您的面部很快就会帮助 AI 改进面部识别技术

快速阅读: 据《下一个政府》称，超600亿人脸数据或移交政府，用于改进面部识别技术。尽管隐私令人担忧，但海量数据可提升识别准确率，弥补现有技术不足，特别是在远距离和低分辨率条件下。

一个包含超过六百亿张人脸的巨大数据库可能很快会被交给联邦政府，用于监控和执法活动。但这不太可能造成“老大哥”式的监控局面。相反，这些人脸数据很可能有助于改进技术，并解决面部识别自问世以来一直存在的显著缺陷。

人们理应担忧自己的形象未经许可就被采集和使用，因为Clearview AI公司捕获的六百亿人脸中，很可能已经包含了他们的脸。除非你设法避开所有安全摄像头、家庭照片、手机录制事件或为社交媒体拍摄的照片，否则你的脸很可能已经深藏在他们的数据库中。考虑到美国只有三亿三千三百万人口，很可能是许多人的真实面貌被多次录入到这个面部数据库中。

该公司最初的创始人兼首席执行官霍恩·顿-塔特显然并不支持使用他们的数据库协助政府进行监控。但他最近辞去了职务。新任公司领导哈尔·兰伯特表示，Clearview的新目标之一就是将面部数据库交到政府手中，希望能获得一些有利可图的政府合同。

就数据库本身而言，Clearview声称通过多种方式从网络上抓取了人们的照片，包括手动捕捉技术和由人工智能驱动的自动化方法。今年早些时候，公司官员称数据库中已包含六百亿张人脸，而且这个数字还在继续增长。实际上，无论是手动还是利用人工智能自动识别并获取数据库中的脸部信息，这个过程都非常简单。事实上，我最近在Steam平台上发现了一个非常有趣的名为《Faceminer》的新游戏，它挑战玩家完成这项任务。这款游戏非常准确，要求玩家购买不同类型的媒体，然后识别清晰的人脸图片以纳入数据库。你首先需要手动操作，之后可以设置人工智能来辅助。也许是为了避免过于政治化，游戏设定在1999年，并配备了完整的Windows 98桌面环境来控制一切。但今天使用的技巧几乎相同，只是更快更高效。

就像在《Faceminer》游戏中一样，Clearview AI数据库中的照片仅是来自社交媒体及其他来源的脸部图像，除了脸部本身外几乎没有其他上下文信息。那么这对政府机构来说有什么用处或价值呢？要回答这个问题，你需要看看政府使用面部识别技术的地方以及它的不足之处。

例如，在某些试点项目中，如TSA使用的项目，该技术的准确性总体上得到了积极评价。这些成功案例与一些高调失败案例形成了对比，其中一些人因错误的面部识别结果而被捕或拘留。一个关键区别在于，TSA项目的运行环境非常理想，即在一个光线充足的机场或交通枢纽使用高分辨率摄像机捕捉站立或移动在指定区域的人们。但在世界其他地方，大多数闭路电视镜头要么分辨率低，要么从很远的距离拍摄。例如，安装在建筑物侧面向下看街道的摄像头通常无法捕捉到远处行走的人的清晰图像。如果那个人戴着太阳镜或帽子，这将进一步复杂化识别。

这些问题自面部识别技术问世以来就一直对其构成挑战。它们通常被归类为被称为“远距离人类识别”（HID）的挑战类别。基本上，大多数生物识别方法都需要一个人与机器非常接近或直接交互，比如当他们将手放在玻璃板上进行指纹识别或将眼睛靠近特殊相机进行虹膜扫描时。但面部识别中，图像有时是在不太理想的条件下拍摄的，例如在黑暗环境中、远距离或使用低分辨率相机。

当这种情况发生时，推动面部识别平台的人工智能需要依靠算法来填补缺失的细节，这个过程称为幻觉。其工作原理是，面部幻觉算法分析低分辨率或模糊的图像，尝试在提交给主人工智能进行比对之前清理干净，比如与犯罪分子数据库进行比较。它会推测潜在隐藏于劣质图像中的特征，因为这些元素可能太模糊或者被像太阳镜之类的东西遮挡。它通过检查具有相似面部特征的人的照片来实现这一点。这些可比面孔可能是年龄相近或皮肤色调相似的人。然后，幻觉算法使用类似图像的特征组合来填充目标面部的空白或模糊区域。

拥有越多高分辨率匹配照片，算法就越能精准填充关键细节，从而提高识别的准确性。这就是Clearview捕获的六百亿张人脸很可能为政府机构提供最大价值的地方。是的，人们理应担忧自己的形象未经许可就被采集和使用，但至少这些数据有望提升面部识别系统的准确性。有了一个多样化的大型人脸数据库来帮助清理低质量图像，面部识别系统的准确性和可靠性只会提高。而且几乎所有人的脸可能很快都会为此作出贡献。

约翰·布里根德二世是一位屡获殊荣的记者兼评论员，拥有逾二十年的科技报道经验。他是科技作家局的首席执行官，这是一个为各类规模组织创作技术思想领导力内容的团队。推特：@LabGuys

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