人脸识别带来革命性变革 弊端也不断凸显出来
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进入全民刷脸时代,人脸识别技术已经成为当代最为流行的黑科技技术。
从学术上来看,人脸识别技术的定义是基于人的脸部特征,对输入的人脸图像(面部器官的位置信息)或者视频流进行身份识别的一种生物识别技术。由于人脸具有唯一性,人脸识别技术通常被用来解答“我是谁”这一身份确认问题。
而随着技术的发展和数字化变革的来临,人脸识别技术已经以不单单用来解决“我是谁”的问题。不过,需要提及的是,即使在数字化社会中,人脸识别技术的重要性日益明显,但从某个角度来看,其依旧是一把“双刃剑”般的存在。
“单刃为刀”:人脸识别带来的革命性变革
人脸识别技术自在近几年得到突飞猛进之后,就已经成分展示了其对于社会的造福功能。
除了业界常提及的身份确认及人脸图像采集,人脸识别技术还包括人脸定位、人脸识别预处理、身份查找等技术。且在一些列国家政策的加持下,人脸识别得到了最广泛的应用。
在安防行业,摄像机已成为搭载人脸识别技术最常用的前端产品。通过摄像机作为人脸采集的前端载体,政府及企业等相关人员将收集到的人脸数据集,通过深度学习来做人脸检测和识别,也就是日常所提及的视频监控。这种被人脸识别技术加持的视频监控系统的出现,极大解决了传统靠人眼进行识别的繁琐过程,也提高传统安防的准确率和实效性。
而人脸识别技术在全面渗透到安防监控的全产业链之后,也同时将数据价值融入到平安城市、雪亮工程、智慧园区等各个行业场景中,促使安防监控从“有”到“用”进行转变。部署在城市各个角落的摄像头在加入人脸识别技术之后,很快就成为了保卫城市的“天眼警察”,给公共安全、安防行业带来了一场颠覆性的革命。
在金融行业,除了文章开头所提及的刷脸支付以外,人脸识别技术在金融行业还大有可为。由于人脸识别技术具有非接触、非侵扰、友好、直观、快速、简便、可扩展性等优点,使得其在众多生物识别技术中脱颖而出,并成为金融行业运用最成熟的生物识别技术。以银行为例,除了便捷支付环节,人脸识别更可取的地方应该在于为支付安全保驾护航,杜绝因身份造假而造成的社保、银行卡盗领、盗刷问题。此外,人脸识别技术还可以运用在银行高端VIP客户识别、银行抢劫、盗窃等场景中,极大程度上提高了银行的安全性。
目前看来,人脸识别技术主要运用在公共安全、资金安全以及个人账户安全等方面,主要应用场景也从手机端的人脸识别解锁拓展到了包括社区人脸识别、“天眼”抓捕在内的公共安全、管理之上。
值得一提的是,在现有的应用领域之外,人脸识别越来越多的东西被挖掘出来。例如,摄像机要想达到真正智能的地步,首先就要在“看”上下功夫,而关于“看”这一点,人脸识别技术或许应该拥有最大的发言权。越来越多的企业开始将“视频结构化”作为企业的发展战略,而在通过原始视频进行智能分析时,依靠人脸识别技术提取出的关键信息,依旧是“视频结构化”不可缺少的中心环节。
“双刃为剑”:人脸识别背后的“道德论”
上文已经提及了人脸识别技术给社会带来的多重福利,包括便捷生活、革新安防体系。但不可忽视的是,随着技术的发展,人脸识别技术的弊端也不断凸显出来。
隐私问题应该是人脸识别技术最常提及的道德问题,在反人脸识别技术的人群看来:人脸识别技术侵害公民权利和公民自由的可能性大大超过了其声称的好处;这项技术将加剧种族不公正,并且威胁到我们的生活不受政府持续监视的能力。也就是说,在法律层面,人脸识别技术在有意识的情况下侵犯了人的肖像权和隐私权。关于这点,笔者也不过多谈及,但美国旧金山近日对《停止秘密监视》条例所作的一些修订,间接意味着旧金山将成为第一个禁用人脸识别软件的城市。在先进的技术,也不得不屈服于人民的利益。
而人脸识别技术背后的“道德论”已不仅仅是隐私问题那么单一,其背后也不断涌现出种族歧视、性别歧视等诸多问题。一项研究对人脸识别技术在识别不同种族和性别的人脸进行了测量,结果表明,肤色越黑,识别率就越低。在识别黑皮肤女性时,它的错误率几乎达到了35%。还有另外的研究报告透露,在一种获得广泛使用的人脸识别数据集中,75%以上的图像都是男性,80%以上是白人。也就是说,在人脸识别的投资额和采用量日益增长的今天,其公平性和问责性却无法保证。
而最糟糕的是。除了背后的“道德论”,人脸识别技术却也隐藏着致命弊端,而这种致命弊端,是真的会丢了人命。
来自华盛顿大学的人工智能研究员Os Keyesat表示,人脸识别或许会给跨性别真带来一些噩梦场景,这些场景的结局是人被杀。由于当前人脸识别技术被用在出入场景以及视频监控领域,一些人脸识别系统难以识别跨性别者或性别不符合规定的人,他们有可能会会被打上标记,随即被骚扰或逮捕。而这对跨性别者来说可能是致命的,尤其是对有色人种。
小结:
“单刃为刀,双刃为剑”,世间万物都有双刃,人脸识别技术也无法避免。
随着技术的发展和相关法制的不断完善,人脸识别技术的弊端应该会有所缓解。尽管不能完全消除,但这却也是现代文明发展必须牺牲的部分。
不过,真正成熟的人脸识别技术,不应该学会自我升级和成长?而不应该只是一种调侃和期待。