如果你有使用社交媒體，你可能會(huì)注意到Facebook、Instagram和Twitter上出現(xiàn)了一種新趨勢(shì)，用戶(hù)會(huì)曬出自己以前和現(xiàn)在的對(duì)比照，大部分是展示自己十年前和現(xiàn)在的照片。
我沒(méi)有參與，而是發(fā)了一條帶有諷刺意味的推文。
這條推文引起了一些關(guān)注。我并不是想說(shuō)“十年挑戰(zhàn)”本身是危險(xiǎn)的，不過(guò)我知道，面部識(shí)別的場(chǎng)景大體上是可信的，并且表明了一種用戶(hù)應(yīng)該意識(shí)到的趨勢(shì)。我們毫無(wú)保留地分享個(gè)人信息的深度和廣度仍值得考慮。
許多反駁我的網(wǎng)友認(rèn)為，反正照片已經(jīng)存在了。最常見(jiàn)的就是：“這些數(shù)據(jù)是可用的，F(xiàn)acebook已經(jīng)獲得了所有的個(gè)人資料照片。”
他們當(dāng)然是這么想的。在各種版本的“十年挑戰(zhàn)”中，網(wǎng)友們將自己的第一張個(gè)人資料照片與當(dāng)前的放在一起，或者將十年前自己的照片和現(xiàn)在的放在一起。因此，這些照片的確是存在的，上面有上傳時(shí)間。很多人上傳了大量的個(gè)人照片，且大部分是可以公開(kāi)訪問(wèn)的。
讓我們把這個(gè)想法付諸實(shí)踐。
想象一下，如果你要得出一個(gè)與年齡有關(guān)的面部識(shí)別算法，更具體地說(shuō)，是年齡增長(zhǎng)（例如：隨著年齡的增長(zhǎng)，人的外貌會(huì)如何變化）。在理想情況下，你希望有一個(gè)包含大量人物照片、廣泛且嚴(yán)密的數(shù)據(jù)集，而這種挑戰(zhàn)正好準(zhǔn)確地告訴你這兩張照片的時(shí)間差——十年。
當(dāng)然，你可以在Facebook上瀏覽個(gè)人資料圖片，查看發(fā)布日期或EXIF數(shù)據(jù)。但這可能會(huì)產(chǎn)生一些誤解，用戶(hù)在發(fā)送照片時(shí)并不是一直按照時(shí)間順序，發(fā)的照片也不一定都是本人?？焖贋g覽我Facebook好友的資料圖片，可以看到一個(gè)朋友剛?cè)ナ赖墓?、卡通人物、文字圖像、抽象圖案等等。
也就是說(shuō)，如果你有一組簡(jiǎn)潔，標(biāo)有“過(guò)去”和“現(xiàn)在”的照片，就會(huì)有所幫助。
此外，F(xiàn)acebook個(gè)人資料照片的上傳日期不一定與拍攝日期相符，即使是照片上的EXIF元數(shù)據(jù)在評(píng)定該日期的時(shí)候也會(huì)出錯(cuò)。
為什么呢？因?yàn)槿藗兛梢詾g覽離線(xiàn)圖片，數(shù)年間，他們可能多次上傳過(guò)圖片。有些人會(huì)上傳在其他地方找到的截圖。一些平臺(tái)為了保護(hù)隱私會(huì)去除EXIF數(shù)據(jù)。
人工智能有線(xiàn)指南
緊跟Facebook的這一趨勢(shì)，很多人在照片上添加了文字（例如：“2008年的我，2018年的我”），還有更多信息，大部分是拍照的地點(diǎn)和方式（例如：“2008年于某某大學(xué)，由Joe拍攝；2018年到New City參加某某活動(dòng)”）。
換句話(huà)說(shuō)，多虧了這個(gè)挑戰(zhàn)，人們才精心整理了十年前和現(xiàn)在的照片，這是一組非常龐大的數(shù)據(jù)。
當(dāng)然，我在Twitter上收到的惡評(píng)并非都與照片的可用性有關(guān)。一些網(wǎng)友指出垃圾數(shù)據(jù)太多了，不過(guò)數(shù)據(jù)研究人員和科學(xué)家知道怎么解釋這一現(xiàn)象。和熱議話(huà)題一樣，早在人們開(kāi)始為了不相關(guān)的目的參與或試圖控制話(huà)題之前，你就可以更加信任趨勢(shì)或活動(dòng)數(shù)據(jù)的有效性。
至于偽造的圖片，圖像識(shí)別算法足以識(shí)別人臉。如果你上傳了一張貓的十年前后的照片——我一個(gè)朋友就這么做了——這種樣本就很容易被丟棄。
更重要的是，即使這種話(huà)題不是社交工程的案例，但過(guò)去幾年已經(jīng)充斥著各種社交游戲和話(huà)題的案例，目的就是提取和收集數(shù)據(jù)。想一想劍橋分析公司（Cambridge Analytical）對(duì)七千多萬(wàn)美國(guó)Facebook用戶(hù)提取的海量數(shù)據(jù)就知道了。
