面部識別的利與弊:是福還是禍?
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雖然面部識別技術還在不斷改進中,但圍繞該技術的隱私問題也浮出水面。
這讓我們不禁要問——面部識別真的像專家們聲稱的那樣有用嗎,或者它只是另一種可以引領我們走向反烏托邦未來的工具?
想象一下這樣一個世界,您無需現金、信用卡或手機,只需對著收銀員微笑即可為牛奶付款。現在,想象一下作為一個特殊群體被當局監控。從微笑到付款,再到作為特殊群體被監控,世界各國都在展示使用面部識別技術的光明面和黑暗面。面部識別并不是一項全新的技術,但是人工智能和機器學習不斷地使面部識別變得更好。蘋果通過引入帶有3D掃描的面部生物識別系統和蘋果的Face ID提高了面部識別的標準。事實上,iPhone的面部識別碼非常精確,以至于WIRED曾試圖借助專家的幫助來偽造或破解人臉ID,但以慘敗告終。雖然現代技術使面部識別更加精確和安全,但與面部識別隱私問題和監控有關的擔憂也在增加。因此,讓我們在這篇文章中探討一下這該技術的利與弊。
面部識別技術的優點是什么?
1、增強的安全性
借助 3D 生物識別系統和紅外攝像頭,面部識別可以更高效地工作。可以通過監控員工和訪客來保護公司場所的安全。此外,可以立即識別入侵者。因此,面部識別可以大大提高工作場所的安全性。
2、高精度
借助人工智能和機器學習,面部識別取得了更高的成功率。因此,欺騙系統或黑客攻擊的機會大大減少。現在,安全系統可以準確識別非法進入私人財產的人,并通知有關當局。
3、自動化
面部識別技術可以使流程自動化,而不是聘請安全官員來識別人員。手動識別可能是一個繁瑣的過程,并會帶來出錯的機會,而面部識別可以全天候工作,自動識別人臉,并提供更可靠的結果。
面部識別技術的弊端是什么?
1、存儲
所有圖像和視頻的存儲空間是面部識別技術的重要問題之一。此外,將人臉注冊到識別軟件中需要為每位新員工提供額外的空間。清質量圖像可以產生無錯誤的結果,但增加了系統的存儲需求。
2、隱私問題
民權組織擔心面部識別的隱私問題。將人工智能和機器學習與面部識別相結合,有助于識別面部表情,并理解與表情相關的情緒。此外,分析面部表情可用于在零售店獲取客戶反饋,并為獲得良好反饋的產品做廣告。例如,挪威的 Peppes Pizza 餐廳正在使用帶有隱藏攝像頭的面部識別來投放性別廣告。
是什么讓面部識別隱私成為一個大問題?
關于面部識別技術最重要的爭論是圍繞面部識別隱私問題展開的。在目睹人工智能和機器學習使面部識別技術變得如此強大后,民權組織開始感到焦慮。此外,民權組織認為面部識別將導致監控常態化并消除匿名自由。關于面部識別最常被問到的問題是“誰在收集數據?”“數據存儲在哪里?”以及“誰可以訪問數據?”
在解決面部識別隱私問題的同時,多位技術專家暗示,政府可以跟蹤公民的一舉一動,并在未經他們許可的情況下創建一個數據庫來存儲所有信息。此外,收集的數據還可以用于根據個人的面部、行為和人口統計特征來分析個人。
Facebook等社交媒體平臺和谷歌、蘋果等科技巨頭一直是面部識別隱私問題討論的焦點。Facebook、Google和蘋果可以使用人工智能和機器學習識別人臉,并將這些信息存儲在它們的內部數據庫中。通過收集個人詳細信息、記錄每項活動、簽到、喜歡和不喜歡,Facebook 可以將收集到的信息與面部識別技術關聯起來,以創建數字檔案。此外,根據您的數據為產品做廣告的公司可以使用數字檔案。最近,Facebook宣布,大約5000萬用戶的數據在一次重大安全漏洞中被泄露。泄露的數據可能包含電話號碼、電子郵件ID、個人信息和面部識別信息,這些信息很容易落入壞人之手。
面部識別真的危險嗎?
提倡使用面部識別的人給出的回應是,如果一個人沒有什么可隱瞞的,那么就沒有理由擔心。在解決面部識別隱私問題的同時,各國政府和技術巨頭不斷保證,他們不會將面部識別技術用于監控或任何其他惡意目的。此外,政府還確保面部識別使工作場所和公共場所更安全。
執法部門可以使用面部識別和 AR 來幫助識別罪犯。將罪犯的面部照片與警方數據庫中的面部照片進行比對,以識別累犯。此外,執法部門可以使用人工智能驅動的面部識別來尋找失蹤兒童。如今,高清攝像頭可用于根據警方數據庫中的內部信息在公共場所尋找恐怖分子。將人工智能和機器學習與面部識別相結合,可以避免在識別罪犯時出錯。
然而,可以說,任何類型的技術都可以用于惡意活動,如果有人打算這樣做的話。因此,認為應該完全放棄這項技術的論點變得荒謬可笑。總之,我們需要對新技術更加開放,因為它們有可能創造更美好的未來,同時也要警惕它們可能造成的不必要影響。
圍繞面部識別隱私問題的持續辯論代表了兩個極端。政府應制定法規,避免面部識別的惡意應用,并遏制造成監控狀態的任何機會。面部識別只能用于提高每個人的安全和其他道德行為。(編譯iothome)