人脸识别尴尬抓错人 人脸识别尴尬“抓”错人
作者：chunzhi 发布时间:2021-01-04抓罪犯，人脸识别说了算不算？
无独有偶，这不是美国第一次出现人脸识别抓错人。帕克斯被抓还不是类似事件中最严重的一起。
2014年，一位名叫史蒂夫·塔利（Steve Tally）的财务顾问被诬告抢劫了两次银行。
第一次是在当年5月14日，第二次是在他被捕前10天，也就是9月5日，并且被控在第二次抢劫中殴打一名警官。
在警方公开发布9月份抢劫案的监视图像之后，认识塔利的三个熟人拨打了警方热线，并指出了塔利外表与劫匪之间的相似之处。就连塔利的前妻在看了警方提供的图片后，也认为是他。
但塔利有充分的不在场证据：他当时正在一家公司里上班。
警方没有理会，还把塔利关押了两个月，在这期间打伤了他。
直到两个月后，塔利的辩护人拿出了他在公司上班的监控录像，塔利才得到释放。
人脸识别可以作为指控一个人的确切证据吗？
2009年，美国国家科学院的一篇论文指出：除了DNA测试外，没有其他法医证据方法可以可靠且始终如一地“证明证据与特定个人或资料来源之间的联系”。
从技术上来说，人们无法从人脸识别上确定某个嫌疑人的唯一性。
而FBI的法医音频视频图像分析部门自己也知道，人工进行人脸比对，结论最终会基于个人观点。
那么机器的算法就一定靠谱吗？
早在2008年，FBI年的一份报告中建议图像部门研究量化面部特征的频率。然而人类已经努力了100多年，目前为止还没有定论。
人脸识别另一个问题是，监控摄像头会压缩视频图像，导致用来区分嫌疑人的皮肤、静脉和痣等图案被去除、损坏或变形。
塔利被捕就是因为9月的监控视频中强盗的脸上存在痣。
实际上，由于采集视频的光照条件不同，会导致一些伪影被误认为痣。
虽然当年抓捕塔利使用的是人工对比，但到了今天，准确率更高的AI来做人脸识别依然问题重重。
算法可以在几秒钟内搜索数百万张脸，对于具有规则照明和标准化姿势的图像，许多人脸识别系统的准确率都超越了人类。但仍然没有一个算法可以保证100%的正确率。
在专业性上，AI算法的可解释性差，人脸识别缺乏支持法医意见的经验数据。
错误率、隐私都让人揪心
说到人脸识别抓罪犯，不知你是否会想起几年前张学友演唱会的“五连杀”。当时警方依靠人脸识别，连续抓住了5名逃犯。
但相比之下，英国的警察就没有这么好运了。在2017年的欧冠比赛上，英国警方使用了人脸识别系统，结果总共发出了2470次警报，相当于每隔三秒就会提示嫌犯来了，错误率高达92%。
在日常生活中，人脸识别的隐私难题，也比错误率问题更让人揪心。
因为担心隐私被图像采集方泄露，浙江理工大学副教授郭兵将使用人脸识别技术的杭州野生动物世界告上了法庭，成为国内“人脸识别第一案”。
最终，动物世界删除郭兵办理年卡时提交的面部特征信息。
人脸识别面部信息属于个人敏感信息，一旦泄露将对个人的人身与财产安全造成极大的危害。
也正因如此，人们对于人脸识别的态度越来越慎重。
去年5月，旧金山出于安全与隐私的考虑，禁止政府使用人脸识别技术，成为全球第一个禁用人脸识别的城市。
科技公司对人脸识别的态度这些年也越来越谨慎，IBM退出研究这项技术，微软也删除了用于研究的大型人脸识别数据集MS Celeb。
人脸识别这项AI最初的“杀手级”应用，成就许多AI明星公司，但发展至今，人脸识别也正在来到一个十字路口。
一端，它的便利已经充分展现；另一端，伴随的隐私争议和错误率难题，也不断以新事件登上热搜。
用不用人脸识别？在什么地方用人脸识别？如何用人脸识别？
都在成为新时代里的难题。
另外，听说现在不少小区，都改人脸识别了？
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