益組織退出了長達一年的面部識別技術監管研討會,原因就在於就“你的臉被刷走要不要你同意?”這一點上與技術方爭執不休。

  據美國《大西洋月刊》報道,在實際操作中,對於在面部識別之前是否需要徵求對方的同意,科技公司目前分成了兩派。Facebook表示,如果用戶不願被納入該公司的面部信息數據庫,那麼需要主動提出。這意味着,這些信息默認將會被納入數據庫。另一方面,微軟則表示,在進行面部識別之前,會徵求用戶的同意。

  某人臉識別專家向記者分析稱,三維庫的來源一方面也是從機構買,另一方面,也不排除像人們猜測的那樣,從諸如高校之類的客戶那裡獲得授權使用的可能。

  上述業內人士認為,隨着人們對隱私意識的提升,無論如何,人臉識別授權這個看似“很超前”的討論環節,都將成為人臉識別算法商們無法迴避的話題。

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