最「懂」你的科技 臉部辨識技術是方便還是威脅

林思怡 2018年07月19日 19:14:00

用於臉部辨識的AI儘管方便,卻也帶來隱私疑慮(圖片取自Affectiva)

你的一顰一笑再也逃離不了人工智慧的手掌心?

 

人工智慧正流行,而隨之誕生的臉部辨識系統不僅可以用來解鎖智慧型手機、授權銀行交易和抓犯人,還可以讓公司用來研究商品廣告是否打中客人「心中最軟的一塊」。

 

但真的是如此嗎?到底會有多少公家機關或是私人公司秉持著「大眾利益」,行「侵害隱私」之實呢?

 

乘客在法國機場的移民局接受臉部辨識。(湯森路透)

 

「藏不住的笑意」

 

從1970年代起,心理學家就號稱他們可以透過「微反應」(micro expression)或是相片和影像中的臉部表情,判讀一個人隱藏在背後的情緒。現在,透過演算法和高畫素相機,科技公司稱他們能更加精確地解讀人們的心情。

 

「你現在就能看到商業用途運用(臉部辨識技術)了。」英國數據公司IHS Markit的影像專家菲利波(Oliver Philippou)說,「這種技術可能被用在超市走廊,不是為了鎖定人,而是用來分析顧客的年齡和性別,以及他們的基本情緒。這能幫助超市制定目標營銷策略和產品擺設。」

 

 

市場研究機構凱度明略行(Kantar Millward Brown)使用美國新創公司Affectiva開發的技術,評估消費者對電視廣告的反應。Affectiva會在經過允許的情況下記錄人們的臉,然後用代碼逐幀記錄他們的反應,進而評估他們的情緒。

 

明略行公司的創新部門管理負責人佩吉(Graham Page)說:「我們會採訪一些人,但是透過觀察他們的反應,我們可以得到更豐富的細微訊息。你能準確看到廣告的哪一部分有效,勾起了什麼樣的情緒反應。」

 

 

用來找出可疑分子?

 

不過臉部辨識系統更具爭議的一點在於,某些新創公司以「安全」的名義來提供情緒偵測服務。

 

英國公司WeSee聲稱,他們的AI技術能夠解讀一些未經訓練的肉眼所看不出來的臉部訊息,進一步發現可疑行為。像是懷疑或者憤怒等情緒可能會被隱藏,並且和當事人當時所說的話並不一致。

 

WeSee透露他們正與一間「高知名度」的執法機構合作,分析被訊問人士的動作和表情。

 

 

執行長富爾頓(David Fulton)向《英國廣播公司》(BBC)表示:「即使只有解析度低的影片畫面,我們的技術也能夠利用表情、姿勢和動作來確定一個人的情緒狀態或者行為意圖。」並表示未來有機會與政府合作,分析地鐵等大眾交通工具的攝影機監測可疑行為,將潛在的恐怖威脅回報給當局。另外,也可以運用在足球比賽或政治集會此類有大型人潮的活動。

 

臉部辨識「準」嗎?

 

英國數據公司IHS Markit的影像專家菲利波則對於情緒偵測技術的準確性有所懷疑。「光是辨識人臉就有相當程度的誤差,(技術)最好的公司聲稱自己的準確率是90至92%。當你試圖去評估情緒,誤差會更大。」

 

呼籲保護隱私權的活動人士擔心臉部辨識技術會出錯或造成偏見。

 

國際隱私組織(Privacy International)的卡圖納(Frederike Kaltheuner)說:「雖然我能想像確實有一些很棒的使用案例,但是情緒監控、臉部辨識與人臉檔案收集所帶來的隱私問題是前所未見的。」

 

 

事實上,單單只是人臉識別就曾發生有爭議性的問題了。

 

BBC廣播一台(Radio 1)5月在斯旺西(Swansea)舉辦周末音樂節(Biggest Weekend),南威爾斯(South Wales)警方透過掃描識別,大規模監控當中狂歡的人群。

 

警方使用自動臉部辨識系統(Automated Facial Recognition,AFR),藉由攝影機和軟體來找出「要關注的人」,將他們的臉與記錄拘留人士的資料庫進行比對。

 

南威爾斯警方的AFR項目主管羅伊德(Scott Lloyd)表示,1個警方正在搜捕的男子在「10分鐘內」就被找出來並且逮捕。

 

 

不過,臉部辨識系統也不是沒「出槌」過。2017年在威爾斯卡地夫(Cardiff)舉行的歐洲冠軍聯賽決賽(UEFA Champions League Final)中,南威爾斯警方使用最新的人臉辨識技術從現場17萬名觀眾中找出了2470名嫌疑罪犯,但之後卻被發現當中出現「大量錯誤」

 

臉部辨識侵犯隱私

 

卡地夫居民布利吉斯(Ed Bridges)7月由英國人權組織「自由」代表,對警方展開法律行動,指稱AFR侵犯了大眾隱私權,而且缺乏適當監督。案件也即將進入英國高等法院審理。

 

 

但是,發展臉部辨識研究的美國聯邦機構國家標凖技術研究所(National Institute of Standards and Technology)的生物辨識項目負責人格羅瑟(Patrick Grother)表示,相關技術正變得越來越可靠,將原因歸功於「卷積神經網路」(Convolutional Neural Network,CNN)的發展。

 

格羅瑟說:「這些演算法讓電腦能夠在不同的規模和角度上進行影像分析。」卷積神經網路是目前深度神經網路(deep neural network)領域的發展主力,在圖片辨別上甚至可以做到比人類還精準的程度。

 

「就算太陽眼鏡或圍巾等配件可能遮蓋了部分人臉,你都能夠更精準辨識。從2014年到現在,錯誤率已經縮小了10倍,不過沒有一種運算法是完美的。」

 

英國公司WeSee執行長富爾頓表示,他的技術只不過是一種工具,有助更加智慧地分析現有影像。他進一步稱說,WeSee對於臉部情感的識別能力和人的肉眼是一樣的,「準確率在60%到70%左右」。

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