面部識別技術興起:誰掌握你的頭像信息?

jopen 9年前發布 | 17K 次閱讀 面部識別

面部識別技術興起:誰掌握你的頭像信息?

7 月 4 日,《大西洋月刊》近期刊文稱,面部識別技術正在快速發展。今年 6 月,美國政府發起了一項對話,探討對面部識別技術的監管,但最終未能取得建設性的成果。關于面部識別技術的應用是否需要取得被識別對象的許可,業內目前有著激烈的爭論。

以下為文章全文:

知名作家畢克納(Frederick Buechner)曾在一本書中寫過,在早上起床之后,他常常會在洗手間鏡子里看著自己的臉。“令我困惑的是,我的臉看起來總是一樣。眼睛、鼻子和嘴,這 些五官構成的不同表情有著很多的局限。而最慘的悲劇也不過是讓人們把眉毛皺得更深一些。”

畢克納認為,親朋好友和生活中的其他人大多通過面容來了解自己。他表示:“我被迫得出了這樣的結論:在很大程度上,我的面孔就是我自己。”

對于人類的面孔,非死book 也有著自己的想法。去年夏季,非死book 人工智能團隊宣布,其面部識別軟件已經通過了關鍵測試,從而接近人工水平的準確度。上周,非死book 又取得了更大的進展:非死book 人工智能負責人延恩·勒昆(Yann LeCun)表示,通過另一種算法,即使照片中沒有人臉,對照片中人物的識別準確率也高達 83%。這一軟件主要分析人物的發型、姿態和體型。

畢克納的說法只是泛泛而談,但對計算機安全和身份識別來說也有著重要意義。我們的面孔代表了我們自己,而這是 推ter 帳號、社會安全號碼,甚至法律意義上的姓名所替代不了的。盡管互聯網用戶的數據被大量收集,但這些數據通常只與人為的識別信息有關,例如瀏覽器 Cookie 和電子郵件地址。在互聯網上,代表我們身份的信息仍是數字和字母,而這些都有可能變化,最多只是需要付出一定的代價。而欺詐和家庭暴力的受害者還可以向政 府申請更改社會安全號碼。

然而,人類的面孔有著完全不同的意義。我們的面孔無法改變。如果希望改變面容,使其無法被識別,那么我們要付出高昂的代價,而且這很難辦到。對我們來說,面部特征和其他生物識別信息是無可取代的。一旦我們的身體特征信息被掌握,那么我們就無法再逃脫。

那么,我們應該做些什么?2014 年,美國商務部就如何監管面部識別技術舉辦了研討會。這一討論的正式名稱是“多利益相關方隱私保護流程”,由美國總統的技術政策顧問機構美國電信和信息協會(NTIA)主導。來自消費者權益組織和科技行業的代表參與了這一討論。

目前,這一討論仍在進行中,但消費者權益組織已經退出。隱私保護組織,包括電子前線基金會(EFF)和美國消費者協會于 6 月份退出了對話,它們認為科技行業在這一問題上存在根深蒂固的問題。例如,科技行業及其游說者不愿承認,在一些最極端的情況下,需要消費者許可才能使用面 部識別軟件。因此,這一對話并無意義。它們的退出也引起了媒體關注,這或許是由于,關于數字隱私的談判失敗聽起來太過超前,甚至像是科幻小說。

閱讀這些報道令人不禁思考這一對話的真正意義,以及面部識別技術究竟已經發展至什么階段。非死book 人工智能團隊開發的算法是否已可以全面使用?如果不是,在這一步之前,我們還有多長的路要走?

更令人關注的是,導致目前僵局的癥結究竟何在?消費者權益組織和科技行業代表的分歧究竟在何處?對面部識別軟件的監管應當如何執行?如果面部識別技術變得更強大,那么誰將掌握我們的面部識別信息?

多種面部識別技術

面部識別技術有多種。第一種方式最簡單,即面部探測。例如,手機攝像頭可以做出這樣的判斷:“嗨,這里有一張臉。”隨后,攝像頭會對人臉進行自 動對焦。第二種方式被稱作面部描繪,即識別面部的某些特征。這種技術不但能識別出人臉,還能識別出這張臉屬于 30 多歲的白人男性。(這種軟件可以帶來“智能廣告牌”。例如,德國的一塊視頻屏幕只會在女性走過時播放啤酒廣告。)

其他類型的面部識別技術有著更深遠的影響。一些軟件通過面部識別技術去驗證用戶身份,只有在攝像頭完成識別之后才能解鎖筆記本或手機。不過,面部識別技術帶來的最大影響在于識別陌生人的面部,即通過數據庫去匹配陌生人的面部信息和姓名。

這種面部識別技術引起的爭議最大,而這也是美國政府舉辦研討會的目的所在。首先需要指出的是,這種面部識別也有著兩種不同形式。第一種是在線 的、經過計算機增強的形式:軟件能否識別你上傳至 非死book 的一張照片?而第二種則是離線的“戶外”形式:軟件能否在你路過時拍攝照片,進而識別你的身份?

