我們的生活開始到處都是人臉識別的影子。你看的視頻可能是通過人臉識別輔助換臉的，拍的照片可能是人臉識別幫助美顏的，拿的手機可能是用人臉識別來解鎖的，考勤打卡可能是通過人臉識別完成的，買的東西可能是用人臉識別支付的。
我們從阿拉法狗見識AI威力，如今人工智能已經(jīng)逐漸走向應用，人臉識別、語音識別、自動駕駛、交通調(diào)度、機器人。。.。當這些技術徹底融入生活，我們還是要探討一下它的價值和界限。
人臉識別如何和生活融為一體？
我們知道，AI技術的一個重要升級就是它具備深度學習能力。其中圖像捕捉、分類處理、動態(tài)識別等功能，恰好可以作用于人臉識別中。
硬件運算能力的提升和深度神經(jīng)網(wǎng)絡的研發(fā)投入，這兩大要素讓面部識別技術近年來得到極大發(fā)展。
目前，在人臉識別的賽道也出現(xiàn)了多種解決方案。最直接的是將人臉數(shù)據(jù)上傳到云端識別，另外還有通過人臉工控機、FPGA板來實現(xiàn)。以及芯片嵌入式方案，將人臉識別算法直接集成到芯片中。
人臉識別技術非常貼近我們的生活，多種解決方案適合國內(nèi)多個應用場景，在娛樂、安防、商業(yè)解決方案、金融等領域也就出現(xiàn)了不少產(chǎn)品。不久前，AI復原老照片火爆網(wǎng)絡。除了復原照片，現(xiàn)代技術還能僅憑一張照片的影像，立體化人物。在電子消費中，刷臉解鎖也被帶到了千元機范疇。新零售無人化進程，也將刷臉支付帶進了商超。
因此眾多AI公司、研究機構參與到了人臉識別產(chǎn)業(yè)中，涉及芯片、算法計算、數(shù)據(jù)收集等人臉識別的上中下游環(huán)節(jié)。比如海康威視、佳都科技等上市公司，依圖、曠視、云從、商湯科技等新興企業(yè)，還有永遠都在的互聯(lián)網(wǎng)巨頭BAT。
人臉識別出現(xiàn)的頻率越來越高，大眾也普遍接受這種形式。據(jù)艾媒數(shù)據(jù)顯示，2017上半年，中國使用過刷臉支付的網(wǎng)民占比 18.7%，在中國使用過刷臉支付用戶中，75.0%認為 刷臉支付更加簡潔方便。
現(xiàn)代生活中，人臉識別能為我們提供便利的比重越來越大。從陌生到熟悉，再到不再察覺。
被動獲取大量信息，人臉識別仍存在偏差
對于國家層面的安防而言，人臉識別的信息數(shù)據(jù)，在攝像頭密布的今天非常有意義。人臉識別信息在政府部門使用，一般同時需要指紋、身份證等輔助信息。來確保其安全性和高效性。
但是個人層面來說，大家其實都毫無隱私可言。如果人臉識別商用，人臉信息被第三方應用，那么作為消費者我們的行動軌跡被一覽無余，大數(shù)據(jù)下可能存在各種消費陷阱。
另外，深度學習是人工智能的根基，而海量數(shù)據(jù)的質(zhì)量則決定了深度學習算法的最終的質(zhì)量。數(shù)據(jù)的混雜性一定會讓信息化出現(xiàn)后遺癥。
人臉識別不需要直接接觸就能提取信息的特質(zhì)，也容易被偽造3D頭像等技術破解，另外還存在人臉識別公司信息泄露的事件，現(xiàn)階段這些問題難以避免。
艾媒資訊《2019中國人工智能發(fā)展風險預警白皮書》數(shù)據(jù)顯示，64.1%的中國網(wǎng)民認為人工智能是存在風險/安全威脅的，人臉識別在網(wǎng)民認為的現(xiàn)階段風險較高人工智能產(chǎn)品中，僅次于無人駕駛汽車。
