有争议的软件声称从你的脸上告诉人格

2017-11-02 15:53:12

Lioba Schneider / plainpicture作者:Sally Adee CAN软件只需通过分析您的面部来识别复杂的个性特征 Faception是以色列特拉维夫的一家初创公司,该公司本周声称它的技术就是这样,引发了争议而不只是内向或外向等广泛的类别:Faception声称它可以发现恋童癖者,恐怖分子和品牌推动者 Faception的算法从各种来源搜索人物的图像,包括上传的照片,实时流式视频和数据库中的照片然后它对面部特征进行编码,包括宽度和高度比,以及关键点 - 例如,眼角和嘴角 “使用自动特征提取是人脸识别和情感识别的标准,”Google DeepMind的机器视觉工程师Raia Hadsell说有争议的部分是接下来发生的事情 Faception将这些功能映射到它在过去三年中开发的15个专有“分类器”它的类别包括恐怖分子,恋童癖,白领犯罪,扑克玩家,宾果玩家和学术为了提出其定制原型,Faception的首席技术官Itzik Wilf表示,该系统已经培训了数千个已知例子的图像的面部特征他说,该软件仅关注面部特征,而忽略了发型和珠宝等内容 “Faception声称它可以发现恐怖分子,恋童癖者 - 甚至品牌推广者和宾果玩家”Wilf说这导致了显着的成功当提交2016年巴黎袭击事件背后11人的照片时,该算法能够将其中的9人归类为恐怖分子同样,它在一个图像数据库中发现了27个扑克玩家中的25个 Faception网站还列出了其技术更平淡的用途,包括营销,保险承保和招聘 “人力资源部门可以用它来确定合适的候选人,”威尔夫说然而,许多机器视觉研究人员都在哭泣,包括纽约伊萨卡康奈尔大学的EminGünSirer “一名试图标记每一个阿拉伯血统的人的分类器可以识别出11名巴黎袭击者中的9名,其代价是在世界上4.5亿阿拉伯人中错误地标记了3.7亿人,”他说 “这样的分类器完全没用”Wilf说,对于他们的每个分类器,训练集的图像都是成千上万的但对于恐怖主义或恋童癖等不常见的行为,这仍然会导致一些误报,而Wilf也承认这一点 “机器学习算法总是存在准确性问题,”他说因此,算法将始终遵循人类判断英国圣安德鲁斯大学的David Perrett表示,这在实践中意味着什么并不清楚,因为人类从面部特征中推断出人格的能力仅略高于偶然性人脸识别技术近年来一直是许多伦理争论的主题最近,有一个俄罗斯应用程​​序FindFace引起了强烈抗议,该应用程序使用来自社交网络Vkontakte的数据,使用户能够识别他们在街上抢购的人 “我们永远不会将我们的知识产权许可给那些将其用于各种目的的人,”威尔夫说但该公司的联合创始人吉拉德·贝查(Gilad Bechar)表示,其客户之一是美国以外的一家未具名的安全承包商 “这是一个新想法,