有人可以用你的Facebook資料照片進(jìn)行面部識(shí)別算法訓(xùn)練并不一定是壞事，有些時(shí)候這是不可避免的。更廣泛的結(jié)論是，我們需要處理與技術(shù)的互動(dòng)，關(guān)注我們生成的數(shù)據(jù)以及如何大規(guī)模地使用它。我會(huì)提供三種貌似合理的面部識(shí)別使用案例：有效的，普通的以及有風(fēng)險(xiǎn)的。
有效的案例：面部識(shí)別技術(shù)，特別是其年齡增長(zhǎng)算法，可以幫助尋找失蹤兒童。去年，印度新德里警方報(bào)告稱(chēng)，利用面部識(shí)別技術(shù)，他們僅用了四天時(shí)間就找到了近三千名失蹤兒童。如果這些兒童已經(jīng)失蹤了一段時(shí)間，他們看起來(lái)也許會(huì)和最近一次拍的照片有所不同。因此，一個(gè)可靠的年齡增長(zhǎng)算法在這里可能真的會(huì)有幫助。
面部識(shí)別的潛力大多很普通，年齡識(shí)別可能最適用于目標(biāo)廣告。廣告顯示屏里加入了攝像機(jī)或傳感器，能夠根據(jù)不同年齡段的人口特征（以及其他視覺(jué)上可識(shí)別的特征和可辨別的文本）來(lái)修改信息，這種顯示屏可能很快就會(huì)普及。這沒(méi)什么可激動(dòng)的，這種應(yīng)用只是為了讓廣告的目的更加明確而已。但隨著數(shù)據(jù)擴(kuò)散，它與我們的定位、和購(gòu)買(mǎi)行為以及其他信號(hào)交織在一起，可能會(huì)帶來(lái)一些令人不寒而栗的影響。
和大部分新興技術(shù)一樣，也存在一些令人擔(dān)憂(yōu)的后果。年齡增長(zhǎng)可能會(huì)成為保險(xiǎn)評(píng)估和醫(yī)療保健的一個(gè)因素。如果你看起來(lái)比同齡人老成，投保風(fēng)險(xiǎn)也就更大，你可能要支付更多或被拒絕投保。
亞馬遜在2016年末推出了實(shí)時(shí)面部識(shí)別服務(wù)，之后便開(kāi)始向執(zhí)法部門(mén)和政府機(jī)關(guān)（如奧蘭多和華盛頓縣的警察局）銷(xiāo)售這些服務(wù)。不過(guò)這項(xiàng)技術(shù)引發(fā)了重大隱私問(wèn)題：警察不僅可以用這項(xiàng)技術(shù)追蹤犯罪嫌疑人，還可以追蹤那些沒(méi)有犯罪的人，比如抗議者或其他被警察視為眼中釘?shù)娜恕?/p>
美國(guó)公民自由聯(lián)盟（The American Civil Liberties Union）要求亞馬遜停止出售這項(xiàng)服務(wù)，亞馬遜的部分股東和員工也以公司的估值和名譽(yù)為由，要求其停止這項(xiàng)服務(wù)。
我們很難夸大技術(shù)對(duì)人類(lèi)的影響。我們有機(jī)會(huì)讓它變得更好，為此，我們也必須認(rèn)識(shí)到它可能會(huì)變得更糟。一旦了解了這些，我們都不能置身事外。
這有什么大不了的嗎？就因?yàn)閭髁艘恍┮呀?jīng)公開(kāi)的照片，糟糕的事情就會(huì)發(fā)生嗎？用年齡增長(zhǎng)和年齡識(shí)別進(jìn)行面部識(shí)別訓(xùn)練是危險(xiǎn)的嗎？不完全是。
不管這個(gè)話(huà)題背后的起源或意圖為何，對(duì)于我們創(chuàng)建和分享的數(shù)據(jù)，授予它的訪問(wèn)權(quán)限以及其含義，我們都必須變得更加精明謹(jǐn)慎。如果是在一個(gè)游戲中，它明確說(shuō)是在為年齡增長(zhǎng)研究收集過(guò)去和現(xiàn)在的照片，那么你就要考慮清楚誰(shuí)能夠以及為何目的看這些照片。
從任何一個(gè)話(huà)題或者社交平臺(tái)的細(xì)節(jié)中，我們能看到更為廣泛的信息，那就是人類(lèi)是世界上大多數(shù)技術(shù)最豐富的數(shù)據(jù)來(lái)源。我們應(yīng)該知道這一點(diǎn)，并且繼續(xù)保持謹(jǐn)慎和沉穩(wěn)的態(tài)度。
人類(lèi)是連接物質(zhì)世界和數(shù)字世界的紐帶，人類(lèi)的互動(dòng)是使得物聯(lián)網(wǎng)有趣的主要原因。我們的數(shù)據(jù)是使企業(yè)更智能、更有利可圖的動(dòng)力來(lái)源。
我們應(yīng)要求企業(yè)無(wú)論如何都要給予我們的數(shù)據(jù)應(yīng)有的尊重，但我們也需尊重自己的數(shù)據(jù)。
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