來源丨量子位（ID：QbitAI）
作者丨楊凈 邊策
就很離譜，
我，什么都沒做，就莫名其妙被警察關了10天？！
這是發生在美國新澤西州的一段真實故事，
一個酒店偷竊案件，嫌疑人駕車逃逸，
警察沒有驗指紋、沒測DNA，僅靠人臉識別系統，就鎖定了“罪犯”——Nijeer Parks（帕克斯）。
圖 | NJ Advance Media
但尷尬的是，這位“罪犯”壓根就沒去過那個地方，都不知道那個酒店在哪。
甚至，他壓根就不會開車，駕照都沒有，
去警局的時候，還是他的表哥開車送他的，結果還是被關了10天。
真·鍋從天降
據NJ Advance Media報道，去年1月，在新澤西州伍德布里奇市漢普頓酒店，發生了一起偷竊案。
嫌疑人在酒店禮品店偷了糖果和其他零食，在酒店人員報警后逃到了一間男廁所，
在警方趕到時， 該男子交出一張駕照，顯示自己是Jamal Owens，
警方通過巡邏車內的電腦查到，該駕照無效的，可能是嫌疑人偽造，正當警方準備逮捕時，該男子從酒店門口逃出，跳上了一輛道奇挑戰者。
大概是這車型
據NJ Advance Media援引法庭文件披露，當時嫌疑人還撞上了他們的巡邏車。一名警員跟蹤該車，后來發現車輛被遺棄在一個停車場。
于是，神奇的事情從第二天開始了，
來自紐約、新澤西兩大州的調查人員，通過面部識別軟體，掃描了駕照文件，與警察局、FBI資料庫中存檔的嫌疑人照片進行比對，找到了與照片“高度匹配”的人，
這類軟體，主要依賴于數十億張社交媒體照片來識別犯罪嫌疑人，一直飽受詬病。由于某種原因，NJ Advance Media沒有具體透露，目前，新澤西州已經禁止使用這種軟體，
然后，兩個州的警方告訴伍德布里奇市的同事：我們找到嫌疑人啦！
嫌疑人被確定為帕克斯，并以他的名義發出了逮捕令，指控他犯有商店盜竊、偽造政府文件、拒捕、嚴重的武器攻擊、離開事故現場等罪名。
隨后，警方檢查了幾個地址，試圖逮捕帕克斯，但無法找到他，
帕克斯通過祖母知曉了這件事情，隨即要求表哥開車送他去警察局，想澄清誤認問題，
結果，一到警察局門口，他就直接被銬上手銬，被七八個警察同時審訊，
在里面，警察給他看了受損的道奇挑戰者的照片，并一直問：“你知道你做了什么？”
解釋無果之后，他就直接被關進監獄，
帕克斯透露，在保釋前，他在那里呆了10天，
帕克斯被捕后拍攝的照片
當時監獄檢察官提醒他，
如果乖乖認罪，作為交換條件，他將在監獄中服刑6年，直到他服完85%的刑期就可以提前釋放，其中還有3年假釋，
但帕克斯認為，如果他接受審判，檢察官會根據他以前的犯罪歷史尋求20年或更長時間的判決，
他曾因販賣毒品而被定罪6年，但出獄后決定改過自新，找到一份文員的工作，與未婚妻過著安穩的生活，但這件“人臉識別”案件，打破了他的寧靜，
由此，他也開啟了一年多的訴訟之旅。
帕克斯的律師頓對鎮政府、警察局和包括市長約翰-麥科馬克在內的公職人員提起訴訟，指控調查人員依靠面部識別軟體侵犯了他客戶的權利。
市長的發言人表示，鎮政府還沒有看到民事申訴，無法發表評論。
目前，一名高級法院的法官已經開始向檢察官辦公室施壓，要求他們在案件中拿出更多的證據，而不僅是面部識別軟體。
總之，看起來事情還沒結束。
抓罪犯，人臉識別說了算不算？
無獨有偶，這不是美國第一次出現人臉識別抓錯人。帕克斯被抓還不是類似事件中最嚴重的一起。
2014年，一位名叫史蒂夫·塔利（Steve Tally）的財務顧問被誣告搶劫了兩次銀行。
第一次是在當年5月14日，第二次是在他被捕前10天，也就是9月5日，并且被控在第二次搶劫中毆打一名警官，
