人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)強(qiáng)大到對(duì)公民的自由構(gòu)成嚴(yán)重威脅。盡管如此，這個(gè)行業(yè)仍然蓬勃發(fā)展。

如今，數(shù)十家初創(chuàng)企業(yè)和科技巨頭正在向酒店、零售店、甚至學(xué)校和夏令營(yíng)銷售人臉識(shí)別服務(wù)。這一業(yè)務(wù)的興盛歸功于新算法，現(xiàn)在的算法在辨認(rèn)人臉方面比五年前的更精確。

為了改進(jìn)這些算法，公司會(huì)對(duì)它們進(jìn)行數(shù)十億張人臉辨認(rèn)的訓(xùn)練，而這個(gè)訓(xùn)練通常不需要征得任何人的同意。你的臉很有可能就是這些公司使用的“培訓(xùn)樣本”之一，或者說是公司客戶數(shù)據(jù)庫(kù)的一部分。

目前，面部識(shí)別軟件的使用幾乎不受法律限制，這就意味著人們可能無法阻止公司以這種方式使用他們的面部信息。

2018年，乘客們匆匆走過華盛頓特區(qū)附近的捷威機(jī)場(chǎng)時(shí)，被一架攝像機(jī)捕捉了下來。

實(shí)際上，捷威機(jī)場(chǎng)和乘客都不是真實(shí)存在的；這僅僅是NIST展示如何實(shí)操收集人臉的一套裝置。這些人臉將在NIST舉辦的競(jìng)賽上使用，該競(jìng)賽邀請(qǐng)全球各地的公司來測(cè)試他們的面部識(shí)別軟件。

在這次演習(xí)中，志愿者們?cè)试S負(fù)責(zé)機(jī)構(gòu)使用他們的面部信息。這是早期進(jìn)行面部識(shí)別方式——研究人員煞費(fèi)苦心地爭(zhēng)取人們的同意，將收集的人臉納入他們的數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中。

如今，公司已經(jīng)成為人臉識(shí)別領(lǐng)域的佼佼者，他們?nèi)绻J(rèn)為向海量被識(shí)別者征求同意是一件麻煩事，他們可能就不會(huì)再多此一舉了。

包括Kairos在內(nèi)的行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)正在人臉識(shí)別軟件市場(chǎng)展開競(jìng)爭(zhēng)。他們的客戶群體涉及執(zhí)法人員、零售商、甚至高中學(xué)生。

MRFR的數(shù)據(jù)顯示，這個(gè)市場(chǎng)的規(guī)模每年增長(zhǎng)20%，預(yù)計(jì)到2022年將達(dá)到每年90億美元的規(guī)模。

在制作最佳軟件的這場(chǎng)角逐中，獲勝者將是那些算法能夠高精度地識(shí)別面部，不會(huì)產(chǎn)生誤報(bào)的公司。與人工智能的其他領(lǐng)域一樣，創(chuàng)建最佳面部識(shí)別算法意味著要收集大量面部數(shù)據(jù)來完成訓(xùn)練。

雖然公司可以使用政府和大學(xué)編制的數(shù)據(jù)集合，如耶魯大學(xué)的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，但這些數(shù)據(jù)集相對(duì)較小，包含的人臉不超過幾千張。

這些官方數(shù)據(jù)集還有其他限制，其中許多缺乏種族多樣性，或者無法辨認(rèn)出改變現(xiàn)實(shí)人臉的條件，比如陰影、帽子或妝容。

為了建立能夠在實(shí)戰(zhàn)中辨認(rèn)出個(gè)體面部的識(shí)別技術(shù)，公司需要更多的圖像來做實(shí)驗(yàn)。

面部識(shí)別軟件公司FaceFirst位于加利福尼亞，他們公司幫助零售商辨別犯罪分子，防止他們進(jìn)入商店。

公司的首席執(zhí)行官Peter Trepp說道，“數(shù)百?gòu)埐粔颍瑪?shù)千張還不夠。你需要數(shù)百萬張圖片。如果你沒有將戴眼鏡的人或有色人種收錄進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)，你將得不到準(zhǔn)確的結(jié)果。”