互聯(lián)網(wǎng)巨頭不斷推動，越來越多的人臉識別選項出現(xiàn)在消費者面前。盡管知道存在風險，但是仍然有超過六成以上的中國網(wǎng)民愿意嘗試人臉識別。在信息化時代，我們早已如同裸奔，人臉識別走進各行各業(yè)的趨勢難以逆轉(zhuǎn)。
不管同不同意，在毫不知情的情況下，你可能會發(fā)現(xiàn)在多種陌生場景就能直接使用自己的人臉信息了。因為這些信息如同電話號碼、簡歷信息一樣，成為了隱私廢紙，不可避免的被大量的商業(yè)機構獲得了。
如果現(xiàn)在沒有，那相信未來一兩年，你可能也會在需要人臉識別的地方暢通無阻。你無法了解自己的臉部信息是被自己提交過信息的應用或者產(chǎn)品共享了，還是在某個有攝像頭的地方，被動提交了。
既然它低成本的走入了多個行業(yè)，因為人臉識別獲取信息的特殊性，再加上相關不完善的法律，我們必然是無法保護自己的人臉信息。那既然人臉識別已經(jīng)在不斷偷拍我們，那我們用隱私能不能換一個良好而便利的使用體驗呢？
技術和運營對接不暢，人臉識別落地漏洞百出
從上文中，我們了解到人臉識別正在朝著廣泛的商業(yè)化發(fā)展。在人臉識別應用產(chǎn)業(yè)鏈條中，硬件設備制造、系統(tǒng)集成及運營服務應該是三大核心。
在硬件設備方面，基本是長期從事安防行業(yè)或者智能硬件的巨頭企業(yè)會更有話語權。專注于算法服務的新興企業(yè)，則相當于方案提供商，他們會在尋求商業(yè)化變現(xiàn)上更加積極。因此我們可以看到許多不成熟的人臉識別應用。
目前，在針對算法的LFW 排名中，在包含場景、背景信息的靜態(tài)人臉識別中，大部分知名企業(yè)人眼識別精度可達 99.50%以上。但是在實際應用中，需要在各種光線環(huán)境中提取到人臉信息，處理算法也要充分適應不同光線環(huán)境。
作為消費者，在人臉識別領域我們是無法保護自己的隱私的，那人臉識已經(jīng)走入各行各業(yè)，除了這些技術問題，更影響用戶體驗的的可能是在一些基礎應用上運營服務的缺失。
譬如刷臉支付從18年起開始出現(xiàn)在各種大型超市，會有相關的店員來引導使用，如果出現(xiàn)問題也能及時解決。而當這些技術服務商更積極的在其他場景將刷臉支付落地，許多對接工作就徹底缺失了。
知識流了解到，在一些電玩城購買游戲幣，也開始使用刷臉支付。但是，廣州劉女士在天河城6樓的電玩城購幣時卻大失所望。
因為整個購幣過程并沒有提供金額的選擇，在劉女士尚存在疑惑時卻已經(jīng)瞬間刷臉完成了支付。結(jié)果是她在毫無選擇的情況下購買了200元的游戲幣。隨后，她向電玩城反應這一現(xiàn)象，卻被告知這一部分不歸電玩城負責，無法退幣退錢，需要聯(lián)系支付服務商。
然而機器屏幕上也沒聯(lián)系方式，只能從支付寶入口去聯(lián)系，支付寶客服也無法提供收款公司的聯(lián)系方式，最后劉女士只能硬著頭皮玩掉這一部分游戲幣。
大部分人遇到這樣的情況也估計只能選擇默默承受，兩百元也并不是沒有換來東西，真正去維權又費時費力。但是這里的核心問題在于，刷臉支付的服務商和場景提供者是分裂的，在支付存在問題的情況下完全沒有運營維護，讓人倍感不安。
不說其他場景的大應用，也不談隱私等問題，就是在購買游戲幣這樣的小場景里，人臉識別還存在落地問題。加強運營必定是一方面，但是技術服務商能否提供運營也是一個問題，在運營缺失的情況下如何彌補，值得我們?nèi)ニ伎肌?/p>
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