圖源：圖蟲創意
今年早些時候，當亞馬遜的Rekognition錯誤地將28名國會議員認定為犯罪分子時，這些都清楚地顯示出來。
這項技術作為一個整體在很大程度上受到了不準確和系統偏差的影響。
無論誰使用這項技術，出於什麼目的，這些算法都使用了從一個因種族和性別傾向而受阻的社會中提取的原始數據，而種族和性別傾向最終會產生類似的有偏見的結果。
從本質上講，壞數據意味著有偏差的結果。
顯然，對人類的監視伴隨著一系列道德和道德難題。但是如何識別動物呢?
在新技術讓我們能夠理解動物對被監視的看法之前，人們幾乎一直在大膽地訓練電腦識別它們的臉。
就目前而言，我們可以利用我們的技術實力來跟蹤生態系統，並積極管理種群數量。
彭博社(Bloomberg)近日的一篇報導提到了一家挪威公司如何利用面部識別技術捕捉和存儲數百萬條大西洋鮭魚的面部信息，以幫助對抗疾病。
這個魚臉資料庫可能會讓農民監測鮭魚數量，並發現健康方面的異常情況，比如寄生的海蝨，這對全世界的農民來說都是一個福音。
越來越多的動物面孔被載入資料庫，鮭魚只是其中最新的一個。對一些動物來說，從它們身上收集到的生物特徵數據被用來幫助保護動物。
對於其他人來說，由此產生的人工智慧技術可以幫助抵禦偷獵者。
對這些動物的監控既能保護它們的種群，又能確保發展中社區的安全、可追蹤的牲畜。
以下是目前所有(已知)被面部識別軟體監視的動物名單，以及我們為什麼要監視它們:
牛
目前為止，有超過13億頭奶牛在吃草，並且它們的屁將會破壞環境。
疾病可以在距離較近的牛群中迅速傳播，因此要密切關注牛群的健康狀況是件棘手的事情。
一些公司正在調整面部識別技術以簡化這一過程。
愛爾蘭初創公司Cainthus就是這樣的追蹤牛群的公司之一。該公司今年早些時候由美國最大的私營企業之一Cargill投資成立。
有了這些信息，Cargill公司說它可以監測奶牛的「食物和水攝入量，熱量檢測和行為模式」。
「一旦進行了分析，農民就能更準確地判斷每頭奶牛的健康狀況，甚至預測牛奶產量的變化。」
雞
這種基於區塊鏈的系統被稱為「GoGo Chicken」，由中國保險科技公司眾安在線(ZhongAn Online)運營，它允許「有健康意識」的消費者跟蹤他們最終的雞肉晚餐的整個生命周期——從農場到餐桌的整個過程。
眾安在線在接受採訪時表示:「當你在購物時看到(來自我們的)生雞肉，你只需在智慧型手機上點擊一下，就能查看它的誕生地、吃了什麼食物，以及它一生走了多少步。」
豬
在牲畜監控的競賽中，中國無疑處於領先地位。
就連中國電子商務巨頭京東(JD.com)——相當於中國的亞馬遜(Amazon.com)——也在使用面部識別技術來監控大量的豬群，以快速檢測年齡、體重和飲食等指標。
據Yingzi Holding的創始人Chen Yaosheng說，事實證明，豬要比人類更難被監視，因為一個惱人的原因:「人類會一動不動地站在鏡頭前，而豬不會。」
羊
劍橋大學的研究人員正在使用面部識別技術來觀察綿羊的感覺。具體來說，研究人員感興趣的是它們是否感到疼痛。
通過將羊的面部照片輸入電腦，研究人員很快就能發現面部線索，而人類自己則很難發現這些線索。
研究人員認為，這將有助於確保動物得到人道的對待。
研究人員說:「評估動物的疼痛程度是維持動物福利的一個關鍵但耗時的過程。」
獅子
是的，巨獅也被監視著。
自然資源保護主義者和野生動物教師正在使用面部識別技術對1000多頭獅子的資料庫進行監控。
不過，把獅子的臉放到資料庫中首先不是膽小者的工作。
據《科學美國人》報導，攝影師必須在距離這隻大貓100英尺的範圍內拍攝照片。
老虎
英國研究人員正在利用網絡資源，如Flickr和Instagram，幫助建立和加強一個資料庫，最終幫助實時追蹤全球老虎數量。
這些照片一旦被收集起來，就會在一個名為Wildsense Tigers的免費應用程式中由小市民們進行分析。
鳥
當安靜的觀鳥傳統讓人們身心愉悅時，會發生什麼?答案是一款可以檢測超過400種不同北美鳥類面部的應用程式。
這項技術是由世界各地的鳥類愛好者提交的數千張鳥類照片所實現的。
大象
野生動物專家正在追蹤大象，以保護它們免受偷獵者的攻擊。
使用谷歌的雲自動視覺機器學習軟體Cloud AutoML Vision，這項技術將獨特地識別野生大象。
根據報導，如果檢測到盜獵者在同一鏡頭內，這項技術甚至能發出警告。
狐猴
2012年，這些卷尾小動物被評為世界上最瀕危的動物。喬治華盛頓大學的一組研究人員一直在努力保護最後一批。
研究人員選擇了80隻馬達加斯加紅腹狐猴的462張圖像，並創造了LemurFaceID。
該工具能夠準確區分兩隻狐猴的臉，準確率達97%。
研究人員寫道:「一旦優化，我們的系統可以通過提供一種快速、經濟、準確的個人識別方法，促進對已知狐猴的長期研究。」
鯨魚
鯨魚面部追蹤的故事是眾包成功的故事之一。
海洋生物學家克裡斯蒂安·汗(Christian Khan)獨自努力將特定的鯨魚與其他鯨魚區分開來後，他把這些照片上傳到數據競賽網站Kaggle上。不到四個月，數據科學公司DeepSense就能以87%的準確率準確地檢測出單個鯨魚的臉。
從那時起，檢測率穩步提高，並幫助自然資源保護主義者追蹤和監控這種掙扎求存的水生巨物——Atlantic甚至將這些技術稱為「鯨魚的Facebook」。
如果這是真的，那麼真正的問題是，鯨魚是否也會發動「退出Facebook」運動?
貓狗
當然，如果沒有人類最好的朋友和那些喜歡用爪子抓人的貓，用面部識別技術監控的動物名單就不完整。
貓和狗的面部識別技術已經出現好幾年了，通常被用作一種工具，幫助陷入困境的主人找到他們走失的(或者可能是逃跑的)寵物。
其中一種名為PiP的系統，會向距離使用者15英裡的獸醫診所和動物收容所發出包含丟失寵物的面部圖像的警報。