無處可逃 Facebook將從4億張面孔中找到你

　　也許你并沒有意識到，你在社交網絡上的每一張照片，都可能暴露自己的信息。像Facebook這樣的社交巨頭，已經強大到可以從每天用戶上傳的約4億張照片中找到你。

　　一直以來，Facebook都在嘗試讓計算機趕上人的能力，為此還組建了一個人工智能實驗室(AI Lab)，希望通過“深度學習”( Deep Learning)算法調查用戶在社交網絡上的行為和習慣，進而精準推送信息。其命名為DeepFace的人臉識別技術正是這個實驗室的重點項目之一。

　　為了研究DeepFace，Facebook建立了一個來自于4030個人的440萬張標簽化的人臉池，公司稱這是迄今為止規模最大的人臉池。實驗室從這些照片中分析各項組合模塊，如眉毛、眼鏡、鼻子、臉型等，并在它們上面找到關鍵的定位點，進而憑借定位點來識別人臉。一旦計算機完成這個過程，被分析的照片將形成類似指紋一樣的信息文件。

 

　　具體到對每一個臉部圖像的處理，Facebook有兩個步驟：首先糾正面部的角度，用三維模型來使照片中的人臉朝前;然后采取深度學習的方法，以一個模擬神經網絡推算出調整后面部的數字描述。如果DeepFace從兩張不同的照片得到了足夠相似的描述，它就會認定照片展示的是同一張臉。

　　目前，在辨別兩張陌生照片中的面孔是否是同一個人時，DeepFace的識別率已經達到了97.25%，而人在進行相同測試時的成績為97.5%。項目組的成員Yaniv Taigman非常自豪地說：“我們的新軟件已經非常接近人腦的識別能力，比起早些時候執行同樣任務的軟件，它的錯誤率已經減少了超過四分之一。”

　　如果DeepFace能不斷提高辨識率，未來，Facebook借助這一技術將可以圍繞身份驗證衍生出很大的想象空間，例如“刷臉”支付等等。不過，除了技術難題，Facebook還得面臨一件麻煩事：它如何讓用戶相信，人臉識別不會侵犯到隱私?

　　對此，Facebook強調，DeepFace項目的研究目的是為了加強保護隱私，而不是暴露用戶信息。一旦系統從每天上傳到Facebook的上億張新照片中發現了一張你的臉部照片，用戶將會收到警告，可以選擇模糊臉部以保護隱私。該程序同樣適用于來自朋友圈中陌生人的照片，但用戶只能看到他們認識的人的面孔。

　　事實上，過去幾年，Facebook一直在隱私問題上飽受指責。

　　早在2010年底，Facebook就曾經希望利用人臉識別技術做一些事情，并發布了一款名為Tag Suggestions的軟件。這是一個基于人臉識別技術的新功能，可以在用戶把照片上傳到Facebook時將新照片與已經標識過的照片進行對比，并把相似的照片分在一組，在需要時，Facebook還會向用戶提供照片中好友的姓名，有助于簡化標識照片的過程。起初，Tag Suggestions只是在北美上線，當2011年6月它開始在全球推廣時，其他地區的用戶突然發現，在事先沒有收到任何通知的情況下，該功能已經被自動激活了。

　　這就意味著你的Facebook好友上傳照片時，Facebook會自動識別照片中是否有你，甚至會建議你的好友將你標記出來。雖然標記仍然由好友完成，但Facebook在這個過程中明顯在鼓勵大家標注圖片。并不是所有用戶都能容忍系統在未經允許情況下自動開啟人臉識別功能的行為，所以Tag Suggestions的推出遭到了歐洲隱私保護機構的強烈反對。先是德國官員威脅，將會對Facebook的人臉識別功能發起訴訟;接著，愛爾蘭的相關部門針對此事進行調查，隨后，Facebook被迫在歐洲地區關閉了人臉識別功能，并刪除了針對歐洲用戶建立的人臉數據庫。

　　因此，這一次DeepFace亮相后，用戶的第一反應也是隱私問題。Facebook要使用戶相信人臉識別技術能給他們帶來安全的數字體驗并不容易，畢竟過去它曾經引發不小爭議。