“刷脸”究竟有多不靠谱

    最近一段时间，“刷脸”接二连三地出糗。在美国，有机构使用亚马逊公司的面部识别系统扫描了535名国会议员的面部照片，并与相关数据库中的2.5万张罪犯照片比对，结果28名议员被系统识别为罪犯。英国多个城市的警方开始试用面部识别技术，但最近公布的有关数据显示，伦敦警方使用的面部识别系统错误率高达98%，被批评为“几乎完全不准确”。

    美国麻省理工学院“媒体实验室”研究人员测试了微软、IBM（国际商用机器）和中国旷视科技3家公司的面部识别系统，让3个系统判断1270张图片中人物的性别。结果显示，3个系统对肤色较浅男性的判断错误率都低于1%，识别效果较好；但对肤色较深女性的判断错误率从21%到35%不等，识别效果差。

    英国《自然》杂志在近期一篇评论文章中也指出，无论在学术界还是产业界，开发出复杂算法会广受赞誉，但相对而言，很少有人关注数据如何收集、处理和归类。导致人工智能产生偏见的一个主要因素，就是训练所使用的数据质量不佳。

    另外，很多用于面部识别的图片质量不佳，尤其是那些街头监控摄像头拍下的图片，也是导致面部识别技术在实际应用上经常出错的一个重要原因。

    除本身存在技术问题，面部识别大量使用还引发了对个人隐私的担忧。出于对隐私和安全的担忧，一些人甚至研制推出了反监测装备，让面部识别系统难以识别真实的脸。

    （《中国科学报》8.7 李宓）