人臉識别軟件是一種(zhǒng)非常強大的技術，對(duì)用戶隐私構成(chéng)了嚴重威脅。同樣，這(zhè)個行業目前發(fā)展十分迅猛。如今，十數家初創公司和科技巨頭正在向(xiàng)酒店、零售店，乃至學(xué)校提供人臉識别服務。由于新算法較五年前能(néng)更爲精确地識别人臉，行業發(fā)展非常迅速。這(zhè)些科技公司將(jiāng)數十億的人臉素材用以訓練，并改進(jìn)這(zhè)些算法，而這(zhè)通常無需任何許可。事(shì)實上，包括你在内，很有可能(néng)所有人的數據都(dōu)被人臉識别公司用于 “訓練集” 中，或存在于某個公司的客戶數據集裡(lǐ)。
面(miàn)對(duì)這(zhè)樣的情況，消費者可能(néng)會感到驚訝。

例如，在至少三起(qǐ)案件中，科技公司通過(guò)用戶手機上的拍照應用，獲得了數百萬張人臉圖像。目前，針對(duì)人臉識别軟件的法律限制尚無，這(zhè)意味着人們幾乎無法阻止這(zhè)種(zhǒng)情況發(fā)生。
2018 年，華盛頓特區附近機場的 “登機道(dào)” 上，有一台攝像機采集着匆匆走過(guò)的 “路人” 臉孔數據。不過(guò)實際上，這(zhè)隻是美國(guó)國(guó)家标準與技術研究所（NIST）的模拟系統用于展示該裝置 “在野外” 是如何收集人臉數據的。NIST 會定期舉辦人臉識别軟件競賽，邀請全球公司參與，這(zhè)些由志願者自願貢獻的人臉數據將(jiāng)用于競賽。
早期人臉識别技術便是通過(guò)這(zhè)樣的方式來運作的，學(xué)術科研人員會請求用戶許可。而如今，科技公司站在了人臉識别技術的前沿，他們不太可能(néng)在使用人臉數據時請求明确的許可。
據研究機構 Market Research Future 報道(dào)，人臉識别行業競争激烈，人臉識别軟件的市場正在以每年 20% 的速度擴張，預計到 2022 年，市值將(jiāng)達每年 90 億美元。其商業模式之一則是：向(xiàng)客戶發(fā)放軟件許可，允許他們使用自己的人臉識别程序，這(zhè)些客戶包括執法部門、零售商、中學(xué)等。

在公司參與的此類軟件開(kāi)發(fā)競賽中，如果算法能(néng)夠精确識别人臉，并不會導緻偏差，該公司就能(néng)獲勝。與人工智能(néng)的其他領域一樣，開(kāi)發(fā)出人臉識别的最佳算法，意味着需要積累大量的人臉數據。雖然科技公司能(néng)夠使用政府和大學(xué)取得許可的數據集，如耶魯人臉數據庫（Yale Face Database），但這(zhè)些訓練集的數據相對(duì)較少，人臉數據僅有數千個。此外，這(zhè)些官方數據集還(hái)有其他局限性，許多缺乏多樣性，或者未能(néng)包含諸如陰影、戴帽或化妝等條件，因而不夠真實。爲了建立起(qǐ)能(néng)在真實場景下探測人臉的識别技術，科技公司需要更多的圖像。
FaceFirst 公司 CEO Peter Trepp 表示，“數百、數千根本不夠，需要數以百萬計的圖像。如果缺乏戴眼鏡或不同膚色人種(zhǒng)的數據訓練庫，則無法得到準确結果。” 這(zhè)是一家位于加州的人臉識别公司，幫助零售商篩選出犯罪分子，將(jiāng)其擋在門外。
從應用服務提供商轉爲 AI 公司
公司從何處尋覓數百萬張圖像訓練軟件？來源之一是警局的人臉數據庫，也可以找私人公司購買。加州的 Vigilant Solutions 公司就提供人臉數據“服務”，其中包含一個 1500 萬張面(miàn)孔的人臉數據集。
