這一天終究還是來了。
亞馬遜開始向軍方推銷起AI武器來了。
據(jù)悉，亞馬遜正在為政府和警察部門推銷其一款名為Amazon Rekognition的產(chǎn)品，這款產(chǎn)品可以實時識別，跟蹤和分析人員，并在單幅圖像中識別多達(dá)100個人。它還可以快速掃描收集的信息，與數(shù)據(jù)庫數(shù)千萬張面孔進(jìn)行比對。
這意味著，通過亞馬遜的技術(shù)可以監(jiān)控“團(tuán)體照片、擁擠人群以及機(jī)場等公共場所中的所有面孔”。此消息一出，瞬間引發(fā)了一系列恐慌。美國公民自由聯(lián)盟（ACLU）組織了30多個民權(quán)組織聯(lián)合反對亞馬遜的此行為，并舉行一系列抗議活動，反對美國政府使用人臉識別技術(shù)，并要求亞馬遜CEO貝索斯停止向政府出售RekogniTIon。
大部分民眾認(rèn)為，通過RekogniTIon，政府現(xiàn)在可以構(gòu)建一個自動識別和跟蹤任何人的系統(tǒng)。如果警察配備的隨身攝像頭配備了人臉識別裝置，那么原本用于執(zhí)法透明和問責(zé)制的裝置將轉(zhuǎn)變?yōu)獒槍姷谋O(jiān)視器。
亞馬遜RekogniTIon的精準(zhǔn)人臉識別
“風(fēng)口浪尖”的亞馬遜
此舉一出，亞馬遜內(nèi)部及其用戶議論紛紛。
在亞馬遜內(nèi)部，許多員工加入民權(quán)團(tuán)體，對其行為進(jìn)行抗議，并認(rèn)為這將對公民權(quán)利、特別是對移民和人民會產(chǎn)生獨(dú)特威脅。
6月份，亞馬遜內(nèi)部的100多名員工更是向CEO杰夫·貝索斯（Jeff Bezos）遞交了一份公開信，要求公司停止向ICE和其他執(zhí)法機(jī)構(gòu)出售侵入性和違憲的RekogniTIon面部識別技術(shù)。
亞馬遜CEO杰夫·貝索斯（Jeff Bezos）
除了要求停止出售Rekognition之外，亞馬遜員工在信中還呼吁公司停止對數(shù)據(jù)分析公司Palantir提供支持。
Palantir是Peter Thiel于2003年創(chuàng)立的大數(shù)據(jù)公司，為執(zhí)法部門提供預(yù)測性警務(wù)工具，并通過亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司與ICE簽訂了大量合同（Thiel曾秘密資助了一起導(dǎo)致Gizmodo的前母公司Gizker Media破產(chǎn)的訴訟）。
但是，對此情況，亞馬遜并不買賬。面對“內(nèi)外夾擊”般的抗議，亞馬遜并沒有像谷歌一般將項目推遲，而是選擇了“正面硬剛”。亞馬遜回應(yīng)：不能因為技術(shù)可能會被濫用就限制其進(jìn)步。并表示其將堅決的捍衛(wèi)Rekognition。
在商言商，從商業(yè)角度來看，亞馬遜的行為沒有原則性的問題，但是，當(dāng)人臉識別技術(shù)牽涉的“倫理”、“隱私安全”等敏感領(lǐng)域時，這就不像亞馬遜說的這樣簡單了。
人臉識別，想說愛你不容易
人臉識別技術(shù)已經(jīng)投入市場中有相當(dāng)長的時間了，可是從其表現(xiàn)來看，并沒有想象中優(yōu)異。智能相對論分析師柯鳴認(rèn)為，人臉識別技術(shù)的發(fā)展，其依然存在著較多問題。
1．“冤枉了98％的好人”
人臉識別的準(zhǔn)確率，遠(yuǎn)沒有我們想象中的那么高。在此前倫敦議會聽證會上，大都會警察局局長Cressida Dick透露出，本地警察局部署的人臉識別系統(tǒng)準(zhǔn)確率僅為2％。
去年6月的歐冠聯(lián)賽上，當(dāng)南威爾士警方的人臉識別相機(jī)首次應(yīng)用時，系統(tǒng)發(fā)出了2470次警報。也就是說，在這場球賽中每隔三秒就會提示嫌犯來了，系統(tǒng)的努力程度著實令人感動。
但是，在這兩千多次的預(yù)警中，只有173次是正確的判斷，AFR的錯誤率高達(dá)92％。英國警方給出的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截止到今年5月份，南威爾士警方的AFR識別錯誤率平均為91％。
歷史上最著名的人臉誤判案例可能是1903年在美國堪薩斯州發(fā)生的William West－Will West案件。當(dāng)時一個名為威爾？韋斯特（Will West）的犯人正要被收押進(jìn)萊文沃思（Leavenworth）監(jiān)獄。監(jiān)獄職員看他面熟，問他以前是否來過這里，威爾說沒有。接著職員調(diào)出了William West的照片給威爾看，威爾說：“這的確是我，可是你們是怎么拿到這張照片的呢？以前我從未到這兒來過。”從此，從美國開始，各國監(jiān)獄和司法系統(tǒng)開始用指紋進(jìn)行罪犯身份登記和管理。
顯然，此類的烏龍事件讓人啼笑皆非的同時也不免有陣陣隱憂。如此“不靠譜”的人臉識別，真的能夠成為安防等領(lǐng)域的保護(hù)傘嗎？
2．人臉識別，道阻且長
先不論人臉識別本身的正確率，其自身運(yùn)作中也存在著一部分問題。
首先，人臉識別并不是精準(zhǔn)信息對比，而僅僅是相似度對比。因為人臉識別和算大技術(shù)不同，值的設(shè)定方法完全不同，評判的標(biāo)準(zhǔn)自然也不同，即使從識別實際效果看，其包括誤識率（FAR）：將其他人誤作指定人員的概率；以及拒識率（FRR）：將指定人員誤作其他人員的概率。這些結(jié)果都受到訓(xùn)練和測試空間樣本的影響，難以做到完全精確。