故事要從一個(gè)APP說起

軟件公司從那些途徑可以獲得數(shù)百萬張圖像來訓(xùn)練軟件呢？

其中之一便是警局的圖片數(shù)據(jù)庫(kù)。軟件公司可以在州政府機(jī)構(gòu)公開獲得這些數(shù)據(jù)庫(kù)，也可以從私人公司進(jìn)行購(gòu)買。Vigilant Solutions公司就提供1500萬張面孔，可以用來“解決”人臉識(shí)別軟件訓(xùn)練的難題。

然而，一些初創(chuàng)公司已經(jīng)找到了更好的面孔來源：個(gè)人相冊(cè)應(yīng)用。

這些應(yīng)用程序可以編輯存儲(chǔ)在個(gè)人手機(jī)上的照片，而且通常都包含同一個(gè)人的擺出多種姿勢(shì)和身處不同情境圖像，這可是豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)源。

Ever AI的首席執(zhí)行官Doug Aley說道：“我們有同一個(gè)人身處數(shù)千種不同的場(chǎng)景的圖象。即便是戴著帽子站在陰影中，你也能準(zhǔn)確地辨認(rèn)出來。”

Ever AI是舊金山一家面部識(shí)別初創(chuàng)公司，于2012年以EverRoll為名成立，公司的應(yīng)用程序幫助用戶管理日益膨脹的照片收藏。

目前，Ever AI已經(jīng)從Khosla Ventures以及其他硅谷風(fēng)險(xiǎn)投資公司籌集了2900萬美元，參加了NIST最近舉行的面部識(shí)別競(jìng)賽，并在比賽的“Mugshots”類別中排名第二。在“Faces in the Wild”類別中排名第三。

Aley認(rèn)為，自己公司龐大的照片數(shù)據(jù)庫(kù)取得了成功，Ever AI數(shù)據(jù)庫(kù)的圖片數(shù)量估計(jì)達(dá)到130億張。

早期，Ever AI僅僅是一個(gè)照片應(yīng)用程序，當(dāng)時(shí)，這家公司激進(jìn)的營(yíng)銷舉措引發(fā)了爭(zhēng)議，導(dǎo)致Apple在2016年暫時(shí)從App Store暫時(shí)下架了EverRoll。

最讓人記憶深刻的大概是，該應(yīng)用程序誘使用戶向所有手機(jī)聯(lián)系人發(fā)送促銷鏈接。用戶還指責(zé)該應(yīng)用程序竊取了他們的信息。

2015年，德克薩斯州的Greg Miller在Facebook上吐槽：“EverRoll程序安裝后的第一件事就是收集你手機(jī)里的電話號(hào)碼，并立即給所有人發(fā)消息。然后，你所有的照片就會(huì)被放到云端。”

四年后，Miller驚愕地發(fā)現(xiàn)，EverRoll仍然保存著他的照片，只不過現(xiàn)在它已成為面部識(shí)別公司。

“我當(dāng)時(shí)并沒有意識(shí)到這個(gè)問題，我一點(diǎn)也不同意他們的做法。”Miller告訴《財(cái)富》，“一直被追蹤才是關(guān)鍵所在，我感覺毫無隱私可言，真是細(xì)思極恐。”

Ever AI首席執(zhí)行官Aley聲稱，該公司不會(huì)共享個(gè)人的識(shí)別信息，只會(huì)使用這些照片來訓(xùn)練公司的面部識(shí)別軟件。他還補(bǔ)充說，自己的公司類似于社交媒體，人們可以選擇退出。

Aley否認(rèn)Ever AI從一開始就打算成為一家面部識(shí)別公司，并表示公司現(xiàn)在關(guān)閉照片應(yīng)用程序是一項(xiàng)商業(yè)決定。

目前，Ever AI的客戶將該公司的人臉識(shí)別產(chǎn)品用于一系列活動(dòng)，包括企業(yè)ID管理，零售，電信和執(zhí)法。

EverRoll并不是唯一提供用戶照片的公司，另一個(gè)例子是Orbeus。這家位于舊金山的公司，于2016年被亞馬遜悄然收購(gòu)，曾經(jīng)是PhotoTime的組織者。

Orbeus的老員工透露，該公司的人工智能技術(shù)以及擁有的大量照片，使其成為一個(gè)誘人的收購(gòu)目標(biāo)。這位拒絕透露身份的員工表示：“亞馬遜當(dāng)時(shí)正在尋找這種公司。”

