無處可逃 Facebook將從4億張面孔中找到你

　　也許你并沒有意識到，你在社交網(wǎng)絡上的每一張照片，都可能暴露自己的信息。像Facebook這樣的社交巨頭，已經(jīng)強大到可以從每天用戶上傳的約4億張照片中找到你。

　　一直以來，F(xiàn)acebook都在嘗試讓計算機趕上人的能力，為此還組建了一個人工智能實驗室(AI Lab)，希望通過“深度學習”( Deep Learning)算法調(diào)查用戶在社交網(wǎng)絡上的行為和習慣，進而精準推送信息。其命名為DeepFace的人臉識別技術正是這個實驗室的重點項目之一。

　　為了研究DeepFace，F(xiàn)acebook建立了一個來自于4030個人的440萬張標簽化的人臉池，公司稱這是迄今為止規(guī)模最大的人臉池。實驗室從這些照片中分析各項組合模塊，如眉毛、眼鏡、鼻子、臉型等，并在它們上面找到關鍵的定位點，進而憑借定位點來識別人臉。一旦計算機完成這個過程，被分析的照片將形成類似指紋一樣的信息文件。

 

　　具體到對每一個臉部圖像的處理，F(xiàn)acebook有兩個步驟：首先糾正面部的角度，用三維模型來使照片中的人臉朝前;然后采取深度學習的方法，以一個模擬神經(jīng)網(wǎng)絡推算出調(diào)整后面部的數(shù)字描述。如果DeepFace從兩張不同的照片得到了足夠相似的描述，它就會認定照片展示的是同一張臉。

　　目前，在辨別兩張陌生照片中的面孔是否是同一個人時，DeepFace的識別率已經(jīng)達到了97.25%，而人在進行相同測試時的成績?yōu)?7.5%。項目組的成員Yaniv Taigman非常自豪地說：“我們的新軟件已經(jīng)非常接近人腦的識別能力，比起早些時候執(zhí)行同樣任務的軟件，它的錯誤率已經(jīng)減少了超過四分之一?！?/P>

　　如果DeepFace能不斷提高辨識率，未來，F(xiàn)acebook借助這一技術將可以圍繞身份驗證衍生出很大的想象空間，例如“刷臉”支付等等。不過，除了技術難題，F(xiàn)acebook還得面臨一件麻煩事：它如何讓用戶相信，人臉識別不會侵犯到隱私?

　　對此，F(xiàn)acebook強調(diào)，DeepFace項目的研究目的是為了加強保護隱私，而不是暴露用戶信息。一旦系統(tǒng)從每天上傳到Facebook的上億張新照片中發(fā)現(xiàn)了一張你的臉部照片，用戶將會收到警告，可以選擇模糊臉部以保護隱私。該程序同樣適用于來自朋友圈中陌生人的照片，但用戶只能看到他們認識的人的面孔。

　　事實上，過去幾年，F(xiàn)acebook一直在隱私問題上飽受指責。

　　早在2010年底，F(xiàn)acebook就曾經(jīng)希望利用人臉識別技術做一些事情，并發(fā)布了一款名為Tag Suggestions的軟件。這是一個基于人臉識別技術的新功能，可以在用戶把照片上傳到Facebook時將新照片與已經(jīng)標識過的照片進行對比，并把相似的照片分在一組，在需要時，F(xiàn)acebook還會向用戶提供照片中好友的姓名，有助于簡化標識照片的過程。起初，Tag Suggestions只是在北美上線，當2011年6月它開始在全球推廣時，其他地區(qū)的用戶突然發(fā)現(xiàn)，在事先沒有收到任何通知的情況下，該功能已經(jīng)被自動激活了。

　　這就意味著你的Facebook好友上傳照片時，F(xiàn)acebook會自動識別照片中是否有你，甚至會建議你的好友將你標記出來。雖然標記仍然由好友完成，但Facebook在這個過程中明顯在鼓勵大家標注圖片。并不是所有用戶都能容忍系統(tǒng)在未經(jīng)允許情況下自動開啟人臉識別功能的行為，所以Tag Suggestions的推出遭到了歐洲隱私保護機構的強烈反對。先是德國官員威脅，將會對Facebook的人臉識別功能發(fā)起訴訟;接著，愛爾蘭的相關部門針對此事進行調(diào)查，隨后，F(xiàn)acebook被迫在歐洲地區(qū)關閉了人臉識別功能，并刪除了針對歐洲用戶建立的人臉數(shù)據(jù)庫。

　　因此，這一次DeepFace亮相后，用戶的第一反應也是隱私問題。Facebook要使用戶相信人臉識別技術能給他們帶來安全的數(shù)字體驗并不容易，畢竟過去它曾經(jīng)引發(fā)不小爭議。