一個(gè)準(zhǔn)確的人臉識(shí)別系統(tǒng)使用生物識(shí)別技術(shù)從照片或視頻中映射面部特征。它將信息與已知面孔的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較以找到匹配項(xiàng)。人臉識(shí)別可以幫助驗(yàn)證一個(gè)人的身份，但它也會(huì)引發(fā)隱私問題。

　　幾十年前，我們無法預(yù)測(cè)面部識(shí)別會(huì)在未來成為我們生活中近乎不可或缺的一部分。從解鎖智能手機(jī)到進(jìn)行在線或線下交易，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)深深扎根于我們今天的日常生活中。

　　人臉識(shí)別系統(tǒng)是人工智能的計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)組件的應(yīng)用，它的工作方式如下：經(jīng)過訓(xùn)練的算法可以確定一個(gè)人面部的各種不同細(xì)節(jié)，比如他們眼睛之間的像素?cái)?shù)或曲率，以及其他經(jīng)過邏輯解釋的細(xì)節(jié)，從而在系統(tǒng)中重建人臉。然后將該重新創(chuàng)建與存儲(chǔ)，在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量面孔進(jìn)行比較。如如果算法檢測(cè)到與數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的人臉相匹配，那么系統(tǒng)就會(huì)“識(shí)別”它，并執(zhí)行用戶的任務(wù)。

　　除了在幾秒內(nèi)完成整個(gè)過程外，今天的人臉識(shí)別系統(tǒng)即使在光線、圖像分辨率和視角不佳的情況下也能勝任工作。與其他人工智能技術(shù)一樣，人臉識(shí)別系統(tǒng)在用于各種目的時(shí)需要遵循一些道德原則。

　　這些規(guī)定包括：

　　1.人臉識(shí)別中的公正性

　　首先，面部識(shí)別設(shè)備的開發(fā)必須完全防止，或至少最大限度地減少基于種族、性別、面部特征、畸形或其他方面對(duì)任何人或群體的偏見?，F(xiàn)在，有充分的證據(jù)表明，面部識(shí)別系統(tǒng)在其操作中不可能100%公平。因此，構(gòu)建支持該技術(shù)的系統(tǒng)的公司通常要花費(fèi)數(shù)百個(gè)小時(shí)來消除系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)的所有偏見痕跡。

　　像微軟這樣的知名企業(yè)通常會(huì)從盡可能多的種族社區(qū)雇傭合格的專家。在他們的面部識(shí)別系統(tǒng)的研究、開發(fā)、測(cè)試和設(shè)計(jì)階段，多樣性使他們能夠創(chuàng)建大量的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練AI數(shù)據(jù)模型。雖然龐大的數(shù)據(jù)集減少了偏差，但多樣性也是象征性的。選擇來自世界各地的個(gè)人有助于反映現(xiàn)實(shí)世界中發(fā)現(xiàn)的多樣性。

　　為了消除面部識(shí)別系統(tǒng)的偏見，企業(yè)必須付出額外的努力。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，用于機(jī)器學(xué)習(xí)和標(biāo)記的數(shù)據(jù)集必須多樣化。最重要的是，一個(gè)公平的面部識(shí)別系統(tǒng)的輸出質(zhì)量將非常高，因?yàn)樗鼘⒃谑澜缛魏蔚胤綗o縫工作，沒有任何偏見的元素。

　　為了確保面部識(shí)別系統(tǒng)的公平性，開發(fā)人員還可以在beta測(cè)試階段讓終端客戶參與進(jìn)來。在真實(shí)場(chǎng)景中測(cè)試這樣一個(gè)系統(tǒng)的能力只會(huì)提高其功能的質(zhì)量。

　　2.關(guān)于AI內(nèi)部運(yùn)作的開放性

　　在工作場(chǎng)所和網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)中使用面部識(shí)別系統(tǒng)的企業(yè)，需要了解機(jī)器學(xué)習(xí)信息存儲(chǔ)在哪里的所有詳細(xì)信息。此類企業(yè)在日常操作中實(shí)施技術(shù)之前，需要了解技術(shù)的局限性和能力。提供人工智能技術(shù)的公司必須對(duì)客戶完全透明地了解這些細(xì)節(jié)。此外，服務(wù)提供商還必須確保，客戶可以在任何地點(diǎn)使用他們的面部識(shí)別系統(tǒng)。系統(tǒng)中的任何更新必須在得到客戶的有效批準(zhǔn)后才能進(jìn)行。

　　3.企業(yè)責(zé)任問題

　　綜上所述，人臉識(shí)別系統(tǒng)部署在多個(gè)領(lǐng)域。制造此類系統(tǒng)的企業(yè)必須對(duì)其負(fù)責(zé)，特別是在技術(shù)可能直接影響任何人或團(tuán)體執(zhí)法、監(jiān)視的情況下。此類系統(tǒng)中的責(zé)任制意味著包含用例，以防止身體或基于健康的傷害、財(cái)務(wù)挪用或其他可能由系統(tǒng)引起的問題。為了將控制元素引入過程中，一個(gè)合格的個(gè)人負(fù)責(zé)企業(yè)中的系統(tǒng)，以做出衡量的和合乎邏輯的決策。除此之外，將面部識(shí)別系統(tǒng)納入日常運(yùn)營(yíng)的企業(yè)必須立即解決客戶對(duì)該技術(shù)的不滿情緒。

