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人脸识别冤枉了 98% 的好人,伦敦警察局长:我很满意

同样是人脸识别技术的应用,零逮捕战绩的英国 AFR 和屡立战功的国内警方的 AI 系统,看来已经拉开了段位级的差距。
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  想不到,英国警察局的人脸识别系统竟然患上了某种“隐疾”。

  前天,在伦敦议会听证会上,大都会警察局局长 Cressida Dick 透露出,本地警察局部署的人脸识别系统的效果惊人——准确率达到了 2%!

  也就是说,在一次识别中,98% 的嫌疑犯都为误判。不瞒您说,英国人脸识别系统患上的正是致命的脸盲症啊……

  对于这样看起惨不忍睹到无眼看的识别结果,英国警察表示很,满,意。

  Excuse me ?没听错吧?

  寒心的数据

  从去年开始,英国警方开始使用自动面部识别技术(AFR)辅助搜捕。重点开展此项任务的警方有两处,一是大都会警察局,二是南威尔士警察局。

  他们把这项技术部署在人多嘈杂的公共区域,包括音乐会、足球比赛等大型集体活动场地中。通过移动的摄像机扫描人群捕捉人像,之后将这些图像与想要抓捕的逃犯照片相匹配。

  之后只需对比出结果,相似度高的,不就是 get 的逃犯么,完美。然鹅!现实的数据异常骨感,如同大型打脸现场——

  去年 6 月的欧冠联赛上,当南威尔士警方的人脸识别相机首次应用时,系统发出了 2470 次警报。也就是说,在这场球赛中每隔三秒就会提示嫌犯来了,系统的努力程度着实令人感动。

  但是……在这两千多次的预警中,只有 173 次是正确的判断,AFR 的错误率高达 92%。

  还不仅仅如此。

  去年 10 月,在警方表示已经升级了此系统的情况下,在一次拳击比赛现场,系统正确识别了 5 人,错误识别 46 人,错误率 90%。

  去年 11 月,威尔士和澳大利亚对阵的国际橄榄球大赛上,正确识别 6 人,错误识别 42 人,错误率 87.5%。

  如此脸盲的人脸识别系统不禁让人怀疑,这样的 AI 到底有何用呢 [怀疑脸.jpg]。

  英国警方给出的统计数据显示,截止到今年 5 月份,南威尔士警方的 AFR 识别错误率平均为 91%。

  而大都会警察局的 AFR 系统看起更菜,平均错误率高达 98%。目前,AFR 帮助警方逮捕了 0 人。

  面对这样的结局,警方一边声称在升级系统,另一边在甩锅。

  据外媒 The Verge 报道,在周三的伦敦议会听证会上,大都会警察局局长 Cressida Dick 指出,“零逮捕”不可怕,这本来就是试用阶段,对它的期望并不高。这可是尖端技术,公众和我们都愿意尝试一下。

  担忧如期而至

  但,英国警察叔叔的“满意”,实在是不得已的嘴硬。。

  毕竟一些西方国家,自有国情在彼。

  实际上,这种面部识别和追踪技术,在英国引发了巨大的争议。甚至英国各界群众,还发起了一项“FACE OFF CAMPAIGN”的抗议活动。

  这个抗议的主旨只有一个:请警方停止用摄像头进行面部识别。

  抗议者认为,自动面部识别技术,会对个人隐私和言论自由造成影响,并且可能引发歧视性的政策,例如种族和性别偏见等。

  尤其是这套系统超高的错误率,成为大众担心的对象,毕竟大量无辜的人,并当成犯罪嫌疑人——

  一旦你因此被警方扣留,面部信息还会被记录在一个内部数据库里,即便你是无辜的路人,这些个人数据也不会被删除。

  总之,政府斥资数百万英镑的项目,几乎是个不受外界待见的渣渣系统;英国警方的面部识别监控,还面临被告上法院。

  类似的问题,在美国也有发生。

  美国各大科技公司一旦跟政府合作,时不时就会被揪出来鞭挞一番。比如最近亚马逊就站在一个风口浪尖上。

  全因亚马逊准备与美国警方合作,利用亚马逊的云计算平台、人工智能技术,帮助警方使用人脸识别技术。

  美国公民自由联盟警告称,亚马逊向警方提供的技术,可能会被用于自动监视,会让城市监管部门追踪居民,不管他们是不是犯罪嫌犯。它还能够允许警方确认参与抗议的人,帮助移民局官员持续监控移民。

  对于种种指责,亚马逊也只能给出一些弱弱的回应。

  歌神第六杀

  相比之下,国内的人脸识别系统准确得让各路逃犯想哭。

  同样是部署在音乐会,在7 月 6 日晚张学友呼和浩特演唱会上,警方的人脸识别系统再次立功,成功查获全国在逃人员王某。

  这已经是“歌坛神捕”张学友的六连杀了。此前媒体也报道过,从今年 4 月 7 日的南昌演唱会上,AI 就帮助警察在歌神演唱会上抓捕了一名逃犯,随后这三个月,歌神走到哪,哪里的逃犯就会抖一抖。

  网友感慨于此,特作对联一副——

  上联:风调雨顺萧敬腾

  下联:国泰民安张学友

  横批:萧张至极

  同样是人脸识别技术的应用,零逮捕战绩的英国 AFR 和屡立战功的国内警方的 AI 系统,看来已经拉开了段位级的差距。


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