人臉識(shí)別軟件是一種非常強(qiáng)大的技術(shù)，對(duì)用戶隱私構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。同樣，這個(gè)行業(yè)目前發(fā)展十分迅猛。如今，十?dāng)?shù)家初創(chuàng)公司和科技巨頭正在向酒店、零售店，乃至學(xué)校提供人臉識(shí)別服務(wù)。由于新算法較五年前能更為精確地識(shí)別人臉，行業(yè)發(fā)展非常迅速。這些科技公司將數(shù)十億的人臉?biāo)夭挠靡杂?xùn)練，并改進(jìn)這些算法，而這通常無(wú)需任何許可。事實(shí)上，包括你在內(nèi)，很有可能所有人的數(shù)據(jù)都被人臉識(shí)別公司用于 “訓(xùn)練集” 中，或存在于某個(gè)公司的客戶數(shù)據(jù)集里。
面對(duì)這樣的情況，消費(fèi)者可能會(huì)感到驚訝。

例如，在至少三起案件中，科技公司通過(guò)用戶手機(jī)上的拍照應(yīng)用，獲得了數(shù)百萬(wàn)張人臉圖像。目前，針對(duì)人臉識(shí)別軟件的法律限制尚無(wú)，這意味著人們幾乎無(wú)法阻止這種情況發(fā)生。
2018 年，華盛頓特區(qū)附近機(jī)場(chǎng)的 “登機(jī)道” 上，有一臺(tái)攝像機(jī)采集著匆匆走過(guò)的 “路人” 臉孔數(shù)據(jù)。不過(guò)實(shí)際上，這只是美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所（NIST）的模擬系統(tǒng)用于展示該裝置 “在野外” 是如何收集人臉數(shù)據(jù)的。NIST 會(huì)定期舉辦人臉識(shí)別軟件競(jìng)賽，邀請(qǐng)全球公司參與，這些由志愿者自愿貢獻(xiàn)的人臉數(shù)據(jù)將用于競(jìng)賽。
早期人臉識(shí)別技術(shù)便是通過(guò)這樣的方式來(lái)運(yùn)作的，學(xué)術(shù)科研人員會(huì)請(qǐng)求用戶許可。而如今，科技公司站在了人臉識(shí)別技術(shù)的前沿，他們不太可能在使用人臉數(shù)據(jù)時(shí)請(qǐng)求明確的許可。
據(jù)研究機(jī)構(gòu) Market Research Future 報(bào)道，人臉識(shí)別行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，人臉識(shí)別軟件的市場(chǎng)正在以每年 20% 的速度擴(kuò)張，預(yù)計(jì)到 2022 年，市值將達(dá)每年 90 億美元。其商業(yè)模式之一則是：向客戶發(fā)放軟件許可，允許他們使用自己的人臉識(shí)別程序，這些客戶包括執(zhí)法部門、零售商、中學(xué)等。

在公司參與的此類軟件開發(fā)競(jìng)賽中，如果算法能夠精確識(shí)別人臉，并不會(huì)導(dǎo)致偏差，該公司就能獲勝。與人工智能的其他領(lǐng)域一樣，開發(fā)出人臉識(shí)別的最佳算法，意味著需要積累大量的人臉數(shù)據(jù)。雖然科技公司能夠使用政府和大學(xué)取得許可的數(shù)據(jù)集，如耶魯人臉數(shù)據(jù)庫(kù)（Yale Face Database），但這些訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)相對(duì)較少，人臉數(shù)據(jù)僅有數(shù)千個(gè)。此外，這些官方數(shù)據(jù)集還有其他局限性，許多缺乏多樣性，或者未能包含諸如陰影、戴帽或化妝等條件，因而不夠真實(shí)。為了建立起能在真實(shí)場(chǎng)景下探測(cè)人臉的識(shí)別技術(shù)，科技公司需要更多的圖像。
FaceFirst 公司 CEO Peter Trepp 表示，“數(shù)百、數(shù)千根本不夠，需要數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的圖像。如果缺乏戴眼鏡或不同膚色人種的數(shù)據(jù)訓(xùn)練庫(kù)，則無(wú)法得到準(zhǔn)確結(jié)果?！?這是一家位于加州的人臉識(shí)別公司，幫助零售商篩選出犯罪分子，將其擋在門外。
從應(yīng)用服務(wù)提供商轉(zhuǎn)為 AI 公司