隱私保護專家一般認為,在線面部識別技術的發展要遠遠領先于線下技術。例如,非死book 人工智能團隊的算法專注于在線的照片。這一算法能夠判斷,兩張照片中的人物是否是同一個人,而準確率高達 97.25%。平均來看,人類在同樣的測試中準確率為 97.5%。

關于線下的面部識別技術,許多公司都聲稱取得了突破,但并沒有足夠的證據去證明。一家名為 Face Six 的以色列公司表示,全球 30 所教堂已使用該公司的面部識別軟件 Churchix 去跟蹤教區的居民。不過,在接受 Fusion 記者的采訪時,該公司拒絕透露具體詳情,因此該公司的宣傳并未得到充分的驗證。另一家名為 FaceFirst 的公司則宣稱,當有案底的小偷來到商店時,該公司的技術能立刻識別并發出提醒。

不過,即使不在 非死book 工作,你也可以接觸到強大的面部識別技術。在 2014 年的一項研究中,卡耐基梅隆大學教授阿里桑德羅·阿奎斯蒂(Alessandro Acquisti)發現,對于一家匿名約會網站上的用戶照片,通過在谷歌圖片搜索中進行反向搜索,將可以得到許多這些用戶的身份信息。通過另一項試驗,他 還發現,在一所大學校園中,通過將安防攝像頭拍攝的圖片與 非死book 資料照片進行比對,可以識別出約1/3 路人的身份,甚至成功預測這些人的興趣和社會安全號碼。

換句話說,結合 非死book、攝像頭和谷歌圖片搜索,戶外的面部識別軟件可以實現預想的功能,而成功率約為 33%。

在電子郵件中,阿奎斯蒂表示,目前有 3 大因素制約了面部識別技術的效果。首先,我們目前還缺乏足夠龐大的頭像數據庫,從而識別美國城市街頭的隨機路人。其次,如果數據庫足夠龐大,那么計算機判 斷的結果可能會出現“假陽性”,即對象未能正確識別。第三,目前計算機的速度還不夠快。“即使利用云計算技術,將一張頭像照片與包含數十億條信息的數據庫 進行比對也需要花費大量時間。”

不過他表示,這些障礙不會永久阻礙面部識別技術的發展。

“請注意這一點,我所提到的這些挑戰都不是‘系統性的’。我的意思是,隨著時間推移,科學研究將可以克服每一個挑戰,直至全部解決。”他在電子 郵件中表示。社交網絡的發展正在推動頭像數據庫的壯大,而在區分相似的面孔方面,算法正在不斷優化。此外,單位計算資源的成本正在逐漸下降。

換句話說,面部識別技術的進一步發展并不需要巨大的科技進步。阿奎斯蒂表示,當面部識別技術與來自社交網絡的元數據,例如位置、性別、身高和 IP 地址相結合時,一些突破將會發生。這將使識別變得更簡單。計算機面對的問題不再是:“識別路上隨機的陌生人”,而是“在這座城市的這個時間點,識別這個纖 瘦、5 英尺 11 英寸的男性”。

阿奎斯蒂表示:“從技術角度來看,成功實現戶外的大規模面部識別將是不可避免的。不過社會是否將接受這種技術則是另一個問題。”

隱私保護問題

參與對話的喬治城隱私與科技中心執行主管阿爾瓦羅·貝多亞(Alvaro Bedoya)表示:“假設有人從街頭走過,那么毫無關聯的公司難道不應該先征求他們的意見,隨后再去進行身份識別?”

貝多亞表示,這一點正是消費者權益組織退出政府主導的對話的原因。他認為,這一對話并沒有太大的建設性,因為科技行業不愿承認,在某些特殊情況 下被拍攝對象的許可是必要的。貝多亞此前曾是美國參議員阿爾·弗蘭肯(Al Franken)的首席法律顧問,曾協助安排及推動 NTIA 的研討會。

NTIA 的發言人對對話的破裂感到“失望”,但未來該部門仍將繼續就這一問題展開討論。電商貿易協會 NetChoice 的政策顧問卡爾·薩博(Carl Szabo)仍在代表科技行業參加這一對話。他認為,在許多情況下,這樣的許可是不必要的。

他表示:“你、我,以及所有人都有權在公共場合拍照。面部識別可以當場完成,也可以在幾天后或幾個月后進行。如果某人在公共場合拍照,并將照片應用于面部識別技術,那么他們是否應當首先獲得許可?他們是否要追出幾條街,讓照片上的人填寫一份許可表格?”

