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這是一個看臉的時代。
無論是刷卡支付、考勤打卡，還是在機場港口，門鎖門禁都可能要用到人臉識別。你走在街巷上可能被路邊攝像頭拍下，並經過一系列人臉識別技術判斷出你的身份。這項新的技術已經成為警察尋找罪犯的最強助攻，還記得張學友演唱會上落網的那些疑犯嗎？
技術背後的支撐是數據。如果這些隱私數據被竊取，你的臉可能不只屬於自己，可能屬於任何人。
雷鋒網就在昨天報導了一起國內某人臉識別公司發生大規模數據洩露事件。該公司所掌握的數百萬人的跟蹤數據可供任何人訪問，其中包含超過 256 萬人的個人信息，例如身份證號碼、身份證發行日期、性別、國家、住址、生日、照片、僱主和過去 24 小時內的位置，大約有 668 萬條記錄。
知道創宇對這起數據洩露可能帶來的風險點進行了分析：
除了資料庫洩露事件，人臉識別的技術成熟度也被圍觀群眾質疑，之前就曾出現過不少烏龍事件。
比如去年 11 月，一張寧波「行人闖紅燈曝光臺」的照片被網友廣為傳播。在曝光臺的大屏幕中出現了知名女企業家董明珠的照片，旁邊還展示了她是在「橋東違法闖紅燈」的。網友仔細查看後卻發現原是人臉識別系統出錯，將大巴車上的董明珠廣告人像錯當橫穿馬路路人記錄，鬧了個大烏龍。（所以，編輯被認成波多野結衣指日可待……了嗎？）
（董明珠：？？？）
不止如此，連巨頭公司也出現過這種烏龍，比如亞馬遜 2016 年推出圖像識別AI系統「Rekognition」，還積極向美國警方推銷以幫助其辦案。但「Rekognition」也曾將 28 名美國國會議員識別成了罪犯。
原本只是個證明技術牛X的測試，利用一個擁有2. 5 萬張公開罪犯照片的資料庫，把國會參眾兩院所有現任議員的照片交給「Rekognition」處理，看2. 5 萬張照片中是否有照片與國會議員匹配，結果有 28 張匹配。這就很尷尬了……
還有人因為眼睛小，照片不能被護照人臉識別系統識別，甚至人臉識別系統存在種族差別都曾被高度討論。因為曾有白人與黑人合照攝像頭只跟蹤鎖定白人情況。
人臉識別技術經過 40 多年的發展，技術已經達到一定的成熟度，相比指紋識別、虹膜識別技術，其在實用性方面更有優勢。
人臉識別過程大概分為三步，第一步是面部檢測，即輸入圖像中是否有面部，如果是，則給出每個面部的位置和大小。第二步是面部特徵定位，即對於每個面部發現，檢測主要器官的位置和形狀，最後進行面部比較：根據面部特徵定位的結果，與資料庫中的面部相比，面部判斷身份信息。
這種方式採用非接觸式採集，非侵入性且易於接受，因此人們對這項技術抱有很高期待。但更多業內人士認為現有的人臉識別系統在用戶配合，獲取條件理想時，可以取得滿意的效果。但是，當用戶不配合，採集條件不理想時，現有系統的識別率會突然提高。識別技術還有許多具有挑戰性的問題需要解決。
比如，當比較面部時，存儲在系統中的面部之間存在差異，例如剃鬍須，改變髮型，擁有更多眼鏡，以及改變表情可能導致比較失敗。換句話說，如果一個人做了一個小的改變，系統可能會失敗認證。目前美國有些先進的人臉識別系統，測試時識別出1％的誤讀率。
但1%的概率仍會帶來各種烏龍。
中國科學院自動化研究所的張曉波博士也曾表示，照明、姿勢、裝飾等都會對機器人臉識別產生影響。對於非合作情況下的人臉圖像採集，遮擋問題非常嚴重。特別是在監控環境中，被監控對象可能佩戴眼鏡，帽子等配件，使得捕獲的人臉圖像可能不完整，影響後續的特徵提取和識別，甚至導致人臉檢測算法。無效。
除此之外，面部外觀隨著年齡的增長而變化，特別是對於青少年。人臉識別算法的識別率因不同年齡組而異。還必須解決年齡變化對人臉識別算法的影響。另外，雖然人臉識別算法的大小隨著人臉資料庫大小的增加而減小，但如何在大規模應用環境中維持或提高人臉識別算法的識別率也是一個非常重要的問題。
最重要的，在安全性方面，人臉識別系統信息存儲仍然基於計算機可識別的語言，即數字或特定代碼。而隨著這些數據價值的提高，面臨黑客攻擊的風險也會越來越高。
對於黑產而言，數據越詳細具體越好下手，如此說來，人的面部及位置數據對其而言無疑是個巨大的誘惑。
此次人臉數據洩露事件受到了廣泛網友的關注，但雷鋒網編輯也注意到，網友們似乎「比較寬容」。
以下為熱門網友評論：
這和以前的信息洩露風險差不多，就是再加個人臉，所謂債多了不愁，蝨子多了不癢；
中國人願意用隱私換方便，言猶在耳；
只要有數據，就必然有丟數據，沒什麼慌的；
有種被豬隊友洩密的感覺，這麼一曝光所有人都知道有洩露問題，沒捅出來的時候可能還不會有人拿來跟蹤，報導之後什麼人都可以有想法了……
這些回答似乎都透露著一種溫水煮青蛙的無可奈何。
知乎上有一個問題，大數據、人工智慧、人臉識別技術真的能阻擋黑產腳步嗎？還是催生更多攻擊面，讓不法分子更加增強火力獲取個人信息？
這個問題的確很難回答。不可否認的是，任何技術的出現都伴隨著許多值得期待的亮點。同時，理想與現實之間始終存在著不可避免的差距。
你怎麼看這件事？歡迎給（即將成為波多野結衣的）編輯後臺留言。