刷脸接二连三出糗,美国28名议员被亚

新华社北京8月6日电新闻分析:“刷脸”究竟有多靠谱新华社记者李宓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,美国谷歌公司基于面部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”。面部识别技术越来越先进,并不断渗透我们的日常生活。一些人乐观地认为,“刷脸”时代正在向我们走来。可是,“刷脸”真的靠谱吗?至少从目前看,还得打上一个问号。准确度欠缺最近一段时间,“刷脸”接二连三地出糗。 在美国,有机构使用亚马逊公司的面部识别系统扫描了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名议员被系统识别为罪犯。英国多个城市的警方开始试应用面部识别技术。但最近公布的有关数据显示,伦敦警方使用的面部识别系统错误率高达98%,被批评为“几乎完全不准确”。伦敦警察局局长克雷茜达·迪克对此辩护说,她不认为这项技术会带来大量逮捕行动,但公众“期待”执法机构测试使用面部识别技术。英国警方曾将面部识别技术应用在音乐会、节日庆典或足球赛等场合。据英国媒体报道,在威尔士加的夫举行的2017年欧洲冠军联赛决赛中,警方使用的面部识别系统产生2400多次匹配,其中2200多次是“假阳性”匹配,即把普通人错认为犯罪嫌疑人。美国麻省理工学院“媒体实验室”研究人员测试了微软、IBM(国际商用机器)和中国旷视科技3家公司的面部识别系统,让3个系统判断1270张图片中人物的性别。结果显示,3个系统对肤色较浅男性的判断错误率都低于1%,识别效果较好;但对肤色较深女性的判断错误率从21%到35%不等,识别效果差。训练数据不理想对于“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。曾有研究显示,在美国广泛使用的一套面部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》杂志在近期一篇评论文章中也指出,无论在学术界还是产业界,开发出复杂算法会广受赞誉,但相对而言,很少有人



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