今天，PhotoTime應(yīng)用程序已不復(fù)存在，盡管亞馬遜繼續(xù)銷售另一款名為Rekognition的Orbeus產(chǎn)品。這個(gè)產(chǎn)品是執(zhí)法機(jī)構(gòu)和其他組織使用的一種面部識(shí)別軟件。

亞馬遜拒絕提供將Orbeus收集的照片用于訓(xùn)練軟件的詳細(xì)信息，僅表明公司從各種來源獲取AI項(xiàng)目的數(shù)據(jù)。亞馬遜還補(bǔ)充說，它沒有使用客戶的照片服務(wù)來訓(xùn)練其算法。

另一家使用用戶照片來訓(xùn)練面部識(shí)別算法的公司是Real Networks。這家公司總部位于西雅圖，曾因其20世紀(jì)90年代的在線視頻播放器而聞名。

如今，這家公司專注于可以識(shí)別學(xué)校兒童面孔的軟件。與此同時(shí)，它開發(fā)了一款針對(duì)家庭的智能手機(jī)應(yīng)用程序，名叫RealTimes。

然而，一位評(píng)論家表示這只是公司為獲取面部信息而找的借口。

所有這些都引發(fā)了一些問題：公司應(yīng)采取什么措施來保護(hù)他們收集的面部數(shù)據(jù)？政府是否要加大監(jiān)管力度？

隨著面部識(shí)別傳播到更多社會(huì)領(lǐng)域，解決這些問題將變得迫在眉睫。

橫跨教育和零售領(lǐng)域

面部識(shí)別軟件并不是新鮮事物，該技術(shù)早在20世紀(jì)80年代就已出現(xiàn)。當(dāng)時(shí)美國(guó)數(shù)學(xué)家將人臉定義為一系列數(shù)值，并使用概率模型來找到匹配目標(biāo)。

但在過去的幾年里，情況發(fā)生了變化。NIST的Grother說：“面部識(shí)別正在經(jīng)歷一場(chǎng)革命。”

他補(bǔ)充說：“基礎(chǔ)技術(shù)已發(fā)生變化。舊技術(shù)已經(jīng)被新一代算法取代，新技術(shù)非常高效。”

面部識(shí)別的這場(chǎng)革命得益于兩個(gè)因素，而這些因素正在讓人工智能領(lǐng)域變得更加廣泛。

第一個(gè)是新興的深度學(xué)習(xí)科學(xué)，這是一種類似于人類大腦的模式識(shí)別系統(tǒng)。第二個(gè)是前所未有的大量數(shù)據(jù)，可以借助云計(jì)算實(shí)現(xiàn)低成本存儲(chǔ)和解析。

不出所料，第一批充分利用這些新技術(shù)的公司是Google和Facebook。

2014年，F(xiàn)acebook推出了一個(gè)名為DeepFace的程序，該程序能夠辨別兩張面孔是否屬于同一個(gè)人，準(zhǔn)確率高達(dá)97.25％ 。這個(gè)比率與人類在同一測(cè)試中得分相同。

一年后，Google憑借FaceNet計(jì)劃獲得了100％的準(zhǔn)確率。

如今，像微軟這樣的公司和其他科技巨頭都是面部識(shí)別的領(lǐng)軍者，這在很大程度上取決于他們可以訪問大型面部數(shù)據(jù)庫(kù)。

不過，越來越多的初創(chuàng)公司也在發(fā)布高精度分?jǐn)?shù)，因?yàn)樗麄円谌找姘l(fā)展的面部識(shí)別市場(chǎng)中尋求利基。

市場(chǎng)研究公司PitchBook表示，硅谷一直在向該領(lǐng)域進(jìn)軍。該公司的數(shù)據(jù)顯示，人臉識(shí)別市場(chǎng)在過去三年的平均投資額為7870萬美元。

在硅谷，這并不是一個(gè)令人心儀的數(shù)字，但它反映了風(fēng)險(xiǎn)資本家的一個(gè)重要賭注，也就是說，至少有少數(shù)面部識(shí)別創(chuàng)業(yè)公司會(huì)發(fā)展成大企業(yè)。