被拍攝對象的許可成為焦點問題,這一點令人驚訝。任何傳統道德都無法忽視用戶許可,而這樣的許可也是合同概念的核心:在實際開展活動之前,雙方需要規定相互的權利義務。

在實際操作中,對于在面部識別之前是否需要征求對方的同意,科技公司目前分成了兩派。非死book 及其最新的 Moments 應用表示,如果用戶不愿被納入該公司的面部信息數據庫,那么需要主動提出。這意味著,這些信息默認將會被納入數據庫。另一方面,微軟則表示,在進行面部識 別之前,會征求用戶的同意。

谷歌表示,目前還沒有在消費類產品中采用面部識別技術,而是僅僅進行了“頭像分組”,即把類似的頭像照片放在同一個本地分組中,而用戶也可以關閉該功能。2013 年,谷歌還禁止了谷歌眼鏡的面部識別應用。

消費者權益組織表示,它們已準備好同意,用戶許可并不是在所有情況下都很重要。例如貝多亞表示,消費者權益組織并不希望面部識別成為必需的“安 全”設置,例如商店利用這一技術去識別小偷。在最后的對話議程中,權益組織提出了最極端的一種情況:對于街頭的陌生人,在進行面部識別之前,企業是否應當 征求他們的同意?

薩博表示,NetChoice 對于這一問題不持立場。不過他認為,如果在每次進行面部識別前都要征求對方的同意,那么“情況將變得非常復雜,從而失去了面部識別的意義”。他隨后通過一 些例子來解釋這樣的復雜性:“在通過面部識別技術來識別小偷之前,商店是否應該征求小偷的同意?在警方通過這一技術尋找走失兒童之前,是否應當征求兒童本 人的同意?當我們在手機通信錄中對親朋好友進行面部識別分組之前,是否又應當挨個征求他們的同意?”

不過需要指出的是,薩博提出的一些假設與消費者隱私保護無關。薩博的第一個問題關于面部識別在安全領域的應用,而貝多亞和其他權益保護人士認 為,這種情況下對方同意并不是必要的。他的第二個問題關于警方如何利用面部識別技術。而作為不具備民事行為能力的人,走失兒童的許可可以由家長代為做出。

與薩博的暗示不同,美國憲法第一修正案和消費者權利專家并不認為,在公共場合拍攝照片之后,某人“自然有權使用面部識別技術”。賓夕法尼亞大學 法律和哲學教授拉弗朗斯·艾倫(LaFrance Allen)表示:“一個普遍觀念是,某一實體可以合法地在公共街道上拍攝人們的照片,但不能在未經許可的情況下將照片用于廣告或商業目的。紐約州、加 州,以及其他許多州都有這樣的立法。”

喬治華盛頓大學法學教授、信息安全教育公司 TeachPrivacy CEO 丹尼爾·索羅夫(Daniel Solove)則表示:“憲法第一修正案并未給予在任何時間、以任何方式拍攝他人照片的權利。面部識別并不是出于表達的目的拍攝照片,而是出于許多可能的 目的使用人們的身份信息。”

如果認為,面部識別技術應當獲得美國憲法第一修正案的保護,那么就意味著,幾乎所有傳感器或設備都有權獲取數據。索羅夫反問:“如果一款設備能拍攝人們的裸體照片,那么又會如何?法律目前對個人數據有著廣泛的監管。”

透明度更重要

回到關于用戶許可的問題。如果面部識別攝像頭被部署在各種場所,而“大規模的戶外面部識別變得不可避免”,那么企業要如何獲得用戶許可?城郊的商場和城市道路上是否會遍布攝像頭機器人,拍攝過往行人的照片,隨后要求他們填寫許可表格?

