【科技.未来】人脸辨识欠指引 或加剧有色人种针对

撰文: 孔祥威
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近日有公司免费提供美、加中小学(K-12)人脸辨识系统,声称可加强校园安全。惟效用成疑之外,还可能导致其他恶果。

过往从事串流业务的RealNetworks(例如港人较熟的RealPlayer),其开发的人脸辨识工具SAFR上周起,可供美国及加拿大的学校——由幼稚园到高中(K-12)免费下载,校方可自行升级校园保安镜头。惟效用成疑、反对者担心侵犯私隐之外, 以现时技术,在美国还可能加剧现存对有色人种偏见,更重要的是对于种种问题仍未有使用共识。(前文:《【科技.未来】人脸辨识引入校园 以安全为名的监控》

准确度成疑 加剧种族不公

纽约公民自由联盟(NYCLU)、法律辩护基金会等维权组织还担心人脸辨识或会带来恶果,成为另一种针对有色人种学生的手段。美国公民自由联盟曾去信亚马逊写道:“人脸辨识技术有偏见,错误辨认非裔美国人,而且所依赖的资料库,是由司法制度中充满歧视的记录建立而成。”

事实上,近年有好些研究指出,现时的人脸辨识工具辨识黑人女性的准确度奇低,例如麻州理工一项研究发现,IBM的软件辨认黑人女性的成功率只有65%。虽然SAFR在一项测试的准确率达到99.8%,但格拉沙也坦承,他的公司并未测试过SAFR对于有色人种的准确度是否与白人一样,不过他强调识别系统刻意设计为,只会推算人的年龄和性别,而不会推算人种,以避免种族歧视指控。

美国麻州理工Media Lab电脑科学家Joy Buolamwini的团队,曾分析三间大型科技公司的人脸辨识技术,在辨识黑人女性上明显较差。(MIT Gender Shades 网页截图)

美国政府责任署(GAO)4月发表调查,发现在类似的违规情况下,黑人学生比白人更容易受罚,受罚程度也较重。“这将会加剧现存的种族矛盾,不论是监控还是惩罚。”古锡担心说。

人脸辨识初创公司FaceFirst行政总裁查普(Peter Trepp)补充,人脸辨识技术用于青少年或儿童仍存在困难,因为他们的面容易随成长过程变化,而且系统也无法辨识对象长大成人才渐有的面容特征。因此,人脸辨识或有可能误把好学生当罪犯。

因此,不是每个人脸辨识业者都对学校有兴趣。人脸辨识公司Kairos的客户包括第一资本(Capital One)、宜家家居(IKEA)及百事公司(Pepsi Co.),Kairos行政总裁碧坚(Brian Brackeen)认为,若在校园使用辨识系统,对公司来说“太危险”。

2015年一名网页开发者发现,他一位女性朋友的肖像被Google辨认为大猩猩(Gorillas)。虽然Google曾为此公开致歉并承诺改进,但据《连线》杂志(Wired)本年1月的追查报导,Google Photos只是因咽废食地不让其演算法辨认整个大猩猩类别,未有真正解决问题:

欠使用指引 有待政府介入

业界多以商业秘密为理由,拒绝透露如何设计和检测监控系统,一些家长提出担心也未获回应。修兹(Jim Shultz)有一名15岁女儿在纽约读书,校方正大洒金钱安装人脸辨识监察系统。他对《华盛顿邮报》(Washington Post)说:“所有这些问题都没有得到回答:在什么情况下孩子的脸会被系统记录?是否需要先得到家长同意?谁可以作人脸辨识搜寻?这好比有人送了一架全新的靓车给他们,却懒得揭开引擎盖看看。”

RealNetworks只会在批核过程中查核申请机构是否“真学校”,然后由学校自行安装使用。对于学校如何使用SAFR、数据储存多久、是否需要征求参与者同意等,并无任何指引。现时美国也没有联邦法律规管人脸辨识技术,只有伊利诺伊州(Illinois)和得克萨斯州(Texas)立法规定业界必须在收集“人脸图像”(faceprints)等生物特征资讯前,需先征求对方同意。

微软主席Brad Smith近日撰文呼吁政府规管人脸辨识使用。(资料图片;视觉中国)

鉴于人脸辨识仍有众多问题尚待解决,微软主席史密夫两周前在微软官方博客撰文,一方面坦承科技业界对人脸辨识的想法仍有改善空间,另一方面主动要求政府规管这门技术。他认为人脸辨识就如汽车、食品及药物等,立例规管才能给予大众信心:“如果只有几间科技公司自律,问题仍会存在……一个对具有潜在好处的产品积极规管的世界,更胜于一个毫无法律监管的世界。”他提议美国国会任命委员会研究人脸辨识,并提供监管建议。事实上,联邦贸易委员会(FTC)早于2012年发表过研究报告和建议,惟国会一直未有跟进立法。

RealNetworks的格拉沙欢迎政府介入,解决伦理问题:“这不只是科幻小说,而是逐渐成为重要的讨论问题。关心这些议题的人需要参与,不只是因为担心而参与,应尝试提出解决方法。若提供人脸辨识系统的人视私隐如无物,情况将会很坏。”

上文节录自第121期《香港01》周报(2018年7月23日)《人脸辨识趋普及 安全与私隐角力》。

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