鈦媒體注：亞馬遜于2016年宣布推出其稱為Rekognition面部識別服務(wù)。該服務(wù)被稱為一種“深度學(xué)習(xí)型圖像和視頻分析”。

　　杰夫·貝佐斯的商業(yè)巨頭公司亞馬遜一直被大多數(shù)人看作是由消費者驅(qū)動的企業(yè)，而不像是一個簡單易用的間諜技術(shù)的提供商。但是，根據(jù)美國公民自由聯(lián)盟(American Civil Liberties Union，ACLU)上周所披露的消息，亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)正在向美國各個警察部門提供Rekognition產(chǎn)品。

　　日前，福布斯網(wǎng)站對亞馬遜面部識別產(chǎn)品“Rekognition”進行了一次測試，證明了任何人都可以使用極其廉價工具來追蹤他人的行蹤，這將Rekognition再一次推向風(fēng)口浪尖：除了幾乎可以察覺到的隱私問題之外，亞馬遜的Rekognition也引發(fā)了安全方面的擔(dān)憂。

　　現(xiàn)將全文推薦如下，由網(wǎng)易網(wǎng)易智能工作室編譯，經(jīng)鈦媒體編輯：

　　根據(jù)員工自愿提供的照片，以及我們在澤西市和倫敦辦公室拍攝的照片，我們只花了很少的費用，通過一些技術(shù)知識，用了幾個小時就成功建立了一個超級精確的面部識別系統(tǒng)。

　　“這說明了政府可以輕易地利用亞馬遜的面部識別技術(shù)來進行大規(guī)模監(jiān)控，”ACLU的技術(shù)律師Matt Cagle在談到福布斯的項目時說，“所以這取決于亞馬遜。它會停止向政府出售危險的技術(shù)嗎？還是會繼續(xù)損害消費者的隱私，危及有色人種、抗議者和移民社區(qū)？因為這些人在當(dāng)前的政治氣候下已經(jīng)受到了攻擊。”

　　亞馬遜沒有對這篇文章發(fā)表評論，但在上周的一篇博客文章中向福布斯指出，“沒有任何報道稱執(zhí)法部門濫用亞馬遜的Rekognition產(chǎn)品”。亞馬遜AWS人工智能部門總經(jīng)理Matt Wood博士寫道，該公司的許可使用政策(Acceptable Use Policy, AUP)禁止將該服務(wù)用于“任何非法的、侵犯他人權(quán)利的，或者可能對他人有害的活動”。

　　“這包括侵犯任何人的憲法權(quán)利，涉及第四、第五和第十四條修正案——即任何形式的非法歧視，或違反正當(dāng)程序以及侵犯隱私權(quán)。違反我們的AUP的客戶會被禁止使用我們的服務(wù)，”Wood補充道。

　　面部識別“攻略”

　　為了測試面部識別系統(tǒng)，我們請求了獨立研究員Matt Svensson的幫助。他建立了一個AWS數(shù)據(jù)庫(即S3存儲桶)，在其中上傳了大量的圖庫照片和福布斯員工的面部照片。由于亞馬遜沒有一個直觀的工具來可視化人臉匹配過程，而只是簡單地以文本形式返回結(jié)果，Svensson迅速編寫了一個程序，該程序會在其“目標(biāo)”周圍放置紅色方框，以及在“非目標(biāo)”周圍放置綠色方框，相當(dāng)于對這個系統(tǒng)進行了專業(yè)的監(jiān)控。

　　我們的視頻團隊在澤西市和倫敦拍攝了一些簡單的視頻片段，模仿閉路電視錄像，鏡頭保持靜止或輕微地旋轉(zhuǎn)。這意味著，員工可能會與鏡頭有一段距離，或者處于Rekognition可能很難識別的角度。

　　不過，正如我們所預(yù)料的那樣，亞馬遜的技術(shù)并沒有因此受挫。我們把視頻上傳進去之后，它幾乎沒有遇到什么問題。每當(dāng)數(shù)據(jù)庫中的員工在上傳的視頻中出現(xiàn)時，就會生成一個成功的匹配，就像他們面部周圍的紅色方框所顯示的那樣。

　　通過使用Svensson提供的簡單六步“攻略”，我也成功地設(shè)置了一個純文本版本的Rekognition，這證明了即使是那些缺乏技術(shù)常識的人也能快速地進行面部識別操作。

　　在不到幾個小時的時間里，我注冊了一個亞馬遜賬戶，并創(chuàng)建了一個AWS S3存儲桶，在里面上傳了圖片。然后，我在蘋果Mac電腦上測試了一個對應(yīng)這些照片的快速自拍。匹配度達到了99%。然后我讓亞馬遜在一個簡短的自拍視頻中尋找人臉，并要求找到一組照片匹配。再一次，它快速地完成了匹配，匹配度為99%。即使是識別人偶，亞馬遜也毫不費力。

