“刷脸”真的靠谱吗？
面部识别技术越来越先进，不断渗透我们的日常生活。一些人乐观地认为，“刷脸”时代正在向我们走来。可是，“刷脸”真的靠谱吗？至少从目前看，还得打上一个问号。
准确度欠缺
最近一段时间，“刷脸”接二连三地出糗。
在美国，有机构使用亚马逊公司的面部识别系统扫描了535名国会议员的面部照片，并与相关数据库中的2.5万张罪犯照片比对，结果28名议员被系统识别为罪犯。
英国多个城市的警方开始试应用面部识别技术。但最近公布的有关数据显示，伦敦警方使用的面部识别系统错误率高达98％，被批评为“几乎完全不准确”。伦敦警察局局长克雷茜达·迪克对此辩护说，她不认为这项技术会带来大量逮捕行动，但公众“期待”执法机构测试使用面部识别技术。
英国警方曾将面部识别技术应用在音乐会、节日庆典或足球赛等场合。据英国媒体报道，在威尔士加的夫举行的2017年欧洲冠军联赛决赛中，警方使用的面部识别系统产生2400多次匹配，其中2200多次是“假阳性”匹配，即把普通人错认为犯罪嫌疑人。
美国麻省理工学院“媒体实验室”研究人员测试了微软、IBM（国际商用机器）和中国旷视科技3家公司的面部识别系统，让3个系统判断1270张图片中人物的性别。结果显示，3个系统对肤色较浅男性的判断错误率都低于1％，识别效果较好；但对肤色较深女性的判断错误率从21％到35％不等，识别效果差。
训练数据不理想
对于“媒体实验室”的研究，IBM公司沃森和云平台业务首席架构师鲁奇尔·普里说，人工智能系统深度学习的有效性有赖于训练的基础数据。即使人工智能模型本身设计优异，不理想的训练数据只能导致高错误率及带有偏见的判断。曾有研究显示，在美国广泛使用的一套面部识别系统训练数据中，超过75％的图像为男性，超过80％的人为白人。
英国《自然》杂志在近期一篇评论文章中也指出，无论在学术界还是产业界，开发出复杂算法会广受赞誉，但相对而言，很少有人关注数据如何收集、处理和归类。导致人工智能产生偏见的一个主要因素，就是训练所使用的数据质量不佳。
麻省理工学院人工智能研究人员乔纳森·弗兰克尔认为，很多用于面部识别的图片质量不佳，尤其是那些街头监控摄像头拍下的图片，也是导致面部识别技术在实际应用上经常出错的一个重要原因。 （据新华社）
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