Nhận diện khuôn mặt: chúng ta nên sợ nó hay nắm lấy nó? | ben Dickson

Công nghệ nhận diện khuôn mặt không phải là mới, nhưng nó đã tiến bộ vô cùng trong vài năm qua, chủ yếu là do những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo.

Đương nhiên, điều này đã thu hút sự quan tâm của Thung lũng Silicon, các cơ quan quảng cáo, nhà sản xuất phần cứng và chính phủ. Nhưng không phải ai cũng hồi hộp. Ví dụ, Liên minh Tự do Dân sự Hoa Kỳ (ACLU) và 35 nhóm vận động khác đã gửi thư cho Giám đốc điều hành Amazon Jeff Bezos yêu cầu công ty của ông ngừng cung cấp công nghệ nhận dạng khuôn mặt tiên tiến cho cơ quan thực thi pháp luật, cảnh báo rằng nó có thể bị lạm dụng chống lại người nhập cư và người biểu tình. .

Bây giờ có gì khác?

Những bước lặp đầu tiên của công nghệ, xuất hiện từ những năm 1960, thật là rắc rối. Cảnh sát phải tạo ra một cơ sở dữ liệu nhận dạng khuôn mặt, yêu cầu người dùng xác định các điểm chính trên ảnh của từng đối tượng, chẳng hạn như trung tâm của đồng tử và khóe mắt, miệng và mũi. Sau đó, hệ thống đã sử dụng các điểm đó để tính toán và đăng ký khoảng cách mốc của khuôn mặt của đối tượng.

Đối với giai đoạn nhận dạng, người vận hành sẽ lặp lại quy trình đánh dấu bằng hình ảnh mới và hệ thống sẽ so sánh khoảng cách với những gì nó chứa trong cơ sở dữ liệu của nó. Ngay cả khi đó, người vận hành cần điều chỉnh hệ thống để tính toán độ nghiêng, xoay và nghiêng của đối tượng.

Giờ đây, những tiến bộ trong học tập sâu và mạng lưới thần kinh nhân tạo đã đẩy tốc độ và độ chính xác của nhận dạng khuôn mặt lên các cấp độ mới. Tầm nhìn máy tính, cho phép máy tính cảm nhận được các vật thể khác nhau trong hình ảnh, giúp các hệ thống nhận diện khuôn mặt ngày càng hiệu quả trong việc phát hiện các yếu tố khuôn mặt mà không cần hoặc không cần sự trợ giúp của con người hoặc chỉnh sửa. Với sự bùng nổ của điện toán đám mây, kết nối có mặt khắp nơi và internet của vạn vật, chúng ta có thể tích hợp nhận dạng khuôn mặt vào nhiều thiết bị và ứng dụng hơn, tốt hơn hoặc xấu hơn.

Facebook, ví dụ, gần đây đã đưa ra một tính năng sử dụng nhận dạng khuôn mặt để cảnh báo người dùng nếu ai đó tải lên ảnh của họ. Điều này được cho là cung cấp cho người dùng quyền kiểm soát nhiều hơn đối với danh tính trực tuyến của họ bằng cách ngăn người khác mạo danh họ hoặc đăng ảnh của họ mà không có sự đồng ý của họ. Nhưng những người ủng hộ quyền riêng tư lo ngại rằng Facebook, một công ty có hoạt động kinh doanh trong việc thu thập và khai thác dữ liệu người dùng, sẽ sử dụng công nghệ này để hiểu sâu hơn về sở thích của người dùng và nhắm mục tiêu cho họ bằng quảng cáo được cá nhân hóa và nội dung khác.

Thực thi pháp luật đăng nhập vào

Các cơ quan thực thi pháp luật quan tâm đến nhận dạng khuôn mặt tiên tiến không chỉ trong phòng thí nghiệm của họ mà còn trên đường phố, ở biên giới, trong xe cộ của họ, và trên máy ảnh cơ thể và kính. Lý tưởng nhất, nó sẽ giúp xác định tội phạm và nạn nhân trong thời gian thực, giống như Cảnh sát Nam Wales của Anh đã làm năm ngoái.

Với hàng triệu camera quan sát, Trung Quốc có một trong những mạng lưới giám sát tinh vi và xâm lấn nhất. Trong những năm gần đây, nó đã thêm nhận dạng khuôn mặt theo thời gian thực vào mạng của mình; Các nhà chức trách đã cho thấy tính hiệu quả của hệ thống trong một bản demo trong đó họ đặt và bắt một phóng viên BBC chỉ trong bảy phút. Vào tháng 4, cơ quan thực thi pháp luật Trung Quốc cũng đã sử dụng hệ thống này để xác định và bắt giữ một nghi phạm tội phạm tài chính tại một buổi hòa nhạc với hơn 50.000 người tham dự.

Tại các bang, các sở cảnh sát đã thử nghiệm Amazon Nhận thức lại hệ thống. Tại Hạt Washington, Oregon, cảnh sát đã báo cáo rằng kết quả của hệ thống này chính xác 75%, nhưng một thử nghiệm gần đây hơn về cùng một dịch vụ đã đánh dấu 28 thành viên của Quốc hội Hoa Kỳ là những người có lý lịch hình sự. Sở cảnh sát Orlando ở Florida đã chọn để hợp đồng Amazon hết hạn.

