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黑科技?刷脸技术背后是否存在风险

2018-08-07 09:28:48来源:晶报

南山一个公共卫生间需要通过刷脸才能进入。

原标题:

“刷脸”时代即将到来?还早呢!

专家指人脸识别技术应用渐广,但尚未走进个人消费领域,真正的“刷脸”时代尚未到来

近年,不少市民留意到,具有人脸识别功能的监控系统越来越多地出现在机场、火车站、汽车站、海关,甚至酒店、银行、重要机关单位的出入口或业务流程中。不少人认为,“刷脸”时代即将到来。“刷脸”时代真的到来了吗?这一技术背后是否存在风险?晶报记者咨询了相关专家,为市民解开疑惑。

安防应用人脸识别趋成熟

7月26日下午2点,在深圳北站东广场A进站口排队进站的市民许女士听到广播提示:“请排队的旅客前往左侧自动检票通道检票。”许女士和部分旅客一起,移步至左侧的机器自动检票通道口。她只需将身份证和车票一同放置在监测区,面向摄像头,只需两三秒,通道闸门就会自动打开。检票速度比人工检票口快许多倍。原先由人工判断票、证、人是否一致的工作,现在用机器高效完成了。许女士感叹:“现在‘刷脸’就能坐火车!”

今年4月7日至6月9日,短短两个月里,公安部门就在南昌、赣州、嘉兴、金华4个城市的张学友演唱会上,抓捕了5名在逃嫌犯。原来这些嫌犯早已被警方录入天网的人脸识别系统,前往演唱会现场时,就被现场安保监控系统的人脸识别功能锁定。一时间,诸多网友对警方的天网视频监控赞叹不已。

哈工大交互叙事与虚拟现实实验室主任欧剑告诉记者:“国内的天网系统追捕逃犯在安防界已有较成熟应用。容易获得大量视频资料,能迅速定位嫌疑人。”他解释道,运用人脸识别技术,在海量的人脸中搜索特定的人,第一步不需要很准确,只要先做大范围的人脸识别,在低像素的视频中筛选出若干个可疑的人,缩小范围,先做定位。“这大大节省了人力成本;第二步再在几个地点调取附近的高清摄像头,针对高像素的脸部特写去做识别,判断是否要出警。”他说,同时大量的案例收集可以不断修改算法,提高准确率。

深圳北站乘客正在刷脸进站。

“刷脸”技术面临黑客挑战

在“刷脸”给生活带来巨大便利的同时,也有不少人担忧技术背后的风险。

市民魏女士使用的是一部iPhoneX手机,但她有一天惊讶地发现,女儿的脸部也可以顺利地解锁她的手机屏幕。这让她有点担心手机人脸识别技术的准确度。更加担忧自己的个人信息和财产安全将受到侵害。

对于人脸识别技术存在的“风险”,记者咨询了哈工大交互叙事与虚拟现实实验室主任欧剑。

他认为,虽然人脸识别产品的官方识别率测试数据都很高,但实际应用却很不同。例如母女间、父子间可以相互解锁手机的情况时有发生,哪怕两者长得并不十分相像。考虑到实际情形中的影响因素,如光线、佩戴物、化妆、双胞胎等因素,许多产品并不会完全靠人脸识别去做分辨,而是辅助证件、指纹、密码等以提高识别准确率。用户大额支付通常也会有多重验证。

他认为准确率本身并不会直接造成风险,更重要的风险来自被别有用心的人利用。因为人脸这种生物信息始终在身上,它相对于密码等其他验证信息来说更易于保护。并且目前用到人脸识别技术的手机基本都是3D摄像头,能获取五官的三维信息。“所以严格说单凭一张照片解锁iPhoneX是不可能的。”

欧剑进而认为,理论上用机主的3D打印头像,是有可能解锁人脸锁的,但这类犯罪成本很高。因此,他认为值得重视的,是对个人身份和账号信息的保护,“人脸技术的准确率不会直接带来风险,而如何保护信息不被盗取,才是最重要的。”他说,有人专门盗取个人的脸部信息用于买卖,而这已构成犯罪。

此外,他认为,人脸识别技术真正的风险在于,黑客会通过技术手段改变训练数据,修改参考的数据库和识别规则,例如让系统把人脸识别成猫脸,把猫脸识别成人脸。

“To C”未来前景可观

在哈工大交互叙事与虚拟现实实验室的一堂儿童英语实验课上,欧剑在教室后台“扮演”一只卡通形象的恐龙,驱动教学视频上的恐龙说他说的英语,恐龙的表情和说话内容完全匹配。他教孩子们模仿一段冗长复杂的“咒语”,所有孩子一节课全都学会了。原先6岁以下的孩子都会满场跑,恐龙老师出来后所有孩子老老实实地坐了25分钟。还有一次给自闭症小孩讲课,平时极少露出笑容的孩子在听了卡通狮子跟他讲话后,突然就笑了。

这让欧剑看到了人脸识别技术应用到教育的可能性。“未来我们的小孩接收的将会是和以前很不同的、更多、更直观的知识。标准的美式英语老师能变成卡通角色,用更有趣的互动教学方式,提高教学水平。”他认为人工智能技术的突破将改变我们接收信息、教育的方式,以及人们对世界的看法,未来的小孩会更聪明。

同时他表示,目前国内大部分人脸识别技术的应用,尚局限于“To G”和“To B”(面向政府和面向公司),“To C”(面向客户)的应用还未普及。“刷脸”时代言之尚早,只有当“刷脸”技术被每个人、每天都在用时,才能说我们进入了“刷脸”时代。而与人脸识别同理的技术在工业、医疗领域已经有了出色的表现。如检测手机背板的螺丝的多少、帮助医生鉴定病人的脑CT图……这些应用在提高处理效率和降低成本上将大有可为。“人脸识别技术的意义不再是针对‘人脸’本身,它的突破代表着人类人工智能技术的进步。”欧剑说。

释疑

“刷脸”究竟有多靠谱

据新华社电 2009年,多名美国亚裔消费者投诉,尼康相机的“眨眼提醒”功能总是错误地提示他们拍照时眨眼了;2015年,美国谷歌公司基于人脸识别技术开发的一种图片应用,将一位用户的黑人朋友标记为“猩猩”。

一些人乐观地认为,“刷脸”时代正在向我们走来。可是,“刷脸”究竟有多靠谱?还得打上一个问号。

首先,人脸识别技术在准确度上频受质疑。

美国有机构使用亚马逊公司的人脸识别系统扫描了535名国会议员的面部照片,并与相关数据库中的2.5万张罪犯照片比对,结果28名议员被识别为罪犯。

英国多个城市的警方开始试应用人脸识别技术。但有关数据显示,伦敦警方使用的人脸识别系统错误率高达98%,被批评为“几乎完全不准确”。公众“期待”执法机构测试使用人脸识别技术。

其次,训练数据不理想暴露了更深层的问题。

对于“媒体实验室”的研究,IBM公司沃森和云平台业务首席架构师鲁奇尔·普里说,人工智能系统深度学习的有效性有赖于训练的基础数据。即使人工智能模型本身设计优异,不理想的训练数据只能导致高错误率及带有偏见的判断。在美国广泛使用的一套人脸识别系统训练数据中,超过75%的图像为男性,超过80%的人为白人。

英国《自然》杂志一篇评论文章也指出,很少有人关注数据如何收集、处理和归类。导致人工智能产生偏见的一个主要因素,就是训练所使用的数据质量不佳。(记者 李婷菊/文 赖犁/图)

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