然而，一些初創公司已經(jīng)找到了更好(hǎo)的面(miàn)孔來源——用戶的 “個人相冊” 應用。這(zhè)些應用可編輯用戶手機相冊中的照片，通常包含同一個人在多個姿勢和情境下的多張圖像——這(zhè)可是訓練集的海量數據源。
Ever AI 的 CEO Doug Aley 表示：“我們有客戶在數千種(zhǒng)不同的場景中被标記同一人，站在陰影中的，戴着帽子的，凡你能(néng)想到的。”Ever AI 是一家舊金山的人臉識别初創公司，于 2012 年推出 EverRoll，這(zhè)是一款幫助消費者管理一大堆照片合集的應用。
Ever AI 已獲投 2900 萬美元，投資者包括 Khosla Ventures 和其他矽谷風險投資公司。
在美國(guó)國(guó)家标準與技術研究所最近的競賽中，取得 “面(miàn)部照片” 分類中第二名，“自然環境面(miàn)孔”分類第三名。Aley 將(jiāng)成(chéng)績歸功于公司龐大的照片數據庫，據 Ever AI 統計，該數據庫中約有 130 億張圖片。
初期，Ever AI 還(hái)僅是個照片應用時，其激進(jìn)的營銷策略曾引發(fā)争議，并暫時導緻 App Store2016 年將(jiāng) EverRoll 下架——這(zhè)款應用誘使用戶向(xiàng)其手機聯系人發(fā)送推廣鏈接，還(hái)被用戶指責攫取私人數據，。根據 Greg Miller 2015 年在 FB 上的評論，“該程序在安裝後(hòu)立即收集你的通訊錄，即刻給所有人發(fā)消息…… 然後(hòu)開(kāi)始拉取你的照片，上傳至雲端。”四年後(hòu)，Miller 驚訝地發(fā)現，曾叫(jiào)作 EverRoll 的應用程序仍存有他的照片，而且現在它已成(chéng)爲人臉識别公司了。
Miller 對(duì)我們表示，“不，我當時沒(méi)有意識到，也完全不能(néng)同意。所有這(zhè)些都(dōu)是真實存在的問題，不再有隐私，這(zhè)隻會讓我害怕。”
Ever AI 的 CEO Aley 則表示，該公司不會將(jiāng)其數據庫的個人信息洩漏出去，僅用于訓練軟件。他還(hái)表示，該公司類似社交媒體，用戶可以選擇退出。 Aley 還(hái)否認 Ever AI 從一開(kāi)始就打算向(xiàng)人臉識别方向(xiàng)發(fā)展，并表示關閉照片應用是商業方面(miàn)的決策。目前，Ever AI 的用戶分布在各行各業，包括公司 ID 管理、零售業、電信通訊業以及法律執行部門。
EverRoll 也并不是唯一轉向(xiàng)人臉識别的相冊應用提供商。舊金山的初創公司 Orbeus 于 2016 年被亞馬遜悄然收購，它也曾提供過(guò)一個名爲 PhotoTime 的熱門圖片管理應用。據内部人士透露，Orbeus 的 AI 技術以及海量人像數據庫促成(chéng)了這(zhè)次收購。由于簽有保密協議，這(zhè)位員工不肯透露身份，但他表示“亞馬遜尋求的就是這(zhè)些功能(néng)，他們在收購後(hòu)關閉了這(zhè)款應用。”
如今 PhotoTime 已不複存在，不過(guò)亞馬遜還(hái)在繼續銷售另一款 Orbeus 的産品，名爲 Rekognition。這(zhè)款産品供執法機關及其他組織用于人臉識别。亞馬遜公司拒絕透露 Orbeus 的相冊應用在多大程度上用于訓練 Rekognition 軟件，隻是說這(zhè)款軟件將(jiāng)各種(zhǒng)來源的數據用于其人工智能(néng)項目——包含人臉識别，并表示他們并沒(méi)有使用用戶的 Prime 照片訓練算法。