面部識(shí)別公司的商業(yè)模式仍在不斷擴(kuò)大

Crunchbase的數(shù)據(jù)顯示，Ever AI和FaceFirst等創(chuàng)業(yè)公司的年收入在200萬美元到800萬美元的區(qū)間浮動(dòng)，收益相對(duì)較小。與此同時(shí)，亞馬遜和其他科技巨頭尚未透露他們的收入中有多少來自面部識(shí)別。

多年來，面部識(shí)別最狂熱的付費(fèi)客戶一直是執(zhí)法機(jī)構(gòu)。然而，最近，包括沃爾瑪在內(nèi)，越來越多的商業(yè)組織使用這種軟件來識(shí)別和了解他們的客戶。

情況確實(shí)如此，F(xiàn)aceFirst向包括商店和藥店在內(nèi)的數(shù)百家零售商銷售面部識(shí)別軟件。

該公司的首席執(zhí)行官Trepp表示，他的大部分客戶都使用這項(xiàng)技術(shù)來辨認(rèn)進(jìn)入他們商店的罪犯，但越來越多的零售商也在測(cè)試其他項(xiàng)目，例如識(shí)別VIP客戶或識(shí)別員工。

據(jù)報(bào)道，亞馬遜這家零售巨頭除了向警察局出售產(chǎn)品外，還與酒店合作，幫助酒店加快辦理入住手續(xù)。

然而，亞馬遜的這些舉措并非沒有爭(zhēng)議。

去年7月，美國(guó)公民自由聯(lián)盟(ACLU)對(duì)亞馬遜的軟件進(jìn)行了測(cè)試，將每一位國(guó)會(huì)議員的臉與收錄重罪罪犯的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，結(jié)果該測(cè)試導(dǎo)致了28個(gè)誤報(bào)，其中大多數(shù)為有色國(guó)會(huì)議員。

作為回應(yīng)，ACLU呼吁禁止執(zhí)法部門使用面部識(shí)別技術(shù)。

亞馬遜的員工也向公司施壓，要求其證明向警察部門、美國(guó)移民和海關(guān)執(zhí)法部門出售軟件的正當(dāng)性。

一些國(guó)會(huì)議員，包括眾議員Rep. Jerrold Nadler和參議員Sen. Ron Wyden已經(jīng)要求政府問責(zé)局調(diào)查面部識(shí)別軟件的使用。

企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者也對(duì)該技術(shù)的應(yīng)用感到不安，其中包括微軟總裁 Brad Smith，他在去年12月呼吁政府進(jìn)行監(jiān)管。

不過，盡管人們的擔(dān)憂不斷加劇，但隨著企業(yè)找到新的、新穎的應(yīng)用來銷售面部識(shí)別技術(shù)，它的應(yīng)用正在擴(kuò)大。

化妝以及燈光都不會(huì)影響人臉識(shí)別

家庭照片應(yīng)用程序的開發(fā)商Real Networks正在向全國(guó)各地的K-12學(xué)校免費(fèi)提供面部識(shí)別軟件。該公司表示，現(xiàn)在有數(shù)百所學(xué)校正在使用它。

在接受《連線》雜志采訪時(shí)，該公司首席執(zhí)行官Rob Glaser表示，他發(fā)起這一倡議的初衷是為了解決有關(guān)學(xué)校安全和槍支管控的爭(zhēng)論，而非黨派之爭(zhēng)。

Real Networks并不是唯一專注于兒童面部識(shí)別產(chǎn)品的公司。

德克薩斯州一家名為Waldo的公司正在向數(shù)百所學(xué)校、兒童體育聯(lián)盟和夏令營(yíng)提供面部識(shí)別技術(shù)。實(shí)際上，這項(xiàng)技術(shù)需要使用Waldo的軟件來掃描攝像機(jī)或官方攝影師拍攝的圖像，然后將孩子的臉與父母提供的圖像進(jìn)行匹配。那些不想?yún)⒓拥募议L(zhǎng)可以選擇退出。

該服務(wù)目前在美國(guó)30多個(gè)州開展。Waldo和FaceFirst的發(fā)展表明，企業(yè)正在將人臉識(shí)別平常化。

不久前，人臉識(shí)別還只是科幻小說中的內(nèi)容，現(xiàn)在，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)擴(kuò)散到美國(guó)經(jīng)濟(jì)的更多領(lǐng)域。

