本文摘要：(公众号：)按，面部辨识技术沦为整个 AI 行业尤为少见的技术应用于之一；不过，在辨识效率更加低的同时，人们也开始担忧面部辨识技术发展过程中的隐私安全性问题。

(公众号：)按，面部辨识技术沦为整个 AI 行业尤为少见的技术应用于之一；不过，在辨识效率更加低的同时，人们也开始担忧面部辨识技术发展过程中的隐私安全性问题。比如说最近 IBM 利用 Flickr iTunes的图片来展开面部辨识训练，就引发了人们的批评；NBC News 针对此事展开了详尽的报导，对这篇报导展开了不转变本意的编译器。近些年来，面部辨识技术获得了长足发展，除了老大你关卡 iPhone，还能让执法机关在人山人海中“一眼”就见到犯罪分子，商店甚至用它来辨识自己的“忠实”客户。

不过，法律专家却警告称之为，大量予以容许欺诈网络照片最后不会画地为牢，反过来沦为监控你的“出卖”。现在的面部辨识技术还不极致，它工作时靠的是算法，目标则很非常简单——见到那张独一无二的脸。

想要把这个任务已完成好，技术人员就必需提早“喂给”算法“养料”，即天量的面部照片。那么这些照片从哪来呢？当然是互联网。

最初，算法自学的照片都会按照有所不同的标准展开分类，比如年龄、性别、肤色等，但经过一段时间的自学后，它的能力开始显得有些可怕了，于是法律和人权专家开始大声疾呼，他们担忧技术人员对普通人照片的欺诈不会带给“反噬”效果。“这是 AI 训练数据集背后的可怕小秘密。技术人员可不管三七二十一，只要能用的照片他们都不放过。

”纽约大学法学院教授 Jason Schultz 说。最近 IBM 公司也入了“暴风圈”，今年 1 月它们向研究人员共享了自己的数据集，包括了 Flickr 上近 100 万张照片，虽然 IBM 堪称此举是为了增加面部辨识的偏差。理解真凶后的摄影师们不不愿了，因为 IBM 在他们的作品上加了各种细节注解，还包括面部几何结构、肤色等信息，而这些照片最后可能会沦为面部辨识算法的“养料”。“我拍电影过的人可没有想要过，自己的照片竟然不会被用在面部辨识算法训练上。

”公关经理 Greg Peverill-Conti 气愤地说，他有 700 多张照片被收录于在了 IBM 的“训练数据集”中。“IBM 过于草率了吧，它们怎么能毋须表示同意就用于这些照片”。

IBM 公司 AI 研究主管 John Smith 则回应，公司“致力于维护个人隐私”，如果谁想要从数据集中于去除照片，尽管联系 IBM。虽然 IBM 信誓旦旦的确保 Flickr 用户可以随时去除数据集中于的照片，但事情哪有那么非常简单，这本就是个有来无回的“不归路”。因为 IBM 必须拍摄者发送到想去除图片的链接（光靠 Flickr 账号不管用），而它们却从未共享过究竟这个数据集用了谁的 Flickr 照片，所以你大概率不会被蒙在鼓里。

对于这个数据集，IBM 有自己冠冕堂皇的理由——它将用作学术工作，且承担着让面部辨识显得更为公平的重任。当然，在网络照片欺诈方面，IBM 并不是羞一家，数十家其他研究机构或公司也在收集网络照片训练自己的面部识别系统。一些法律专家指出，这某种程度是对数百万人肖像权和隐私权的侵害，它还减轻了人们对面部辨识技术的忧虑，或许有一天执法人员部门不会让它“双手鲜血鲜血”。

面部辨识技术的演化历程面部辨识工具刚问世时，研究人员不会借钱请求人来试验室“拜托“，这些人拿钱办事，将自己有所不同姿态和光照角度下的照片拔了下来以供研究之用。不过，这样的方案成本高还浪费时间，因此早期的数据集往往只有数百个样本。

转入新世纪后，互联网飞速发展，研究人员忽然意识到，面部辨识的好时光来了，因为网上有天量的照片可供使用。“必要关上搜索引擎，输出名人的姓名，然后iTunes各种 360 度无死角的照片既可。”美国国家标准技术局数据集收集人员 P. Jonathon Phillips 说。

随着社交网络的兴盛和自媒体的发展，普通人的照片也忽然多了一起。研究人员配置文件这些照片是对所有人对外开放的，有时他们甚至不会从 YouTube 的视频中捕捉面部图片。由于工作的非经营性质，学术人员用起照片来意味著是近水楼台，因为他们能跨过版权问题了，而 Flickr 的性质堪称让它们出了研究人员意味著的安全性之中选。

