Facebook不惧隐私质疑，继续开发人脸识别技术

也许你并没有意识到，你在社交网络上的每一张照片，都可能暴露自己的信息。像Facebook这样的社交巨头，已经强大到可以从每天用户上传的约4亿张照片中找到你。
　　

一直以来，Facebook都在尝试让计算机赶上人的能力，为此还组建了一个人工智能实验室(AI Lab)，希望通过"深度学习"( Deep Learning)算法调查用户在社交网络上的行为和习惯，进而精准推送信息。其命名为DeepFace的人脸识别技术正是这个实验室的重点项目之一。
　　

为了研究DeepFace，Facebook建立了一个来自于4030个人的440万张标签化的人脸池，公司称这是迄今为止规模最大的人脸池。实验室从这些照片中分析各项组合模块，如眉毛、眼镜、鼻子、脸型等，并在它们上面找到关键的定位点，进而凭借定位点来识别人脸。一旦计算机完成这个过程，被分析的照片将形成类似指纹一样的信息文件。

具体到对每一个脸部图像的处理，Facebook有两个步骤：首先纠正面部的角度，用三维模型来使照片中的人脸朝前;然后采取深度学习的方法，以一个模拟神经网络推算出调整后面部的数字描述。如果DeepFace从两张不同的照片得到了足够相似的描述，它就会认定照片展示的是同一张脸。
　　

目前，在辨别两张陌生照片中的面孔是否是同一个人时，DeepFace的识别率已经达到了97.25%，而人在进行相同测试时的成绩为97.5%。项目组的成员Yaniv Taigman非常自豪地说："我们的新软件已经非常接近人脑的识别能力，比起早些时候执行同样任务的软件，它的错误率已经减少了超过四分之一。"
　　

如果DeepFace能不断提高辨识率，未来，Facebook借助这一技术将可以围绕身份验证衍生出很大的想象空间，例如"刷脸"支付等等。不过，除了技术难题，Facebook还得面临一件麻烦事：它如何让用户相信，人脸识别不会侵犯到隐私?
　　

对此，Facebook强调，DeepFace项目的研究目的是为了加强保护隐私，而不是暴露用户信息。一旦系统从每天上传到Facebook的上亿张新照片中发现了一张你的脸部照片，用户将会收到警告，可以选择模糊脸部以保护隐私。该程序同样适用于来自朋友圈中陌生人的照片，但用户只能看到他们认识的人的面孔。
　　

事实上，过去几年，Facebook一直在隐私问题上饱受指责。
　　

在2010年底，Facebook就曾经希望利用人脸识别技术做一些事情，并发布了一款名为Tag Suggestions的软件。这是一个基于人脸识别技术的新功能，可以在用户把照片上传到Facebook时将新照片与已经标识过的照片进行对比，并把相似的照片分在一组，在需要时，Facebook还会向用户提供照片中好友的姓名，有助于简化标识照片的过程。起初，Tag Suggestions只是在北美上线，当2011年6月它开始在全球推广时，其他地区的用户突然发现，在事先没有收到任何通知的情况下，该功能已经被自动激活了。
　　

这就意味着你的Facebook好友上传照片时，Facebook会自动识别照片中是否有你，甚至会建议你的好友将你标记出来。虽然标记仍然由好友完成，但Facebook在这个过程中明显在鼓励大家标注图片。并不是所有用户都能容忍系统在未经允许情况下自动开启人脸识别功能的行为，所以Tag Suggestions的推出遭到了欧洲隐私保护机构的强烈反对。先是德国官员威胁，将会对Facebook的人脸识别功能发起诉讼;接着，爱尔兰的相关部门针对此事进行调查，随后，Facebook被迫在欧洲地区关闭了人脸识别功能，并删除了针对欧洲用户建立的人脸数据库。
　　

因此，这一次DeepFace亮相后，用户的第一反应也是隐私问题。Facebook要使用户相信人脸识别技术能给他们带来安全的数字体验并不容易，毕竟过去它曾经引发不小争议。