你的面部信息該何去何從

盡管人們對(duì)人臉識(shí)別的擔(dān)憂主要集中在政府機(jī)構(gòu)的使用上，但私人公司甚至個(gè)人對(duì)人臉識(shí)別的使用卻帶來了更為明顯的隱私風(fēng)險(xiǎn)。

越來越多的公司開始銷售面部識(shí)別技術(shù)，我們的面孔也會(huì)在越來越多地出現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，這種軟件可能會(huì)受到偷窺者和跟蹤者的歡迎。

商人和房東也可以用它來識(shí)別不速之客，并悄悄地停止提供住房或服務(wù)。

黑客入侵的風(fēng)險(xiǎn)也同樣存在。

網(wǎng)絡(luò)安全公司Gemini Advisors的Andrei Barysevich說，他看到印度國(guó)家生物識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)的個(gè)人資料被盜，在“黑暗網(wǎng)絡(luò)”網(wǎng)站上出售。

目前，他還沒有看到出售的美國(guó)人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，但他補(bǔ)充說:“這只是時(shí)間問題。”從酒店或零售商手中偷取顧客面部信息，可能會(huì)幫助犯罪分子實(shí)施欺詐或身份盜竊。

由于該技術(shù)幾乎沒有政府監(jiān)管，因此限制其濫用的最佳希望可能在于軟件制造商本身。

在接受《財(cái)富》采訪時(shí)，面部識(shí)別初創(chuàng)公司的首席執(zhí)行官們都表示，他們非常關(guān)注隱私風(fēng)險(xiǎn)。包括FaceFirst首席執(zhí)行官在內(nèi)的一些人士指出，人臉識(shí)別系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用值得警惕。

Waldo的首席執(zhí)行官Rice還擔(dān)心，立法人員制定使用面部技術(shù)的規(guī)則可能弊大于利。他說:“把嬰兒和洗澡水一起潑出去，制定一系列瘋狂的規(guī)定，這將是一種諷刺。”

與此同時(shí)，一些制作人臉識(shí)別軟件的公司正在使用新技術(shù)，這可能會(huì)減少訓(xùn)練算法對(duì)大量人臉的需求。

邁阿密面部識(shí)別初創(chuàng)公司Kairos就是這樣一個(gè)例子。

據(jù)Kairos首席安全官Stephen Moore稱，公司正致力于“合成”面孔數(shù)據(jù)，以復(fù)制各種面部表情和光照條件。他說，這些“人造臉”意味著公司不用依靠太多真實(shí)人臉也能制造人臉識(shí)別軟件產(chǎn)品。

對(duì)購(gòu)買軟件的客戶進(jìn)行監(jiān)管、提高數(shù)據(jù)的安全性以及合成訓(xùn)練樣本，這些措施都可以讓我們的擔(dān)憂有所減輕。

FaceFirst的Trepp認(rèn)為，隨著我們?cè)絹碓绞煜み@項(xiàng)技術(shù)，對(duì)它的焦慮也會(huì)減弱。他甚至認(rèn)為，2002年的科幻電影《少數(shù)派報(bào)告》中的面部識(shí)別場(chǎng)景將變得很常見。

ACLU以及其他組織則不那么樂觀。

盡管這項(xiàng)技術(shù)引起的爭(zhēng)議越來越大，但目前幾乎沒有任何法律來限制面部信息的使用，除了伊利諾斯州、德克薩斯州和華盛頓州。

在這三個(gè)地方使用人臉信息需要征求同意。雖然這些法律尚未真正經(jīng)過測(cè)試，但在伊利諾伊州，人們可以通過訴訟來強(qiáng)制執(zhí)行該權(quán)利。

2017年，F(xiàn)acebook和Google進(jìn)行了一次不成功的游說活動(dòng)，試圖說服伊利諾伊州立法者淡化法律。

其他州也在考慮自己的生物識(shí)別法。然而在聯(lián)邦一級(jí)，立法者迄今為止很少關(guān)注此事。

但情況很快就會(huì)有所轉(zhuǎn)變。

參議員Brian Schatz和Roy Blount已提出了一項(xiàng)法案，要求軟件公司獲得許可之后才能在公共場(chǎng)所使用面部識(shí)別，或是與第三方共享面部數(shù)據(jù)。