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Facebook「十年对比挑战」背后:面部识别算法的隐忧

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Facebook「十年对比挑战」背后:面部识别算法的隐忧

面部识别表明了一种人们应该意识到的趋势——我们毫无保留地在社交网站上发布个人数据的深度和广度,这值得深思。

编译|新商业情报NBT 王曦

如果你活跃于社交媒体,你可能已经注意到Facebook、Instagram和Twitter上正流行的一种趋势——发布自己十年前和现在的个人照片对比。

我并没有加入其中,而是在Twitter上发布了一条调侃的推文——十年前的我:可能会在Facebook和Instagram上参与类似的挑战;现在的我:思考如何挖掘这些数据来研究面部识别算法的年龄增长和识别。

我的意图并不是想说在网络上走红的东西就是危险的。但我知道,面部识别表明了一种人们应该意识到的趋势——我们毫无保留地在社交网站上发布个人数据的深度和广度,这值得深思。

在那些对我的推文持批评态度的人当中,许多人认为,无论如何,这些数据已经存在。Facebook早就拥有了每个用户的的个人头像。

他们当然有。在该十年对比挑战众多不同的版本中,人们被要求将自己的第一张头像与当前的头像放在一起,或者将一张10年前自己的照片与当前的头像放在一起。所以,这些照片的确是存在的,而且在很大程度上是公开的。

那这些照片会如何被收集起来呢?

想象一下,你想要训练一种面部识别算法来识别与年龄相关的特征,更具体地说,是年龄的增长(例如,当人们变老时,他们看起来会是什么样子)。理想情况下,你需要一个包含大量人脸照片的数据集。如果你知道他们照片相隔的时间是固定的,比如说10年,那就好办了。

你可以在Facebook上搜索个人资料图片,查看其发布日期或EXIF(可交换图像文件格式)数据。但是这些图片可能不会在最后被存入数据集。人们不会按时间顺序上传照片,并且许多用户的头像不是他们本人的照片。

更何况,就Facebook上的个人资料照片而言,他们的上传日期不一定与照片的拍摄日期匹配。由于用户可以扫描离线照片,照片上的EXIF数据在评估日期时也不一定是准确的。

多年来,他们可能多次发布过一张照片。并且有些人会上传在网上找到的图片截图。一些平台为了保护隐私会删除EXIF数据。

而通过十年对比挑战,大多数人都附上了照片时间(“2008年的我和2018年的我”),并在提供了更多关于这张照片拍摄地点和拍摄内容的信息(“2008年在某某大学,由某某拍摄;2018年到某城市参加的某某活动”)。

通过这样的方式,就可以建立一个非常大的数据集,收集10年前到现在人们精心整理的照片。

当然,在我的推文里,还有其他反对的声音。一些批评人士指出,垃圾数据太多,导致数据无法使用。但数据研究人员和科学家解释说,与病毒式传播的话题一样,在人们开始具有讽刺意味地参与或试图攻击一个话题之前,通常早期的数据更真实、有效。

至于假照片,图像识别算法非常复杂,足以识别人脸。如果你上传一张猫的10年前和现在的图片对比,此类样本会被直接滤掉。

而Facebook方面否认参与了10年对比挑战。Facebook的一名发言人回应说:“这是一个由用户自己创造并捧红的话题。Facebook并没有开创这一潮流,而这一话题使用的是Facebook上已经存在的照片。Facebook没有从中得到任何好处。更何况Facebook用户可以在任何时候打开或关闭面部识别功能。”

有人用你的Facebook照片来研究面部识别算法一定是件坏事吗吗? 不一定;在某种程度上,这是不可避免的。不过,更重要的结论是,我们需要在使用这些技术时考虑到我们生成的数据以及如何大规模使用这些数据。

良性的情况是:面部识别技术,特别是年龄增长,可以帮助寻找失踪的儿童。去年,新德里(New Delhi)警方报告说,他们使用面部识别技术在短短四天内就找到了近3000名失踪儿童。如果这些孩子已经失踪了较长一段时间,他们看起来可能会和警方手上的照片略有不同,所以准确的年龄增长算法在这方面能起到很大的帮助。

