世事 | 你想“刷脸”过关,它却把你当罪犯——“刷脸”究竟靠谱不?!

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在美国,有机构使用亚马逊公司的面部识别系统扫描了535名国会议员的面部照片,并与相关数据库中的2.5万张罪犯照片比对,结果28名议员被系统识别为罪犯。  

2009年,多名美国亚裔消费者投诉,尼康相机的“眨眼提醒”功能时不时错误地提示让让我们都都 儿拍照时眨眼了;2015年,美国谷歌公司基于面部识别技术开发的三种图片应用,将一位用户的黑人让让我们都都 儿标记为“猩猩”。   面部识别技术不到先进,无须断渗透让让我们都都 儿的日常生活。这所有人乐观地认为,“刷脸”时代正在向让让我们都都 儿走来。那我,“刷脸”真的靠谱吗?合适从目前看,还得打上另另有一一两个多问号。 准确度不足英文 最近一段时间,“刷脸”接二连三地出糗。  

 英国多个城市的警方现在开始试应用面部识别技术。但最近敲定的有关数据显示,伦敦警方使用的面部识别系统错误率高达98%,被批评为“几乎详细不准确”。伦敦警察局局长克雷茜达·迪克对此辩护说,她不认为这项技术会带来极少量逮捕行动,但公众“期待”执法机构测试使用面部识别技术。   

英国警方曾将面部识别技术应用在音乐会、节日庆典或足球赛等场合。据英国媒体报道,在威尔士加的夫举行的2017年欧洲冠军联赛决赛中,警方使用的面部识别系统产生2400多次匹配,其中2200多次是“假阳性”匹配,即把普通人错认为犯罪嫌疑人。   

美国麻省理工学院“媒体实验室”研究人员测试了微软、IBM(国际商用机器)和益国旷视科技3家公司的面部识别系统,让3个系统判断1270张图片中人物的性别。结果显示,3个系统对肤色较浅男性的判断错误率都低于1%,识别效果较好;但对肤色较深女人女人男人的判断错误率从21%到35%不等,识别效果差。 训练数据不理想   

对于“媒体实验室”的研究,IBM公司沃森和云平台业务首席架构师鲁奇尔·普里说,人工智能系统深度1学习的有效性有赖于训练的基础数据。即使人工智能模型三种设计优异,不理想的训练数据不到原因分析分析高错误率及含晒 偏见的判断。曾有研究显示,在美国广泛使用的一套面部识别系统训练数据中,超过75%的图像为男性,超过80%的人为白人。   

英国《自然》杂志在近期一篇评论文章中也指出,无论在学术界还是产业界,开发出冗杂算法会广受赞誉,但相对而言,很极少量多人关注数据怎么埋点、外理和归类。原因分析分析人工智能产生偏见的另另有一一两个多主要因素,统统训练所使用的数据质量不佳。   

麻省理工学院人工智能研究人员乔纳森·弗兰克尔认为,统统有用于面部识别的图片质量不佳,尤其是哪些街头监控摄像头拍下的图片,也是原因分析分析面部识别技术在实际应用上时不时出错的另另有一一两个多重只原因分析分析。 忧心隐私安全   

除三种居于技术问題图片,面部识别极少量使用还引发了对所有人隐私的担忧。美国乔治敦大学法律中心一份关于技术与隐私的报告显示,美国目前有16个州允许美国联邦调查局使用面部识别技术,将犯罪嫌疑人照片与相关数据库中的驾照照片进行比对。   

美国数字化权利保护组织电子前沿基金会的詹妮弗·林奇说,统统许多人无须同意警方在寻找罪犯时比对所有人的照片,让让我们都都 儿并真不知道州政府有这人政策。 出于对隐私和安全的担忧,这所有人甚至研制推出了反监测装备。德国人亚当·哈维曾在德国混沌通信大会上介绍了所有人研制的“假面”产品,比如在衣服上绘制起迷惑效果的图案,让面部识别系统难以识别真实的脸。