在警方公開發布9月份搶劫案的監視圖像之后，認識塔利的三個熟人撥打了警方熱線，并指出了塔利外表與劫匪之間的相似之處。就連塔利的前妻在看了警方提供的圖片后，也認為是他。
但塔利有充分的不在場證據：他當時正在一家公司里上班，
警方沒有理會，還把塔利關押了兩個月，在這期間打傷了他。
直到兩個月后，塔利的辯護人拿出了他在公司上班的監控錄像，塔利才得到釋放。
人臉識別可以作為指控一個人的確切證據嗎？
2009年，美國國家科學院的一篇論文指出：除了DNA測試外，沒有其他法醫證據方法可以可靠且始終如一地“證明證據與特定個人或資料來源之間的聯系”。
從技術上來說，人們無法從人臉識別上確定某個嫌疑人的唯一性，
而FBI的法醫音頻視訊圖像分析部門自己也知道，人工進行人臉比對，結論最終會基于個人觀點，
那么機器的算法就一定靠譜嗎？
早在2008年，FBI年的一份報告中建議圖像部門研究量化面部特征的頻率，然而人類已經努力了100多年，目前為止還沒有定論。
人臉識別另一個問題是，將監控攝像頭會壓縮視訊圖像，導致用來區分嫌疑人的皮膚、靜脈和痣等圖案被去除、損壞或變形。
塔利被捕就是因為9月的監控視訊中強盜的臉上存在痣。
實際上，由于采集視訊的光照條件不同，會導致一些偽影被誤認為痣，
雖然當年抓捕塔利使用的是人工對比，但到了今天，準確率更高的AI來做人臉識別依然問題重重，
算法可以在幾秒鐘內搜索數百萬張臉，對于具有規則照明和標準化姿勢的圖像，許多人臉識別系統的準確率都超越了人類，但仍然沒有一個算法可以保證100%的正確率。
在專業性上，AI算法的可解釋性差，人臉識別缺乏支持法醫意見的經驗數據。
錯誤率、隱私都讓人揪心
說到人臉識別抓罪犯，不知你是否會想起幾年前張學友演唱會的“五連殺”。當時警方依靠人臉識別，連續抓住了5名逃犯。
但相比之下，英國的警察就沒有這么好運了。在2017年的歐冠比賽上，英國警方使用了人臉識別系統，結果總共發出了2470次警報，相當于每隔三秒就會提示嫌犯來了，錯誤率高達92%。
在日常生活中，人臉識別的隱私難題，也比錯誤率問題更讓人揪心，
因為擔心隱私被圖像采集方泄露，浙江理工大學部副教授郭兵將使用人臉識別技術的杭州野生動物世界告上了法庭，成為大陸“人臉識別第一案”，
最終，動物世界刪除郭兵辦理年卡時提交的面部特征資訊，
圖 | 杭州網
人臉識別面部資訊屬于個人敏感資訊，一旦泄露將對個人的人身與財產安全造成極大的危害，
也正因如此，人們對于人臉識別的態度越來越慎重。
去年5月，舊金山出于安全與隱私的考慮，禁止政府使用人臉識別技術，成為全球第一個禁用人臉識別的城市。
科技公司對人臉識別的態度這些年也越來越謹慎，IBM退出研究這項技術，微軟也刪除了用于研究的大型人臉識別數據集MS Celeb，
人臉識別這項AI最初的“殺手級”應用，成就許多AI明星公司，但發展至今，人臉識別也正在來到一個十字路口，
一端，它的便利已經充分展現；另一端，伴隨的隱私爭議和錯誤率難題，也不斷以新事件登上熱搜，
用不用人臉識別？在什么地方用人臉識別？如何用人臉識別？
都在成為新時代里的難題，
另外，聽說現在不少小區，都改人臉識別了？
https:http://www.nj.com/middlesex/2020/12/he-spent-10-days-in-jail-after-facial-recognition-software-led-to-the-arrest-of-the-wrong-man-lawsuit-says.html
https:http://theintercept.com/2016/10/13/how-a-facial-recognition-mismatch-can-ruin-your-life/
—完—