而面部识别的用途大多很普通,年龄识别可能对于针对不同目标市场的广告最有用。广告可以通过摄像机或传感器,根据不同年龄段的用户特征(以及其他视觉上可识别的特征)选择播放不同的广告。虽然这个用途不是一个重大突破,但它能使广告更加个性化,与用户更相关。然而,随着这些数据与我们的位置跟踪、响应和购买行为以及其他信息合并在一起,它可能会带来一些真正突破性的用户互动。

和大多数新兴技术一样,面部识别也有可能带来令人担忧的后果。总有一天,年龄的增长会成为保险评估和医保的一个因素。比如,如果你比同龄人衰老得更快,你可能会被要求支付更多,甚至会被拒绝投保。

亚马逊在2016年末推出实时面部识别服务后,开始向执法部门和政府机构销售这些服务,比如俄勒冈州奥兰多和华盛顿县的警察局。但这项技术引发了重大的隐私担忧——警方不仅可以利用这项技术追踪涉嫌犯罪的人,还可以追踪没有犯罪的人,比如抗议者和其他警方想要调查的人。

美国公民自由联盟(American Civil Liberties)要求亚马逊停止销售这项服务。亚马逊的部分股东和员工也是如此,他们以对公司估值和声誉的担忧为由,对这项服务的销售持反对意见。

不管这个十年对比挑战背后的起源或意图是什么,我们都必须更清楚地了解我们创建和共享的数据、授予它的访问权限以及其使用的含义。如果它确实是在为了研究年龄而增长收集的照片,那么每个用户都有权利选择是否参与其中,并清楚地知道谁应该访问这些照片以及访问的目的。

从任何一个网络流行的趋势,甚至任何一个社交平台的细节中,我们都能看到一个更宏观的信息:对于世界上出现的大多数技术来说,人类是最丰富的数据源。人类是连接物质世界和数字世界的纽带。我们的数据使得企业变得更聪明、更有利可图。

所以,我们应该要求企业无论如何都要对个人的数据给予应有的尊重。当然,我们也要学会妥善管理自己的数据。

出处 | Wired,作者 | Kate O’Neill

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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面部识别表明了一种人们应该意识到的趋势——我们毫无保留地在社交网站上发布个人数据的深度和广度,这值得深思。

编译|新商业情报NBT 王曦

如果你活跃于社交媒体,你可能已经注意到Facebook、Instagram和Twitter上正流行的一种趋势——发布自己十年前和现在的个人照片对比。

我并没有加入其中,而是在Twitter上发布了一条调侃的推文——十年前的我:可能会在Facebook和Instagram上参与类似的挑战;现在的我:思考如何挖掘这些数据来研究面部识别算法的年龄增长和识别。

我的意图并不是想说在网络上走红的东西就是危险的。但我知道,面部识别表明了一种人们应该意识到的趋势——我们毫无保留地在社交网站上发布个人数据的深度和广度,这值得深思。

在那些对我的推文持批评态度的人当中,许多人认为,无论如何,这些数据已经存在。Facebook早就拥有了每个用户的的个人头像。

他们当然有。在该十年对比挑战众多不同的版本中,人们被要求将自己的第一张头像与当前的头像放在一起,或者将一张10年前自己的照片与当前的头像放在一起。所以,这些照片的确是存在的,而且在很大程度上是公开的。

那这些照片会如何被收集起来呢?

想象一下,你想要训练一种面部识别算法来识别与年龄相关的特征,更具体地说,是年龄的增长(例如,当人们变老时,他们看起来会是什么样子)。理想情况下,你需要一个包含大量人脸照片的数据集。如果你知道他们照片相隔的时间是固定的,比如说10年,那就好办了。

你可以在Facebook上搜索个人资料图片,查看其发布日期或EXIF(可交换图像文件格式)数据。但是这些图片可能不会在最后被存入数据集。人们不会按时间顺序上传照片,并且许多用户的头像不是他们本人的照片。

更何况,就Facebook上的个人资料照片而言,他们的上传日期不一定与照片的拍摄日期匹配。由于用户可以扫描离线照片,照片上的EXIF数据在评估日期时也不一定是准确的。

