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雙刃為劍,人臉識别技術該如何發展?

2019-05-17 14:40:56  來源:區塊鍊見聞

摘要:長期處于科技革命核心的舊金山,于當地時間本周二通過《停止秘密監控法令》,成為全世界第一個禁止警察等政府部門使用人臉識别技術的城市。據悉,舊金山市警察局目前并不使用人臉識别技術。
關鍵詞: 人臉識别 人工智能 AI
  長期處于科技革命核心的舊金山,于當地時間本周二通過《停止秘密監控法令》,成為全世界第一個禁止警察等政府部門使用人臉識别技術的城市。據悉,舊金山市警察局目前并不使用人臉識别技術。
 
  此次舊金山立法者們對目前人臉識别技術所承載的高錯誤率、種族和性别歧視、隐私侵犯和法律責任等問題充滿擔憂。在去年7月,亞馬遜的人臉識别系統将28位國會議員識别成了罪犯,并在有色人種中錯誤率更是明顯。
 
  一項研究對人臉識别技術在識别不同種族和性别的人臉進行了測量,結果表明,膚色越黑,識别率就越低。在識别黑皮膚女性時,它的錯誤率幾乎達到了35%。還有另外的研究報告透露,在一種獲得廣泛使用的人臉識别數據集中,75%以上的圖像都是男性,80%以上是白人。也就是說,在人臉識别的投資額和采用量日益增長的今天,其公平性和問責性卻無法保證。
 
  而最糟糕的是,除了背後的“道德論”,人臉識别技術卻也隐藏着緻命弊端,而這種緻命弊端,是真的會丢了人命。
 
  “單刃為刀,雙刃為劍”,世間萬物都有雙刃,人臉識别技術也無法避免。但在承認其技術帶來的弊端的同時,亦不可輕易忽略其帶來的益處。在我國,前有熱心歌神張學友全國巡演,人臉識别AI領取抓捕逃犯五連殺成就,後有北大弑母案嫌犯,逃亡三年後,被重慶機場最新配置的的人臉識别系統成功匹配。
 
  正如在《停止秘密監控法令》監視會成員中唯一一位投了反對票的凱瑟琳·斯特凡尼所說,如果一刀切的禁止政府使用人臉識别,那警察以後如果遇到好用的抓壞人工具也沒法用了,畢竟舊金山不是一個夜不閉戶,路不拾遺的地方,不少本地群衆開始擔心自己的人身财産安全問題。
 
  社會發展至今,我們離陶淵明筆下的桃花源依舊有很大距離,人臉識别應用于現代安防大有可為。人臉識别技術加持的視頻監控系統的出現,極大解決了傳統依靠人臉進行識别的繁瑣過程,也提高傳統安防的準确率和實效性。
 
  人臉識别技術在全面滲透到安防監控的全産業鍊之後,也同時将數據價值融入到平安城市、雪亮工程、智慧園區等各個行業場景中,促使安防監控從“有”到“無”進行轉化。部署在城市各個角落的攝像頭在家人人臉識别技術之後,很快就成為了保衛城市的“天眼警察”,給公共安全、安防行業帶來一場颠覆式的革命。
 
  在社會發展過程中,人臉識别不可避免的會面臨人們的否定或認可,但随着技術的發展和相關法制的不斷完善,人臉識别技術的弊端應該會有所緩解。
 
  在這個新技術日新月異、個人信息收錄十分便捷的時代,如何看好我們的臉、保護好公民的個人隐私,不僅個體要多一些戒備與防範意識,企業也應該多一些技術層面的保障措施,監管也要及時跟進。





責編:kongwen