公司從何處尋覓數(shù)百萬(wàn)張圖像訓(xùn)練軟件？來(lái)源之一是警局的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，也可以找私人公司購(gòu)買。加州的 Vigilant Solutions 公司就提供人臉數(shù)據(jù)“服務(wù)”，其中包含一個(gè) 1500 萬(wàn)張面孔的人臉數(shù)據(jù)集。
然而，一些初創(chuàng)公司已經(jīng)找到了更好的面孔來(lái)源——用戶的 “個(gè)人相冊(cè)” 應(yīng)用。這些應(yīng)用可編輯用戶手機(jī)相冊(cè)中的照片，通常包含同一個(gè)人在多個(gè)姿勢(shì)和情境下的多張圖像——這可是訓(xùn)練集的海量數(shù)據(jù)源。
Ever AI 的 CEO Doug Aley 表示：“我們有客戶在數(shù)千種不同的場(chǎng)景中被標(biāo)記同一人，站在陰影中的，戴著帽子的，凡你能想到的?！盓ver AI 是一家舊金山的人臉識(shí)別初創(chuàng)公司，于 2012 年推出 EverRoll，這是一款幫助消費(fèi)者管理一大堆照片合集的應(yīng)用。
Ever AI 已獲投 2900 萬(wàn)美元，投資者包括 Khosla Ventures 和其他硅谷風(fēng)險(xiǎn)投資公司。
在美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所最近的競(jìng)賽中，取得 “面部照片” 分類中第二名，“自然環(huán)境面孔”分類第三名。Aley 將成績(jī)歸功于公司龐大的照片數(shù)據(jù)庫(kù)，據(jù) Ever AI 統(tǒng)計(jì)，該數(shù)據(jù)庫(kù)中約有 130 億張圖片。
初期，Ever AI 還僅是個(gè)照片應(yīng)用時(shí)，其激進(jìn)的營(yíng)銷策略曾引發(fā)爭(zhēng)議，并暫時(shí)導(dǎo)致 App Store2016 年將 EverRoll 下架——這款應(yīng)用誘使用戶向其手機(jī)聯(lián)系人發(fā)送推廣鏈接，還被用戶指責(zé)攫取私人數(shù)據(jù)，。根據(jù) Greg Miller 2015 年在 FB 上的評(píng)論，“該程序在安裝后立即收集你的通訊錄，即刻給所有人發(fā)消息…… 然后開始拉取你的照片，上傳至云端?！彼哪旰?，Miller 驚訝地發(fā)現(xiàn)，曾叫作 EverRoll 的應(yīng)用程序仍存有他的照片，而且現(xiàn)在它已成為人臉識(shí)別公司了。
Miller 對(duì)我們表示，“不，我當(dāng)時(shí)沒(méi)有意識(shí)到，也完全不能同意。所有這些都是真實(shí)存在的問(wèn)題，不再有隱私，這只會(huì)讓我害怕。”
Ever AI 的 CEO Aley 則表示，該公司不會(huì)將其數(shù)據(jù)庫(kù)的個(gè)人信息泄漏出去，僅用于訓(xùn)練軟件。他還表示，該公司類似社交媒體，用戶可以選擇退出。 Aley 還否認(rèn) Ever AI 從一開始就打算向人臉識(shí)別方向發(fā)展，并表示關(guān)閉照片應(yīng)用是商業(yè)方面的決策。目前，Ever AI 的用戶分布在各行各業(yè)，包括公司 ID 管理、零售業(yè)、電信通訊業(yè)以及法律執(zhí)行部門。
EverRoll 也并不是唯一轉(zhuǎn)向人臉識(shí)別的相冊(cè)應(yīng)用提供商。舊金山的初創(chuàng)公司 Orbeus 于 2016 年被亞馬遜悄然收購(gòu)，它也曾提供過(guò)一個(gè)名為 PhotoTime 的熱門圖片管理應(yīng)用。據(jù)內(nèi)部人士透露，Orbeus 的 AI 技術(shù)以及海量人像數(shù)據(jù)庫(kù)促成了這次收購(gòu)。由于簽有保密協(xié)議，這位員工不肯透露身份，但他表示“亞馬遜尋求的就是這些功能，他們?cè)谑召?gòu)后關(guān)閉了這款應(yīng)用?！?br/>如今 PhotoTime 已不復(fù)存在，不過(guò)亞馬遜還在繼續(xù)銷售另一款 Orbeus 的產(chǎn)品，名為 Rekognition。這款產(chǎn)品供執(zhí)法機(jī)關(guān)及其他組織用于人臉識(shí)別。亞馬遜公司拒絕透露 Orbeus 的相冊(cè)應(yīng)用在多大程度上用于訓(xùn)練 Rekognition 軟件，只是說(shuō)這款軟件將各種來(lái)源的數(shù)據(jù)用于其人工智能項(xiàng)目——包含人臉識(shí)別，并表示他們并沒(méi)有使用用戶的 Prime 照片訓(xùn)練算法。

