人脸识别安全之考:谁“动”了你的脸?

  • 日期:10-30
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原标题:人脸识别安全检查:谁“移动”了你的脸?

"靠你的脸吃饭",刷脸付款的到来使这个笑话变成了现实。

所有这些都是基于人脸识别技术正在商业化的事实。它带来了方便,但应用情况并不乐观。

《中国经营报》记者了解到,人脸识别技术也带来了隐私方面的伦理问题和对安全可控界限的质疑。美国的一些地区继续讨论这些问题,并且在引入人脸识别技术时更加谨慎。旧金山已经成为美国第一个禁止当地组织使用人脸识别技术的城市。科技巨头亚马逊选择在连锁超市中走“手工支付”的道路。

在中国,人脸识别的技术环境比美国宽松得多。科技巨头正通过面部识别进入支付市场。在一些公开报道中,一些商人也认为刷脸付款不太方便。

高级人脸识别,为什么它没有被广泛信任?

有限的透明度

在某些情况下,人脸识别被认为是危险的。2017年发表的

《经济学人》报告指出,人脸有其自身的特殊性。“人脸和其他生物特征数据(如指纹)有着巨大的区别,这些数据可以在远处工作。任何有手机的人都可以为人脸识别程序拍照。”

据我们的记者报道,科技公司经常需要使用人们的照片来训练相关技术的准确性。这项工作的前提是收集大量肖像材料。

中国传媒大学从事大数据和人工智能研究的沈浩教授向记者介绍了人脸识别技术的原理。

沈浩提到,通常首先需要有一个人脸图像数据集;第二阶段是检测,例如,它是否是一张脸,它的性别,年龄,情绪,它是否戴眼镜,它是否张着嘴,等等。第三个阶段,称为人脸识别和认证,包括将新获得的照片与数据集进行比较。

“认证的前提是我已经有一张脸(在数据库中),那么这张脸是不是我拍的和这张已经存在的脸在一定程度上相似,有多相似?事实上,目前计算机的人工智能算法可以提取人脸的特征,例如,有64点、68点和128点。”沈浩解释说,一般有两种类型的比较过程,一种是静态测试,另一种是生活测试。支付宝的现场刷脸支付是生活测试,需要更高的技术。

李志佳,拥有计算机博士学位,给了这个记者一个例子:“例如,如果你把你的基本面部数据存储在一个数据库中,你可以用它来比较。如果系统试图找到100个特征,其中90多个是针对你的,那么基本上可以确定这个人就是你,而新照片就是你。”普通人不容易知道自己的数据是否被收集。

美国国家标准与技术研究所(NIST)的网站给出了一些关于在哪里收集的答案。NIST举办了一场人脸识别软件竞赛。根据NIST发布的一份项目报告,从2017年6月到2017年9月,NIST对16名开发者的41种人脸识别算法进行了评估,并指出这些算法应用于两类静态数据集:“现场”新闻摄影和社交媒体图像,以及从监控视频中识别的肖像库。

沈浩说收集面孔并不难。如今,相机可以在特定的环境中轻松捕捉许多面孔。他提到,另一种更简单的方法是从电影和电视节目中拍摄名人的面部照片来进行培训,因为“互联网上有很多名人的面孔,我也知道他们是谁。”

记者通过中国一家知名科技公司的员工张驰(化名)了解到,数据来源还包括一些公共数据集。麻省理工学院、哈佛、微软等国际组织可以通过法律授权或客户授权收集相对较大的人脸图片库。每个制作算法或软件的公司都可以使用这些数据集进行培训,并且可以在培训后识别其他人脸图片库。

数据集可以通过爬虫和其他方法获得肖像图片。记者在加州理工学院视觉实验室的数据集加州理工学院(Caltech)的下载页面上看到,该数据集是使用谷歌图像搜索引擎的关键词收集的,包含7092张人脸图像。

记者了解到,也有志愿者提供的数据集。但是除了这种方法之外,人们的图像还被实验室或技术公司用于培训,并且通常不容易学习。

张驰说,事实上,人脸数据收集在一些商业场所经常出现,但这并不与客户签署任何授权协议或通过他们的同意,客户也不知道数据将存在于何处以及如何处理。

2019年10月11日,《纽约时报》报道了这样一个故事。2005年的一天,一位母亲在在线相册网站Flichr上传了她的两个孩子的照片。许多年后,她发现孩子们的照片存储在MegaFace中,这是一个用于人脸识别的数据库。该报告还称,数百万张Flichr图像被存储在一个名为MegaFace的数据库中。

在中国,在微信朋友中看到这些活动并不困难。当人们上传照片时,他们可以穿军装和古装。一些算命程序也鼓励人们提交真实照片。

人们的外表被捕捉到,很难知道。有些数据集需要用于非商业目的,但外界很难知道收集的图片在哪里使用,是否有转售甚至色情行业。科技公司在这方面的透明度不高。

前段时间,人工智能变脸应用“ZAO”陷入了舆论的中心。ZAO用户需要同意授予“ZAO”及其关联公司以及“ZAO”用户在全球范围内完全免费、不可撤销、永久、可转让和可再许可的权利,希望将用户面部使用权转让给自己,从而引发争议。