總部位于西雅圖的 Real Networks 則是另一家使用其用戶照片軟件來訓練其人臉識别算法的公司，這(zhè)家公司的在線視頻播放器一度非常著名，而如今則專注于針對(duì)學(xué)校孩童的人臉識别軟件。同時它還(hái)提供了一款針對(duì)家庭用戶的智能(néng)手機應用，名爲 RealTimes，有評論稱這(zhè)款應用背地裡(lǐ)竊取人臉數據。
人臉識别軟件并不新鮮。該技術的雛形初現于 20 世紀 80 年代，當時美國(guó)的數學(xué)家正開(kāi)始用一系列數值來定義人臉，并用概率模型來匹配。佛羅裡(lǐ)達州坦帕市的安保人員在 2001 Super Bowl 上使用了它，賭場也使用這(zhè)一技術多年。但過(guò)去幾年裡(lǐ)，情況發(fā)生了變化。
美國(guó)國(guó)家标準與技術研究所的 Grother 說：“人臉識别正曆經(jīng)革命。”他補充道(dào)，在高模糊或低質量圖片中，這(zhè)種(zhǒng)變化最爲明顯。“底層技術已發(fā)生變化，新一代算法取代了舊技術，它們非常有效。”
人臉識别的這(zhè)場革命正更廣泛地改變人工智能(néng)領域，而這(zhè)得益于兩(liǎng)大因素：首先是新興的深度學(xué)習科學(xué)，這(zhè)是一種(zhǒng)類似人腦的模式識别系統：二是前所未有的海量數據，這(zhè)些數據可以在雲計算的幫助下以低成(chéng)本存儲和解析。
毫無疑問，最先充分利用這(zhè)些新發(fā)展的公司是谷歌和 Facebook。
2014 年，社交網絡首推 DeepFace 程序，該程序可以識别兩(liǎng)張臉是否同屬一人，準确率高達 97.25%，幾乎相當于人類在同一測試中的得分。
據安全公司 Gemalto 稱，一年後(hòu)谷歌憑借 FaceNet 程序獲得頭名，達到百分之百的準确率。
如今，這(zhè)些公司以及微軟等科技巨頭在人臉識别領域均處于領先地位，這(zhè)在很大程度上是因爲它們可以訪問大量的人臉數據庫。盡管如此，在不斷增長(cháng)的人臉識别市場上，越來越多的初創公司也在尋找自己的位置，它們也取得了極高準确率。
僅在美國(guó)，就有十幾家這(zhè)樣的初創公司，包括 Kairos 和 FaceFirst。
根據披露過(guò)去幾年數十宗投資的市場研究公司 PitchBook 的數據顯示，矽谷不斷湧現出該行業的公司。據 PitchBook 的數據，過(guò)去三年該行業的平均總投資爲 7870 萬美元。以矽谷的标準來看，這(zhè)個數據不算多麼(me)驚人，但反映出風險投資的重大抉擇，即至少有幾家人臉識别初創公司將(jiāng)迅速成(chéng)長(cháng)爲大公司。
一些開(kāi)發(fā)人臉識别軟件的公司正在使用新技術，可能(néng)會減少訓練算法對(duì)大量人臉數據的需求。邁阿密的人臉識别初創公司 Kairos 就是這(zhè)樣一個例子：Kairos 的客戶中有一家大型連鎖酒店，據其首席安全官 Stephen Moore 稱，Kairos 正在創造 “合成(chéng)” 的面(miàn)部數據，以複制各種(zhǒng)表情和光照條件下的臉孔數據。他還(hái)表示，這(zhè)些 “人造臉孔” 意味着公司可以在開(kāi)發(fā)産品時使用更小規模的數據庫。

責任編輯：中山網站建設
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