總部位于西雅圖的 Real Networks 則是另一家使用其用戶照片軟件來(lái)訓(xùn)練其人臉識(shí)別算法的公司，這家公司的在線視頻播放器一度非常著名，而如今則專注于針對(duì)學(xué)校孩童的人臉識(shí)別軟件。同時(shí)它還提供了一款針對(duì)家庭用戶的智能手機(jī)應(yīng)用，名為 RealTimes，有評(píng)論稱這款應(yīng)用背地里竊取人臉數(shù)據(jù)。
人臉識(shí)別軟件并不新鮮。該技術(shù)的雛形初現(xiàn)于 20 世紀(jì) 80 年代，當(dāng)時(shí)美國(guó)的數(shù)學(xué)家正開始用一系列數(shù)值來(lái)定義人臉，并用概率模型來(lái)匹配。佛羅里達(dá)州坦帕市的安保人員在 2001 Super Bowl 上使用了它，賭場(chǎng)也使用這一技術(shù)多年。但過(guò)去幾年里，情況發(fā)生了變化。
美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所的 Grother 說(shuō)：“人臉識(shí)別正歷經(jīng)革命。”他補(bǔ)充道，在高模糊或低質(zhì)量圖片中，這種變化最為明顯?！暗讓蛹夹g(shù)已發(fā)生變化，新一代算法取代了舊技術(shù)，它們非常有效?！?br/>人臉識(shí)別的這場(chǎng)革命正更廣泛地改變?nèi)斯ぶ悄茴I(lǐng)域，而這得益于兩大因素：首先是新興的深度學(xué)習(xí)科學(xué)，這是一種類似人腦的模式識(shí)別系統(tǒng)：二是前所未有的海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以在云計(jì)算的幫助下以低成本存儲(chǔ)和解析。
毫無(wú)疑問(wèn)，最先充分利用這些新發(fā)展的公司是谷歌和 Facebook。
2014 年，社交網(wǎng)絡(luò)首推 DeepFace 程序，該程序可以識(shí)別兩張臉是否同屬一人，準(zhǔn)確率高達(dá) 97.25%，幾乎相當(dāng)于人類在同一測(cè)試中的得分。
據(jù)安全公司 Gemalto 稱，一年后谷歌憑借 FaceNet 程序獲得頭名，達(dá)到百分之百的準(zhǔn)確率。
如今，這些公司以及微軟等科技巨頭在人臉識(shí)別領(lǐng)域均處于領(lǐng)先地位，這在很大程度上是因?yàn)樗鼈兛梢栽L問(wèn)大量的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)。盡管如此，在不斷增長(zhǎng)的人臉識(shí)別市場(chǎng)上，越來(lái)越多的初創(chuàng)公司也在尋找自己的位置，它們也取得了極高準(zhǔn)確率。
僅在美國(guó)，就有十幾家這樣的初創(chuàng)公司，包括 Kairos 和 FaceFirst。
根據(jù)披露過(guò)去幾年數(shù)十宗投資的市場(chǎng)研究公司 PitchBook 的數(shù)據(jù)顯示，硅谷不斷涌現(xiàn)出該行業(yè)的公司。據(jù) PitchBook 的數(shù)據(jù)，過(guò)去三年該行業(yè)的平均總投資為 7870 萬(wàn)美元。以硅谷的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)看，這個(gè)數(shù)據(jù)不算多么驚人，但反映出風(fēng)險(xiǎn)投資的重大抉擇，即至少有幾家人臉識(shí)別初創(chuàng)公司將迅速成長(zhǎng)為大公司。
一些開發(fā)人臉識(shí)別軟件的公司正在使用新技術(shù)，可能會(huì)減少訓(xùn)練算法對(duì)大量人臉數(shù)據(jù)的需求。邁阿密的人臉識(shí)別初創(chuàng)公司 Kairos 就是這樣一個(gè)例子：Kairos 的客戶中有一家大型連鎖酒店，據(jù)其首席安全官 Stephen Moore 稱，Kairos 正在創(chuàng)造 “合成” 的面部數(shù)據(jù)，以復(fù)制各種表情和光照條件下的臉孔數(shù)據(jù)。他還表示，這些 “人造臉孔” 意味著公司可以在開發(fā)產(chǎn)品時(shí)使用更小規(guī)模的數(shù)據(jù)庫(kù)。

責(zé)任編輯：中山網(wǎng)站建設(shè)
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