多年来,他们可能多次发布过一张照片。并且有些人会上传在网上找到的图片截图。一些平台为了保护隐私会删除EXIF数据。

而通过十年对比挑战,大多数人都附上了照片时间(“2008年的我和2018年的我”),并在提供了更多关于这张照片拍摄地点和拍摄内容的信息(“2008年在某某大学,由某某拍摄;2018年到某城市参加的某某活动”)。

通过这样的方式,就可以建立一个非常大的数据集,收集10年前到现在人们精心整理的照片。

当然,在我的推文里,还有其他反对的声音。一些批评人士指出,垃圾数据太多,导致数据无法使用。但数据研究人员和科学家解释说,与病毒式传播的话题一样,在人们开始具有讽刺意味地参与或试图攻击一个话题之前,通常早期的数据更真实、有效。

至于假照片,图像识别算法非常复杂,足以识别人脸。如果你上传一张猫的10年前和现在的图片对比,此类样本会被直接滤掉。

而Facebook方面否认参与了10年对比挑战。Facebook的一名发言人回应说:“这是一个由用户自己创造并捧红的话题。Facebook并没有开创这一潮流,而这一话题使用的是Facebook上已经存在的照片。Facebook没有从中得到任何好处。更何况Facebook用户可以在任何时候打开或关闭面部识别功能。”

有人用你的Facebook照片来研究面部识别算法一定是件坏事吗吗? 不一定;在某种程度上,这是不可避免的。不过,更重要的结论是,我们需要在使用这些技术时考虑到我们生成的数据以及如何大规模使用这些数据。

良性的情况是:面部识别技术,特别是年龄增长,可以帮助寻找失踪的儿童。去年,新德里(New Delhi)警方报告说,他们使用面部识别技术在短短四天内就找到了近3000名失踪儿童。如果这些孩子已经失踪了较长一段时间,他们看起来可能会和警方手上的照片略有不同,所以准确的年龄增长算法在这方面能起到很大的帮助。

而面部识别的用途大多很普通,年龄识别可能对于针对不同目标市场的广告最有用。广告可以通过摄像机或传感器,根据不同年龄段的用户特征(以及其他视觉上可识别的特征)选择播放不同的广告。虽然这个用途不是一个重大突破,但它能使广告更加个性化,与用户更相关。然而,随着这些数据与我们的位置跟踪、响应和购买行为以及其他信息合并在一起,它可能会带来一些真正突破性的用户互动。

和大多数新兴技术一样,面部识别也有可能带来令人担忧的后果。总有一天,年龄的增长会成为保险评估和医保的一个因素。比如,如果你比同龄人衰老得更快,你可能会被要求支付更多,甚至会被拒绝投保。

亚马逊在2016年末推出实时面部识别服务后,开始向执法部门和政府机构销售这些服务,比如俄勒冈州奥兰多和华盛顿县的警察局。但这项技术引发了重大的隐私担忧——警方不仅可以利用这项技术追踪涉嫌犯罪的人,还可以追踪没有犯罪的人,比如抗议者和其他警方想要调查的人。

美国公民自由联盟(American Civil Liberties)要求亚马逊停止销售这项服务。亚马逊的部分股东和员工也是如此,他们以对公司估值和声誉的担忧为由,对这项服务的销售持反对意见。

不管这个十年对比挑战背后的起源或意图是什么,我们都必须更清楚地了解我们创建和共享的数据、授予它的访问权限以及其使用的含义。如果它确实是在为了研究年龄而增长收集的照片,那么每个用户都有权利选择是否参与其中,并清楚地知道谁应该访问这些照片以及访问的目的。

从任何一个网络流行的趋势,甚至任何一个社交平台的细节中,我们都能看到一个更宏观的信息:对于世界上出现的大多数技术来说,人类是最丰富的数据源。人类是连接物质世界和数字世界的纽带。我们的数据使得企业变得更聪明、更有利可图。

所以,我们应该要求企业无论如何都要对个人的数据给予应有的尊重。当然,我们也要学会妥善管理自己的数据。

出处 | Wired,作者 | Kate O’Neill

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。