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不漏声色 ——人脸识别技术
发布日期:2017-12-4 来源:smartbuildingnt 浏览次数:586



    用人工智能识别性取向

现代人工智能(以下简称AI)深受推崇。归根到底,就是因为它那从大量数据中发掘模式的超人能力。Facebook已利用这种能力绘制出空前详尽的贫困地区地图,它使用的AI系统学会了如何在卫星图片中辨认人类居住区域;医疗研究人员训练智能手机中的AI程序来检测癌症病变;谷歌的一套系统可以准确猜出照片拍摄的年份,只因为该系统看过的照片数量之多非人力所能及,因而能发现人类无法察觉的模式。  AI发掘模式的能力正被用于更为私密的事情。斯坦福大学的米哈尔·科辛斯基(Michal Kosinski)和王轶伦的研究显示,机器视觉可通过分析人脸来推断性取向。他们认为,软件是通过检测面部结构上的细微差异而做出推断的。科辛斯基表示,只要使用恰当的数据集,也许还可以训练类似的AI系统来识别其他私密特征,如智商或政见。人类无法发现人脸发出的这些信号,并不意味着机器也识别不了。  这项研究的详情即将发表于《个性与社会心理学期刊》(Journal of Personality and Social Psychology)。研究使用的数据下载自美国一家公开会员资料的热门约会网站,包含36,630名男性的13,0741张照片,以及38,593名女性的170,360张照片。研究人员首先利用基本的人脸检测技术,在所有照片中挑选出单张人脸的大小和清晰度可满足分析需要的照片,最终选出14,776人的35,326张照片,其中包括同性恋和异性恋、男性和女性,比例均等。


   数字乾坤

接着,这些图片被输入到另一个名为VGG-Face的软件中,它给每个人都分配了一长串数字,作为其“脸纹”。下一步是采用名为“逻辑回归”的简单预测模型,探寻“脸纹”特征与其主人性取向(按约会网站上公布的情况)之间的关联。当所得出的模型分析它之前没见过的人脸数据时,区分同性恋和异性恋的能力远高于人类。  面对随机显示的一张男同照片和一张直男照片,该模型的辨别准确率为81%。当显示同一人的五张照片时,模型的准确率达91%。在女性数据上,模型的表现较为逊色,凭一张照片辨别性取向的准确率为71%,五张照片时的准确率为83%。两种情况下,其表现均远超人类的区分能力。面对同样的照片,人们对男性性取向的识别率为61%,对女性性取向的识别率为54%。有研究显示人类从他人面部特征辨别性取向的能力仅略胜于瞎猜,上述数字印证了这一点。  科辛斯基和王轶伦为该模型的表现提供了一种可能的解释。胎儿在子宫中发育时,会暴露于各种不同水平的激素(尤其是睾丸酮)环境中。目前已知激素水平会影响到面部结构的发育,而它们对性取向可能也有类似的作用。研究人员表示,系统可以从面部结构获取有关性取向的细微信号。通过使用其他技术,研究人员发现该程序在识别男子性取向时最留意观察鼻子、眼睛、眉毛、面颊、发际线和下巴;对于女性,程序则更关注鼻子、嘴角、头发和领口。  这项研究有其局限性。首先,约会网站上的照片很可能会特别彰显个人的性取向。91%的准确率是有前提的——已知显示照片的两名男子中有一人是同性恋。在实验室之外,准确率会低得多。为展示这一弱点,研究人员随机选取1000名男子,每人至少有五张照片,但其中男同和直男的比例更接近于现实世界的情况——每100人中约有7人为同性恋。在被要求挑出100名最有可能是同性恋的男子时,系统选择的人中只有47人是男同。这表明,在系统看来,某些直男比真正的男同更像同性恋。  然而,当要求系统挑选出它最有把握是同性恋的十张脸时,它选出的十人中有九人的确是同性恋。假如目标是从一大群人中挑出少数很可能是同性恋的人,系统似乎是可以胜任的。重点并不是科辛斯基和王轶伦创造出了能可靠识别性取向的软件——这不是他们的目标,而是他们证明了这样的软件已能够实现。


   计算他人隐私

科辛斯基并非第一次涉足争议性研究。他之前发明过基于Facebook数据的心理测量分析方法,利用人们个人资料中的信息估测其个性。去年美国总统大选时,特朗普的竞选团队就采用过类似的模型来定位目标选民,这种方法引来了批评。  科辛斯基表示,他做这项研究是要演示机器视觉的威力,并使政策制定者对此有所警惕。这种威力会令个人隐私“不可避免地”被进一步侵蚀,而人们必须要了解这种危险。配偶也许会想知道性取向识别软件会如何判断自己的伴侣(搜索关键词“我丈夫是不是……”时以“同性恋”结尾的几率比“出轨了”高10%)。在同性恋不为社会接受或被视为非法的地区,这样的软件可能会造成严重的安全威胁。科辛斯基竭力强调自己并没有发明什么新技术,只是把互联网上任何人都可以取得的软件和数据结合起来而已。他请《经济学人》对其使用的约会网站保密,以阻止他人效仿。  诚然,任何人若想复制科辛斯基的研究、通过人脸特征推断私密特质,都会在把实验室技术应用于外部世界时面临重大挑战。但不断增加的数据量和不断改进的算法会帮助他们。“假以时日,他们定会胜出。” 卡内基梅隆大学的亚历山德罗·阿奎斯蒂(Alessandro Acquisti)说道。他已证明,运用人脸识别技术和网上信息就能查出一个人的社保号。对那些有秘密要隐藏的人来说,这一切都是坏消息。                     (原文摘自经济学人)

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