为了保证数据集的多样性，IBM 只不过从 Flickr 上 Down 了多达 1 亿张照片，随后又精选辑了 100 万张有注解的面部照片。为了力求准确，它们甚至为这些照片以定了 200 多种分类标准。

谷歌学术认为，这种研究方法在业内完全早已是尽人皆知，因为有数百篇学术论文都在靠照片收集来佐证自己的论点，没有人敢说自己是几乎无罪的，或者获得了许可或表示同意。因此，面部辨识准确性的提升和分析工具的变革主要就是靠这些“野路子”来的照片。IBM 真为没有拿面部数据集赚？“要想要让面部识别系统超常发挥，训练数据必需充足多样化，而且覆盖范围充足甚广。”IBM 的 John Smith 说。

在 IBM 显然，自己的数据集未将图片中的人脸和明确的名字联系一起，这就意味著系统会侵害人们的隐私。不过，仍然有人批评 IBM 的动机，因为它们可是向政府出售过监控工具。举例来说，911 攻击再次发生后，IBM 就将面部辨识技术卖给了纽约警方，执法人员部门通过搜寻监控视频就能辨识出有类似的肤色或发色。

IBM 还曾发售过“智能视频分析”产品，它们能通过监控摄像头给人们加标签（亚裔、黑人或白人）。如今，IBM 则有了 Waston 视觉识别系统，通过图片算法就能辨识出有人的年龄和性别。因应准确的训练算法，客户就能从图片或视频中辨识出有特定的人。

在被问及 Waston 用了什么训练数据时，IBM 称之为数据有多个来源，不过却拒绝接受透露明确的数据来源，并美其名曰维护知识产权。再三拷问下，IBM 称之为从 Flickr 获得的相片数据集仅有用作研究，会用来提高公司的商用面部辨识工具。

不过，有专家认为，类似于 IBM 和 Facebook 这样的公司，其研发和商业运营部门之间的界限十分模糊不清，而且研发部门的知识产权皆归 IBM 所有。因此，面部辨识公司 Kairos 前 CEO Brian Brackeen 断言，即使学术部门研发的算法有其非商业化性质，这些算法最后还是不会被当作赚。他还打了个形象的比喻，“你可以把它看作拿面部辨识技术洗黑钱，公司将网上的照片洗成了自己的知识产权。

”“被顺位”的摄影师们怎么想要？澳大利亚摄影师 Georg Holzer 将自己的作品上载 Flickr 是为了记录自己声明中的精彩瞬间，他也签订了创新证书，只要是非营利性项目，就能免费用于他的照片。不过，他没想到自己的照片不会沦为面部辨识技术的“养料”。“我理解技术能导致的损害。”Holzer 说。

“当然，面部辨识技术也有其大力的一面，但如果用得不对，它也能褫夺人的基本权利和隐私。我是无法拒绝接受这项技术广泛应用的。”“我实在 IBM 可不是家慈善公司，最后它们还是不会用这项技术牟利，所以面部辨识技术还是不会转入商业市场。

”Holzer 说。Dolan Halbrook 也有 452 张照片被 IBM 的数据集“挪用”，他也指出 IBM 在用于这些照片时应当同意自己的表示同意。当然，也有摄影师实在自己的照片能被 IBM 顺位后用在推展面部辨识发展上是众多幸事。

瑞士的 Guillaume Boppe 就回应：“如果我的照片能协助 AI 演化，减少观测错误率并最后提高全球安全性指数，我荐双手赞成。”想要从数据集中于删图？没有那么更容易如果你不表示同意 IBM 将自己的照片当作训练数据，也可以联系它们移除，但操作者一起没有那么更容易。一位被捕捉 1000 多张照片的摄影师忙活了半天，也只移除了 4 张照片，因为他无法寻找所有照片的链接，而 Flickr 账号 IBM 可不何谓。

此外，即使从 IBM 的数据集中于移除了照片，IBM 研究伙伴获得的数据集也无法悉数移除（早已有 250 多家的组织和机构终端了 IBM 的数据集）。似乎，IBM 的数据集不是公共场所，不了想想就来想要回头就回头。好在，各国对隐私数据的维护正在强化。举例来说，欧洲就将照片看作“脆弱个人数据”，如果 IBM 不按规定删图，有可能就不会被欧盟重罚。

在美国，也有一些州有了涉及规定，在不同意当事人表示同意的情况下收集、存储和共享生物信息科违法行为，而生物信息包括指纹、虹膜和面部几何结构等。近期，芝加哥的律师 Jay Edelson 就向 Facebook 发动了集体诉讼，称之为其面部辨识工具违反了涉及法律。至于典型的法院判例，现在还是一片空白。

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