Một trong những mối quan tâm lớn nhất của những người ủng hộ quyền riêng tư và các chuyên gia chỉ ra là thiếu quy định và giám sát liên quan đến việc sử dụng công nghệ này. Theo một cuộc điều tra năm 2016 của các nhóm ủng hộ quyền riêng tư, hơn một nửa dân số trưởng thành ở Mỹ phải chịu các hệ thống quét khuôn mặt. Chúng ta có thể tin tưởng thực thi pháp luật là công bằng và khách quan trong việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt của nó? Nhìn vào hiệu suất của công nghệ nhận dạng khuôn mặt được sử dụng bởi Cảnh sát Thủ đô Vương quốc Anh cho thấy 98% số trận đấu mà hệ thống thực hiện là sai lầm.

Điều chắc chắn là công nghệ này rất dễ bay hơi. Giống như tất cả các hệ thống học sâu, nhận dạng khuôn mặt chỉ tốt bằng chất lượng dữ liệu mà nó được đào tạo và nó có thể hoạt động thất thường khi không thấy đủ các ví dụ. Chẳng hạn, một nghiên cứu gần đây về hai dịch vụ phân tích khuôn mặt phổ biến của IBM và Microsoft đã chứng minh rằng cả hai hệ thống đều chính xác hơn đáng kể trên khuôn mặt nam so với khuôn mặt nữ và trên khuôn mặt sáng hơn khuôn mặt tối hơn.

Tương lai của nhận diện khuôn mặt

Tôi thường lấy lời của công nghệ điều hành với một hạt muối, nhưng bài tiểu luận gần đây của Chủ tịch Microsoft Brad Smith về những cơ hội và thách thức xung quanh nhận dạng khuôn mặt là một cách đọc thú vị và cân bằng về hướng mà ngành công nghiệp nên thực hiện.

Smith thừa nhận những lo ngại gần đây về vấn đề lạm dụng tiềm năng của nhận dạng khuôn mặt đồng thời nhắc nhở chúng ta về những công dụng tích cực mà nó có thể phục vụ. Microsoft gần đây đã vướng vào một cuộc tranh luận nội bộ về công việc của mình với Cơ quan Thực thi Di trú và Hải quan (ICE); hơn 100 nhân viên kêu gọi lãnh đạo công ty hủy bỏ hợp đồng với ICE trong bối cảnh tách biệt trẻ em ở biên giới. ICE sử dụng dịch vụ đám mây Chính phủ Azure của Redmond, không phải công nghệ nhận dạng khuôn mặt của nó, nhưng vụ việc đã nhấn mạnh sự cần thiết phải có luật điều chỉnh việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt, Smith viết.

• Điểm nhận dạng khuôn mặt Hình sự trong đám đông 60.000 Điểm nhận dạng khuôn mặt Hình sự trong đám đông 60.000
• Máy ảnh cơ thể cảnh sát có nên nhận diện khuôn mặt công nghệ? Máy ảnh cơ thể cảnh sát có nên nhận diện khuôn mặt công nghệ?
• Nhận dạng khuôn mặt của Amazon Sai lầm Các nhà lập pháp cho tội phạm Nhận dạng khuôn mặt của Amazon Sai lầm Các nhà lập pháp cho tội phạm

"Có vẻ như một công ty có vẻ bất thường khi yêu cầu chính phủ quy định về sản phẩm của mình, nhưng có nhiều thị trường nơi quy định chu đáo góp phần tạo ra sự năng động lành mạnh hơn cho người tiêu dùng và nhà sản xuất, " Smith nói, đặt tên cho ngành công nghiệp ô tô là một ví dụ thiết lập các tiêu chuẩn cho an toàn của hành khách.

Trong khi đó, Smith cũng nhận ra trách nhiệm của ngành công nghệ trong việc giảm nguy cơ sai lệch trong công nghệ nhận dạng khuôn mặt và thiết lập các hướng dẫn đạo đức để đảm bảo các ứng dụng của họ không được sử dụng cho các mục đích vi phạm nhân quyền. "'Di chuyển nhanh và phá vỡ mọi thứ' đã trở thành một câu thần chú ở Thung lũng Silicon hồi đầu thập kỷ này. Nhưng nếu chúng ta di chuyển quá nhanh với nhận dạng khuôn mặt, chúng ta có thể thấy rằng các quyền cơ bản của mọi người đang bị phá vỡ", Smith viết.

Điểm mấu chốt là nhận ra và nắm lấy nhận dạng khuôn mặt như một công nghệ mạnh mẽ nhưng hãy nhớ rằng sức mạnh có thể đi cả hai chiều. Theo cách nói của Smith, "Tất cả các công cụ đều có thể được sử dụng tốt hoặc xấu. Ngay cả một cây chổi cũng có thể được sử dụng để quét sàn hoặc đánh vào đầu ai đó. Công cụ càng mạnh thì lợi ích hoặc thiệt hại càng lớn."