或許并非如此。貝多亞表示:“獲取用戶許可有多種方式。”

他認為,在線環境中獲得許可可能會相對容易。“當一家公司要求獲得你的位置信息,那么你會看到一個彈出窗口顯示:‘我們能否使用你的位置信息?’當谷歌和微軟試圖說服你接受面部識別時,我認為他們也會發起類似的對話。”

貝多亞表示,在離線環境中,企業有其他的選擇。如果一家商店希望在顧客到來時進行面部識別,那么可以要求用戶通過一個網頁注冊。在這樣的情況 下,即使這家商店將掃描所有顧客的頭像,但只有簽約同意的顧客的頭像才會得到最終的識別,而這些顧客將可以成為 VIP。在來到商店時,VIP 顧客將被分配個人助理。

貝多亞還設想了在整個社會范圍內自愿退出的項目。他在喬治城大學的學生正在與麻省理工學院的工程師合作設計一個項目。在這一項目中,當用戶在本 地的機動車輛管理局錄入照片時,可以注冊為“請勿標記”。這一項目的運轉方式可以類似于器官捐贈項目,并將生成一個龐大的“黑名單”,取消頭像照片與姓名 的關聯。

他表示:“在這里,無論什么人希望使用面部識別技術,都需要將他們的數據庫與這一黑名單數據庫進行匹配。如果有頭像照片匹配成功,那么就需要把這些人的信息從數據庫中刪除。”

那么,是否可以從監管層面強制企業獲得用戶許可?自 2009 年以來,美國國會就沒有再通過與消費者隱私保護相關的法律。自那時以來,加州已通過了 27 項新的法律,保護消費者隱私。而在過去 10 年中,伊利諾伊州和德克薩斯州也通過了法律,要求在進行生物信息識別之前獲得用戶許可。如果美國更多的州通過類似法律,那么這一法律在美國聯邦層面的通過 將更容易。這將對美國的公司,尤其是互聯網公司,產生更大的限制。

“我并不認為人們應該放棄。”貝多亞表示,“科技行業的最佳行為方式是獲得人們的許可,只是目前華盛頓特區的行業游說者決定采取更激進的姿態。”

薩博在電子郵件中表示,NetChoice 認為,相對于監管,提高透明度是解決面部識別爭議的最佳方式。“我們希望商店能更明確地提示面部識別設備的存在,以及數據將如何收集及使用。”他表示, “如果企業的做法不具有吸引力,那么消費者將會做出回應,而這樣的做法將被放棄,否則企業將會遭遇損失。”

對于“一些隱私保護組織”退出對話,他表示遺憾。“我們希望這些組織能回到談判桌前。即使一些利益相關方缺席 NTIA 的流程,我們也不會停止探索在面部識別隱私保護領域可行的方式。”

微軟也有著類似的克制態度。不過該公司表示,將不僅僅專注于透明度。“我們認為,利益相關方流程很重要,因此我們也參與了這一流程。如果業內一致同意面部識別需要用戶許可,那么我們會表示支持。”

政府的角色

那么,政府在這一過程中扮演什么樣的角色?美國聯邦調查局(FBI)的面部識別數據庫包含了 5200 萬條頭像信息,其中1/3 是美國人。盡管這一數據庫規模很大,但仍然不及商業數據庫。一方面,數據庫中的每個對象只有一張照片,而面部識別軟件需要通過更多的照片來不斷優化。除了 最匹配的一個對象之外,這一數據庫還會列出“50 個可能的對象”。Techdirt 報道稱,這一數據庫只有 80% 的準確率。

不過,電子前線基金會仍然擔心商業和政府資源的融合。該組織律師珍妮佛·林奇(Jennifer Lynch)表示:“幾年前,作為對《信息自由法案》的回應,我們發現,FBI 向 非死book 等社交媒體公司發出的標準搜查令會索取你上傳的所有照片,以及你被標記出的所有照片。未來,我們可能會看到,FBI 試圖獲取相應的面部識別數據。”

可以想象,面部識別技術被用于跟蹤一些惡名昭著的罪犯,例如間諜、逃犯和殺手等。不過,使用面部識別技術去打擊輕微違法也不再遙遠。實際上,美國許多州已經開始了這樣的執法。

目前,交通攝像頭系統已經可以發現超速車輛,掃描車牌,并向車主發出罰單,從而成為了電子警察。這些電子警察通過計算機算法去執法,不會有任何 偏見。如果贊同對超速行駛的執法方式,那么我們是否會支持在城市的高犯罪率地區安裝面部識別系統,并向亂穿馬路的違法者和街頭流氓自動開出傳票?

這也是我們需要為這些技術制定規則的原因。根據當前的法律,“這些眼睛、鼻子和嘴”,即所有代表你外貌的元素,已經不僅僅是你個人的問題。

來自: 騰訊科技

 本文由用戶 jopen 自行上傳分享,僅供網友學習交流。所有權歸原作者,若您的權利被侵害,請聯系管理員。
 轉載本站原創文章,請注明出處,并保留原始鏈接、圖片水印。
 本站是一個以用戶分享為主的開源技術平臺,歡迎各類分享!