其次，人臉圖片的采集如果不做活體監(jiān)測，就易招致基于用戶照片的重放攻擊?；铙w檢測的話，對后臺的計算資源和網(wǎng)絡(luò)的傳輸資源要求較高，所以在目前實際上線的人臉識別都是非常容易攻破的。
最后，人臉形態(tài)的易變形讓人臉識別更易出錯。人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內(nèi)和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。
隱私的無情泄露，你的臉還好嗎？
在大量的抗議面前，三大公司中微軟首先選擇了低頭。在關(guān)于人臉識別的潛在用途和濫用的一篇博客文章中，微軟總裁Bradford L． Smith將該技術(shù)與受到全面監(jiān)管的藥品和汽車等產(chǎn)品進(jìn)行了比較，并敦促美國國會展開研究并監(jiān)督人臉識別技術(shù)的使用。
作為人臉識別軟件主要制造商之一，微軟表示它將采取措施降低這些系統(tǒng)產(chǎn)生偏差的可能性；制定新的公共原則來管理技術(shù)；并會更謹(jǐn)慎地出售其在該領(lǐng)域的軟件和專業(yè)知識。微軟指出，雖然技術(shù)行業(yè)需要對其產(chǎn)品負(fù)責(zé)，但是政府也要采取行動。
人臉識別是目前AI領(lǐng)域里應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一，但在推廣的過程中也引起了越來越多的爭議。今年4月，個人隱私保護(hù)組織向美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會提起訴訟，稱Facebook在未獲得用戶適當(dāng)許可的情況下開啟了新的人臉識別服務(wù)。
當(dāng)前，大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等技術(shù)推動移動互聯(lián)網(wǎng)中新的應(yīng)用場景層出不窮，但其背后的隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)，已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)平臺和移動終端迫在眉睫的要務(wù)。從整體移動終端市場來看，應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)濫用的情況十分突出。第三方應(yīng)用對于個人信息過度收集、隱秘收集和誘騙收集的情況日漸增多。
用戶隱私數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)加劇主要出于三方面原因：第一，過于籠統(tǒng)的“用戶協(xié)議”販賣了用戶信息，獲取和收集用戶個人信息的授權(quán)，導(dǎo)致個人信息使用的不規(guī)范甚至大量泄漏。
第二，用戶本身對保護(hù)個人信息重視程度不足。出于方便的考慮，不少用戶在多處使用簡單重復(fù)的賬號和密碼，當(dāng)一處信息泄露便導(dǎo)致整體信息暴露。
第三，法律層面的缺失。當(dāng)數(shù)據(jù)如同能源一樣重要時，法律法規(guī)的滯后在一定程度上導(dǎo)致了數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的缺失。數(shù)據(jù)所有權(quán)、數(shù)據(jù)交易規(guī)則等基礎(chǔ)法律界定仍未明確。例如，個人數(shù)據(jù)原本屬于用戶本身，但用戶在網(wǎng)絡(luò)平臺中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如交易數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，在經(jīng)過脫敏后其所有權(quán)和使用權(quán)歸屬用戶還是平臺，仍未有答案。
從目前來看，人臉識別的場景也主要分為兩種：一種是線上，如電腦通過你上傳的用戶圖像識別你的身份；另一個是線下，如系統(tǒng)通過你在街上被監(jiān)視器拍到照片來識別你的身份。而當(dāng)前的情況是，線上與線下的數(shù)據(jù)保護(hù)都做的遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。所謂的用戶授權(quán)更多是形同虛設(shè)，誰真正擁有了我們的“臉”？ 臉部識別軟件的政府監(jiān)管，將如何進(jìn)行？人臉隱私保護(hù)這條路，似乎還需要堅強(qiáng)的走下去。
智能相對論：深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出深淺。重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域：AI＋醫(yī)療、機(jī)器人、智能駕駛、AI＋硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI＋金融、AI＋安全、AR／VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機(jī)交互等。
下載文檔
