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[導(dǎo)讀] 近幾年來(lái),面部識(shí)別引起了很多爭(zhēng)議。如今年9月月初,ZAO因其用戶隱私協(xié)議不規(guī)范,存在數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全問(wèn)題,對(duì)陌陌相關(guān)負(fù)責(zé)人進(jìn)行了約談。 可見人們?cè)絹?lái)越關(guān)注的是在數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)保

近幾年來(lái),面部識(shí)別引起了很多爭(zhēng)議。如今年9月月初,ZAO因其用戶隱私協(xié)議不規(guī)范,存在數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全問(wèn)題,對(duì)陌陌相關(guān)負(fù)責(zé)人進(jìn)行了約談。

可見人們?cè)絹?lái)越關(guān)注的是在數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)方面,特別是現(xiàn)在這種技術(shù)如此普遍。有些人每天使用面部識(shí)別來(lái)解手機(jī)或授權(quán)付款,甚至許多人在工作場(chǎng)所或機(jī)場(chǎng)的安全中都會(huì)用到它。

然而,人們開始質(zhì)疑面部識(shí)別技術(shù)的道德規(guī)范以及準(zhǔn)確性和潛在偏見。在一個(gè)麻省理工學(xué)院(MIT)最近的研究表示,發(fā)現(xiàn)該技術(shù)可能存在性別和/或種族偏見,可能是由于所使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不平衡。在去年的另一項(xiàng)研究中,28名美國(guó)國(guó)會(huì)議員被錯(cuò)誤地認(rèn)定為罪犯。美國(guó)的一些城市甚至開始禁止使用這項(xiàng)技術(shù),包括警方。英國(guó)國(guó)會(huì)議員認(rèn)為,在面部識(shí)別試驗(yàn)開始之前應(yīng)該立法,而歐盟正在尋求法規(guī)來(lái)限制所謂的“濫用”面部識(shí)別。

對(duì)于對(duì)我們的生活具有如此廣泛潛在影響的任何新技術(shù)而言,這些事件并不令人驚訝。應(yīng)該對(duì)技術(shù)的準(zhǔn)確性以及知情同意,法律責(zé)任和道德使用進(jìn)行認(rèn)真的關(guān)注和審查。這些都是在尊重個(gè)人權(quán)利的同時(shí)確保合法使用的健康步驟。

但人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)不一定是隱私侵犯工具。

有多好?

面部識(shí)別背后的AI技術(shù)具有更廣泛的用途。它不僅可用于識(shí)別人,還可用于檢測(cè)面部及其特征的存在,以及預(yù)測(cè)健康,情緒和心理狀態(tài)。根據(jù)應(yīng)用程序和使用的算法,數(shù)據(jù)隱私含義可能不同。

識(shí)別面孔也只是深度學(xué)習(xí)技術(shù)所提供的眾多重要功能之一。最有趣的可能是面部分析,它分析照片或視頻以提取面部特征并預(yù)測(cè)性別,年齡甚至體重指數(shù)。它已被用于檢測(cè)糖尿病,心臟病或癡呆的早期癥狀,以及測(cè)量心率和血壓。

保險(xiǎn)公司正在使用面部分析來(lái)簡(jiǎn)化承保。分析允許公司在沒有體檢的情況下預(yù)測(cè)一個(gè)人的健康狀況,他們的生活方式和預(yù)期壽命。醫(yī)療保健中還有許多應(yīng)用,例如自動(dòng)監(jiān)測(cè)患者的病情和情緒,以及檢測(cè)行為,發(fā)育或精神障礙。

在零售行業(yè)中,了解一個(gè)人的情緒非常重要,為零售商提供有關(guān)客戶對(duì)其產(chǎn)品的看法的寶貴見解。聊天機(jī)器人是另一種流行的人工智能技術(shù):從面部圖像或聲音中檢測(cè)情緒的能力將允許會(huì)話機(jī)器人在他們的反應(yīng)中更加同情。

隱私和福利

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)有能力從根本上改變我們的工作和生活方式,改變企業(yè)的業(yè)務(wù)運(yùn)作模式,為人們和企業(yè)帶來(lái)前所未有的便利。

而AI目前的挑戰(zhàn)是在于能夠在不犧牲隱私、道德和公平的情況下實(shí)施。而隨著AI對(duì)我們的生活做出重要決定,它需要得到信任。需要建立機(jī)制以確保用戶可以信任AI系統(tǒng)提出的建議、預(yù)測(cè)和決策。AI需要明確的解釋而不是不可解釋的黑洞。顯然,如果沒有解釋,來(lái)自AI的決策很難在審計(jì)師或監(jiān)管機(jī)構(gòu)站住腳跟。

面部識(shí)別和面部分析等AI算法如果不公平則不會(huì)被信任。然而,AI與其學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集一樣公平和公正。數(shù)據(jù)缺陷也可能破壞AI系統(tǒng)產(chǎn)生的決策,預(yù)測(cè)或分析的準(zhǔn)確性。

因此,最重要的是只有質(zhì)量無(wú)偏的數(shù)據(jù)集用于機(jī)器學(xué)習(xí),特別是確保AI符合各種公平性規(guī)定。

來(lái)源:新天域互聯(lián)

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