亚马逊人脸识别系统再“犯错”，国内“学友八杀”后又有“神探” 立功了



1.

人脸识别技术在国内的布局可以说是畅行无阻，当然这里的人民已经习惯于公权力的监控，李彦宏也说了，“中国人对隐私没有那么敏感”。

 

大洋彼岸的美国就不同了。美国人民对人脸识别技术似乎有一种天生的敌意，与我们恰恰相反，把它视作公共安全的威胁，进行联名公开抵制，这种抵制甚至是由拥有这项技术的公司内部员工发起。即便科技巨头们一再强调新技术不是为了“助纣为虐”，但有时也难以招架汹涌的舆论压力，比如，Google 在上月就宣布不再续签国防部分析无人机视频的 Maven 项目。

亚马逊最近也面临着同样的压力，7 月 26 日，北加州的美国公民自由联盟（ACLU）再次“找茬”亚马逊的人脸识别系统。ACLU 称，他们在测试 Rekognition 的新系统时，扫描了所有 535 名国会议员的面孔，但与 25,000 张警方公开的犯罪嫌疑人照片进行匹配时，该系统错误地将 28 个国会议员与犯罪嫌疑人的照片进行了配对。

 

ACLU 再次强调了 AI 对有色人种的种族歧视，在这 28 人中，有 6 名黑人议员，而此前人脸识别在识别有色人种时也多次出现了错误。



无独有偶，英国警察使用人脸识别系统的误识率更高，高到准确率只有 2%（注：误识率的具体计算数据并未给出），这是今年 7 月初，在伦敦议会听证会上，大都会警察局局长 Cressida Dick 透露的数据。

而在去年 6 月的欧冠联赛上，南威尔士警方使用的人脸识别系统发出了 2470 次警报，但识别正确的只有 173 次。去年 8 月底，使用人脸识别技术的英国警察一天之内就抓错了 35 个人。

误识率如此之高，人脸识别技术真不是来给警察叔叔帮倒忙的？另外，即便这项技术也遭到民众的抗议，但也没有阻止英国执法机构固执地要尝试这项新技术。

需要指出的是，在 ACLU 这次对亚马逊的人脸识别新系统测试时，其默认置信度阈值为 80%。亚马逊发言人回应称，ACLU 不应该对此担忧，因为在识别动植物等物体时，80% 的阈值是可接受的，而在识别人类时，他们会建议执法部门将阈值至少设定为 95%。

该发言人还特意强调，他们的人脸识别系统是用于帮助缩小执法范围，最终还需由人类警察进行终审，而不是由机器自主做出决断。

随后 ACLU 的律师亚马逊发言人予以回击，他认为亚马逊甚至都不会询问执法机构使用 Rekognition 系统的原因。目前，亚马逊的人脸识别系统已在全美的一些执法机构投入使用，但由于存在这些实质性错误，ACLU 继今年 5 月后再次呼吁国会暂停在执法时使用人脸识别技术，而 5 位此次被人脸识别系统误匹配的“受害者”议员也对贝佐斯发出公开信，要求其做出解释。

2.

反观中国的人脸识别布局，热火朝天。

国内人脸识别的使用倒不涉及有色人种歧视的问题，加上这片土地的人民本身对隐私不怎么在乎，这就为这项技术的应用扫清了障碍，剩下的就看硬技术实力了，人脸识别在国内的表现可谓战功赫赫。

警察叔叔在张学友演唱会上使用人脸识别“八杀”犯罪嫌疑人的故事你可能已经听过了，其背后的技术方案主要由国内的 AI 计算机视觉公司提供。最近，阿里城市大脑中的“天鹰”系统也立功了。

据澎湃新闻报道，今年 5 月下旬，通过“天鹰”系统强大的全域感知与渐进式视频搜索能力，衢州警方对一对夫妻经常行动地区的上百个摄像头，通过实时目标检测、提取嫌疑人的高维特征、多模态数据时空碰撞计算等 AI 技术，进行实时布控与交互式识别搜索，在 20 多分钟就锁定了嫌疑人 12 天每天非法捕捞和销赃轨迹，而这相当于 3 到 5 位经验丰富的民警一周的工作量。

这样的案例还有很多，4 月份，一位患有阿尔茨海默症的 80 岁衢州老人走丢，但“天鹰”系统在 15 分钟就监控录像里找到这位老人。同期，在一起电瓶车被盗事件中，该系统也只用了几分钟就迅速找到。

据阿里巴巴视觉计算团队负责人华先胜介绍，“天鹰”能通过人和机器的交互快速定位目标对象，能够同时支撑数百路视频，并实现动态调度，既可以分散在不同区域，还可以根据应急需要集中。背后的技术曾获全球权威视觉算法排行榜 KITTI 的行人检测单项冠军，还将世界知名行人再识别数据集 Market1501 的首位命中率提升到 96.17%。相比国外，国内公司在人脸识别上的“技术自信”还是有的。

还有件事，人脸识别技术在这片土地上已经在与无处不在的摄像头无缝对接了（没人会想去抵制吧？）既然这样，还是希望它更多发挥正效应，最近正好有很多勇敢的女性在揭发性骚扰，人脸识别对那些施暴惯犯能不能发挥什么作用？

参考资料：ACLU、arstechnica、澎湃新闻、钱江晚报

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