據(jù)外媒報道，當?shù)貢r間周一，IBM致信美國國會議員，公司將退出通用的面部識別業(yè)務(wù)，并表示反對將這種技術(shù)用于大規(guī)模監(jiān)控和種族定性分析。

    眾所周知，由于人種不同而導(dǎo)致的膚色差異、種族歧視等問題在國外已是長期的矛盾，而面部識別軟件也通常因為這類問題而備受爭議，包括潛在的侵犯人權(quán)行為，以及有證據(jù)表明該技術(shù)在識別有色人種方面的準確性較低。

    IBM CEO Arvind Krishna在信中表示：“IBM不再提供通用的IBM面部識別或分析軟件，IBM堅決反對也不會寬恕將任何技術(shù)（包括其他廠商提供的面部識別技術(shù)）用于大規(guī)模監(jiān)控、種族定性、侵犯基本人權(quán)和自由，或任何不符合我們的價值觀和信任與透明原則的目的?！?/p>

  人臉識別導(dǎo)致“失誤”早有先例

    據(jù)了解，此前紐約時報曾發(fā)表一篇文章，文章中提到，MIT媒體實驗室研究員Joy Buolamwini與微軟科學(xué)家Timnit Gebru合作的一篇研究論文中，作者將微軟、IBM和曠視科技三家的人臉識別技術(shù)進行對比，以判定其人臉識別功能。

    結(jié)果顯示，AI應(yīng)用人臉識別針對黑人女性的錯誤率高達21％－35％，而針對白人男性的錯誤率則低于1％，不同種族的準確率差異巨大。

    在當時，該項研究也引發(fā)了關(guān)于“AI是否存在社會不公甚至種族歧視問題”的探討。顯然并不是，深究其中的原因，更多的是因為當下的人工智能數(shù)據(jù)的量影響了AI的判斷。膚色較深女性較難識別，除了天然人臉特征更難提取之外，可供訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集較少也是影響因素之一。

    關(guān)于人臉識別中因技術(shù)問題引發(fā)的“失誤”案例還有很多，比如之前就發(fā)生過，交通攝像頭把大巴車上的董明珠廣告人像錯當成橫穿馬路的行人進行了抓拍，還在旁邊打出了“橋東違法闖紅燈”的字樣，該事件還上了熱搜榜單；同樣，在去年還發(fā)生了一起“小學(xué)生輕松破解豐巢刷臉取件”的熱點事件，浙江小學(xué)生發(fā)現(xiàn)，用一張人像的打印照片即可輕松“破解”豐巢智能柜的“刷臉取件”，取出父母的快件。事件發(fā)酵后，豐巢緊急下線了該功能，并向公眾回應(yīng)稱，“刷臉取件”是小范圍推出的測試版本，已第一時間下線，并未造成用戶損失。

    總之，關(guān)于“人臉識別”的技術(shù)發(fā)展，更多的可能是給人們的生活帶來了便利性，但也同時導(dǎo)致了一些新的問題，人臉識別技術(shù)到底是不是一個值得大力推廣的方向，也是社會廣為關(guān)注的問題。

    人臉識別當前的發(fā)展情況

    調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，全球人臉識別市場規(guī)模從2009年的3．90億美元增長到2016年的26．53億美元，年均復(fù)合增長率達到31．5％，實現(xiàn)了飛速發(fā)展。預(yù)計未來一段時間人臉識別市場規(guī)模將保持20％左右的增速，到2022年，全球人臉識別市場規(guī)模將達75．95億美元。

    良好的增長態(tài)勢固然反映了技術(shù)的前瞻性。但是發(fā)展至今，人臉識別技術(shù)存在的缺陷也很明顯。

    首先從人臉識別的工作原理出發(fā)，比如在“采集條件”與“采集對象”兩方面，比如，人臉識別環(huán)境的光照條件可能影響圖像采集效果。在進行人臉比對時，假如被采集對象剃了胡子、換了發(fā)型、帶了眼鏡、變了表情，都有可能引起比對失敗。

    同時，隨著年齡的變化，面部外觀也會變化，特別是對于青少年，這種變化更加明顯。因此年齡變化對人臉識別算法的影響也必須得到解決。這里還有一個問題，當人臉識別技術(shù)遇到了雙胞胎，由于相似特征太多，人臉識別基本難以完成分辨。

    另外，若是處于非配合情況下的人臉圖像采集，比如當前受疫情影響人們不得不帶著口罩等物品，也這會導(dǎo)致采集的人臉圖像不完整，從而影響了后面的特征提取與識別，甚至?xí)?dǎo)致人臉檢測算法的失效。

    但是從發(fā)展趨勢來看，越來越多科研單位已開始對人臉識別技術(shù)進行更深入地研究。與此同時，人工智能等先進技術(shù)也將使得人臉識別進一步完善。未來物聯(lián)網(wǎng)時代，人臉識別也有望成為有效身份識別，商業(yè)前景非常廣闊。

    人臉識別受國內(nèi)外共同關(guān)注

    人臉識別自出現(xiàn)以來，不論國內(nèi)還是國外，都對其特別的追崇，尤其以國外更盛。

    除了IBM以外，國外比較知名的人工智能企業(yè)還有：

    德國CognitecSystem，主要從事政府項目的人臉識別系統(tǒng)；

    西班牙HertaSecurity，是一家學(xué)術(shù)氛圍很濃厚的公司，號稱擁有世界上識別最快的人臉識別產(chǎn)品；

    日本NEC，主要做機器人視覺識別系統(tǒng)；

    美國的Identix，以多模認證（指紋、虹膜）為主體業(yè)務(wù)；

    Bioscrypt，早期起于指紋識別考勤，后來轉(zhuǎn)戰(zhàn)人臉識別領(lǐng)域，在市場上占據(jù)了不小份額；

    Google和Facebook也不用多說，兩家美國科技巨頭在多領(lǐng)域均有涉獵，雖然進入人臉識別領(lǐng)域的時間并不算長，但因其本身的雄厚技術(shù)實力以及海量數(shù)據(jù)支持，在人臉識別領(lǐng)域占有一席之地。

    國內(nèi)比較知名的人臉識別公司包括：

    商湯科技，國內(nèi)人臉識別技術(shù)領(lǐng)域的龍頭企業(yè)，曾在一次公開評測中超過了Facebook和Google，由此獲得了知名風(fēng)險投資公司IDG的垂青；

    曠視科技，目前為阿里巴巴旗下螞蟻金服提供面部掃描系統(tǒng)，在金融、安防、零售領(lǐng)域分別開始了商業(yè)化探索并成功發(fā)育出Face＋＋Financial等多款垂直人臉驗證解決方案產(chǎn)品

    云從科技，是一家從中科院重慶研究院孵化的專注于計算機視覺與人工智能的高科技企業(yè)，是中國銀行業(yè)人臉識別第一大供應(yīng)商

    科大訊飛，最早以智能語音及語言技術(shù)而聞名，在2014年聯(lián)合香港中文大學(xué)湯曉鷗教授團隊，共同推出世界領(lǐng)先的人臉識別技術(shù)，識別率高達99％。