根据记者的理解,至少人脸识别和准确营销之间的联系不再是秘密。

《经济学人》在2017年的封面文章中提到,脸谱的脸部照片库对外界是封闭的,但硅谷巨头可以获得某一汽车公司的客流照片,然后用脸部设备向其发送汽车广告。

沈浩认为,在国内环境下,滥用人脸识别技术的可能性很低,规范企业甚至可以避免这种情况。“找到你的脸了吗?营销?这是可能的,因为事情本身也是这样。然而,很难说将来收集你的脸会被用来获取非法利润,比如窃取支付宝信息。”

精准营销”是一个存在的现象,但大多数技术并不涉及这个问题。因为他可能认为其他方法更方便,所以他不需要这样做,如果他采用这种方法,必须有其他方法来控制它。”沈浩隐晦的道。

在不同的背景下,这两种命运不同于中国对技术的拥抱。记者了解到,人脸识别技术实际上更难扎根于美国技术的沃土。

根据2019年5月16日《华尔街日报》发布的一份报告,旧金山成为美国第一个禁止当地机构使用面部识别技术的城市,进一步促进了对这一技术的监管。旧金山监测委员会以高票通过了一项规定,包括上述禁令,并要求任何想购买监测系统的城市机构事先经过委员会的审查。

亚马逊,一个科技巨头,因为这项技术而站在了公众舆论的前沿。

据路透社5月23日报道,亚马逊的人脸识别技术在过去的一年里已经被俄勒冈州和佛罗里达州的执法机构使用,但是已经收到了两种评论。批评者认为这将导致有偏见的逮捕,而支持者认为这可以保护公共安全。

与阿里巴巴推动的面对面支付不同,根据9月3日《纽约邮报》发布的一份报告,亚马逊开始测试用于识别个人双手的扫描仪,这将在未来的连锁超市中作为一种新的支付方式。这种方法被简单地称为“直接付款”。

据记者所知,美国各地的官员、活动家和公司正在讨论如何平衡快速发展的人工智能技术的实用性和对该技术可能侵犯隐私和侵蚀公民自由的隐忧。据了解,在美国各地,越来越多的人认为人脸识别系统不够准确,不足以应用于警方,因为该技术可能会将某人误认为犯罪嫌疑人,尤其是肤色较深的人。据报道,加州和马萨诸塞州也在考虑类似的旧金山人脸识别禁令。在美国,也有一些反对面部识别的人担心政府会监控公民。

这也是一个零售场景,人脸识别技术正在中国规划和推广。蚂蚁金融和腾讯集团已经获得了90%以上的移动支付市场份额,他们正在安装自己的人脸识别屏幕,希望获得更多的市场份额。人脸识别公司师旷科技也在2018年入股便利店品牌好邻居,旨在数字化改造其店铺。

据记者介绍,人脸识别技术在中国至少已经进入了很多领域,如安全、金融、交通、零售、医疗、校园甚至轻松学习,呈现出多点开花的态势。

张驰说,为了保证准确性,人脸识别技术应该根据种族、肤色等有一套相应的算法。人脸识别技术需要一套算法,需要不断的训练。样本库越大越好,这样训练后的模型可以更准确地识别。

沈浩表示,美国有许多保护个人信息的法律法规,人们对人脸识别等新技术的商业活动所触及的法律更加敏感。

这项技术仍在开发中。它的特殊性为讨论提供了空间。

在沈浩看来,人脸识别技术是否值得使用,更简单的衡量标准是人们是否想在情感上受到伤害。

沈浩说,目前在中国,如果没有法律禁止是可行的。“一旦中国某一特定地区的人或将来某一特定地区的人有了高水平的意识并认为情况并非如此,我们可能会加以限制。不是技术不能被使用,而是人们觉得技术不能被使用,所以他们不应该使用它。”

缺乏对场景边界的讨论

我们的记者观察到,尽管人脸识别技术已经在中国的许多地方蓬勃发展,但大公司正在寻找更多的商业场景。但是,哪些字段不合适,目前还没有这样的讨论。

9月初,一张在活动网站大屏幕上拍摄的照片在微博上传播开来。图片显示,师旷技术的人脸识别技术可以用来跟踪学生的课堂行为,识别学生的“听”、“分心”、“睡觉”等行为。乍一看,这项技术似乎有助于学生更加努力地学习,但它已经引起了网民的讨论。

记者了解到,2017年9月的《经济学人》报告显示,斯坦福大学的研究人员已经证明,当显示一名同性恋男子和一名异性恋男子的照片时,算法准确识别他们性取向的百分比高达81%,而人类只能识别61%。《经济学人》指出,在同性恋被视为犯罪的国家,一款可以从面部推断性取向的软件令人恐惧。

上述事件似乎抛出了一个新问题:人脸识别技术触角的边界在哪里?当这项技术应用于公共场所时,捕捉和识别哪些行为并不重要。哪些正在道德边缘接受考验需要谨慎。随着时间的推移,科技企业最终可能会面临这个问题。

尽管有许多不确定性,新趋势已经到来。

记者注意到,在刚刚结束的第六届乌镇互联网大会上,发布了15项世界领先的互联网成果,其中整合算法训练和模型改进过程的大脑技术(Brain technology)被师旷科技评为。

《经济学人》的观点在2017年似乎仍然适用。这些规则都不能改变发展方向。"随着可穿戴设备的普及,相机只会变得越来越普遍."

(来源:中国商业网)

(编辑:DF120)

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