　　4.監(jiān)測(cè)前的同意和通知

　　在正常情況下，未經(jīng)個(gè)人、團(tuán)體同意，面部識(shí)別系統(tǒng)不得用于窺探個(gè)人、團(tuán)體或其他行為。某些機(jī)構(gòu)，如歐盟，有一套標(biāo)準(zhǔn)化的法律，以防止未經(jīng)授權(quán)的企業(yè)在理事機(jī)構(gòu)的管轄范圍內(nèi)監(jiān)視個(gè)人。擁有此類系統(tǒng)的企業(yè)必須遵守美國(guó)所有的數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私法律。

　　5.合法監(jiān)控以避免侵犯人權(quán)

　　除非獲得國(guó)家政府或決定性管理機(jī)構(gòu)出于與國(guó)家安全，或其他重要情況相關(guān)的目的而授權(quán)，否則企業(yè)不能使用面部識(shí)別系統(tǒng)來監(jiān)控任何人或團(tuán)體?；旧?，這項(xiàng)技術(shù)被嚴(yán)格禁止用于侵犯受害者的人權(quán)和自由。

　　盡管被編程為無一例外地遵循這些規(guī)定，但面部識(shí)別系統(tǒng)可能由于操作錯(cuò)誤而導(dǎo)致問題。

　　與該技術(shù)相關(guān)的一些主要問題是：

　　(1)購(gòu)買時(shí)驗(yàn)證錯(cuò)誤

　　如上所述，面部識(shí)別系統(tǒng)被納入數(shù)字支付應(yīng)用程序，以便用戶可以使用該技術(shù)驗(yàn)證交易。由于這種技術(shù)的存在，很有可能進(jìn)行面部身份盜竊和借記卡欺詐等犯罪活動(dòng)。顧客選擇面部識(shí)別系統(tǒng)是因?yàn)樗鼮橛脩籼峁┝藰O大的便利。盡管人臉識(shí)別系統(tǒng)中存在安全協(xié)議，但人臉復(fù)制可能會(huì)導(dǎo)致資金挪用。

　　(2)執(zhí)法應(yīng)用中的不準(zhǔn)確性

　　面部識(shí)別系統(tǒng)被用于在抓捕罪犯之前識(shí)別公開的罪犯。雖然該技術(shù)作為一個(gè)概念在執(zhí)法中無疑是有用的，但在其工作中存在一些明顯的問題。犯罪分子可以通過多種方式濫用這項(xiàng)技術(shù)。例如，有偏見的人工智能概念為執(zhí)法人員提供了不準(zhǔn)確的結(jié)果，因?yàn)橄到y(tǒng)有時(shí)無法區(qū)分有色人種。一般來說，這類系統(tǒng)是用包含白人男性圖像的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練。因此，在識(shí)別來自其他種族的人時(shí)，該系統(tǒng)的工作方式是錯(cuò)誤的。

　　有幾個(gè)例子，企業(yè)或公共機(jī)構(gòu)被指控使用先進(jìn)的面部識(shí)別系統(tǒng)非法監(jiān)視平民。通過持續(xù)監(jiān)控個(gè)人收集的視頻數(shù)據(jù)可以用于多種不正當(dāng)?shù)哪康?。面部識(shí)別系統(tǒng)最大的缺點(diǎn)之一是它提供的輸出過于泛化。

　　例如，如果一個(gè)人被懷疑犯了重罪，他們的照片會(huì)被拍攝下來，并與幾個(gè)罪犯的照片一起運(yùn)行，以檢查這個(gè)人是否有任何犯罪記錄。然而，將這些數(shù)據(jù)疊加在一起，意味著面部識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)將保留該男子和經(jīng)驗(yàn)豐富的重罪犯的照片。所以，盡管個(gè)人清白，他或她的隱私還是受到了侵犯。其次，盡管從各方面來看，這個(gè)人都是無辜的，但可能會(huì)被認(rèn)為是一個(gè)壞人。

　　我們可以看到，與面部識(shí)別技術(shù)相關(guān)的主要問題和錯(cuò)誤源于技術(shù)的缺乏進(jìn)步，數(shù)據(jù)集的缺乏多樣性，以及企業(yè)對(duì)系統(tǒng)的低效處理。在我看來，AI及其應(yīng)用在現(xiàn)實(shí)需求中的應(yīng)用范圍是無限的，而人臉識(shí)別技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)，通常發(fā)生在當(dāng)該技術(shù)的工作方式與實(shí)際需求不同時(shí)。

　　隨著未來技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，與技術(shù)相關(guān)的問題將會(huì)得到解決。人工智能算法中與偏見相關(guān)的問題最終將會(huì)解決。然而，為了讓該技術(shù)在不違反任何道德規(guī)范的情況下完美運(yùn)行，企業(yè)必須對(duì)此類系統(tǒng)保持嚴(yán)格的治理水平。通過更大程度的治理，人臉識(shí)別系統(tǒng)的錯(cuò)誤可以在未來得到解決。因此，必須對(duì)此類系統(tǒng)的研究、開發(fā)和設(shè)計(jì)進(jìn)行改進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)積極的解決方案。