 

　　廉價且振奮人心的面部識別技術(shù)

　　這種小規(guī)模的測試基本上是免費的，當(dāng)然主要是因為Svensson不向我們收費。單在專業(yè)部署中，這一成本仍然是微不足道的。“即使我們將測試的成本，使用AWS以及在我們的實際場景中使用面部識別的成本包括在內(nèi)，它的價格也將低于10美元，”Svensson補充道。

　　執(zhí)法部門已經(jīng)在享受這一低成本了：美國公民自由聯(lián)盟發(fā)現(xiàn)，佛羅里達州奧蘭多警察局僅僅花了30.99美元來處理30989張照片。

　　與目前由美國聯(lián)邦 政府管理的其他面部識別項目相比，亞馬遜的服務(wù)非常便宜。例如，福布斯還發(fā)現(xiàn)，美國海關(guān)與邊境保護局(U.S. Customs & Border Protection)在2017年12月達成了一筆1080萬美元的交易，購買包括“無限的面部識別匹配算法”在內(nèi)的技術(shù)。

　　面部識別產(chǎn)品的規(guī)模

　　亞馬遜并不是唯一一家擁有大規(guī)模監(jiān)控產(chǎn)品的消費科技巨頭。谷歌和Facebook都有自己的面部識別產(chǎn)品，但沒有證據(jù)表明他們已經(jīng)向美國政府或當(dāng)?shù)貓?zhí)法機構(gòu)出售了此類服務(wù)。

　　雖然我們在使用照片時得到了福布斯員工的許可，但如果普通用戶想要建立自己的面部識別系統(tǒng)，也不是一件難事。例如，他們可以抓取網(wǎng)站、Facebook和谷歌上的照片，并上傳到他們的數(shù)據(jù)庫中。

　　例如，以色列監(jiān)控巨頭Verint公司已經(jīng)擁有了一個巨大的面部識別數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫中的圖片就來自Facebook和YouTube。在早期的測試中，Svensson簡單地抓取了我的谷歌個人資料，并將其與我在福布斯拍攝照片相匹配，匹配度達到了97.4%。

　　在初期測試中，另一件有趣的事情是，Svensson試圖讓亞馬遜識別Ring拍攝的視頻，Ring是亞馬遜斥資10多億美元收購智能門鈴制造商，其門鈴配有攝像頭，用于額外的家庭安全保護。

　　最初，他使用單張圖片訓(xùn)練亞馬遜的系統(tǒng)，Rekognition沒能從Ring的錄像中認(rèn)出他。不過，只要增加更多的訓(xùn)練圖像，匹配就在慢慢形成了，即使在開始時有一些“假陰性”——亞馬遜只是簡單地識別出有一張面孔，而不知道那是Svensson。因為在紅色方框出現(xiàn)之前出現(xiàn)了閃爍的綠色方框。

　　“真實世界的匹配是一樣的，需要多個角度的人的臉才能匹配得很好。Facebook和谷歌肯定也想到了這一點，”Svensson說。當(dāng)然，谷歌已經(jīng)在其Nest Hello門鈴中安裝了面部識別軟件。

　　Rekognition比開源產(chǎn)品更好嗎?

　　雖然現(xiàn)在已經(jīng)有一些開源的面部識別工具，但亞馬遜的平臺卻與之不同。和亞馬遜的其它產(chǎn)品一樣，它的規(guī)模和服務(wù)質(zhì)量使其得以以極低的成本提供面部識別服務(wù)，任何有電腦的人都可以使用。

　　Svensson在Github上發(fā)現(xiàn)，亞馬遜Rekognition的速度超過了最受歡迎的開源工具之一。盡管這兩款產(chǎn)品在檢測福布斯員工的四張臉時都是準(zhǔn)確的，但AWS平均花了0.3秒的時間來對圖片進行索引，而開源系統(tǒng)的這一時間是4.5秒。在檢測視頻時，AWS檢測每幀圖像的時間為0.2秒，而開源的則為6.45秒。很顯然，亞馬遜的速度要快得多。

　　Svensson說：“Rekognition如此便宜、簡單、快捷，它‘很可能改變我們在網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)實世界中看待隱私的方式。’”開源工具要求用戶擁有大量的計算機能力，并且能夠處理復(fù)雜的任務(wù)。Svensson說，通過使用亞馬遜龐大的基礎(chǔ)設(shè)施，Rekognition消除了這些障礙。

　　監(jiān)督“監(jiān)視者”

　　亞馬遜表示，它不會允許任何用戶違反法律，而且會尊重公民的隱私權(quán)。但是，它將如何監(jiān)督這么多客戶呢?在發(fā)布產(chǎn)品的時候，亞馬遜還沒有對具體要求做出回應(yīng)。亞馬遜也沒有公開說明他們是如何讓Rekognition的效果如此之好的，只是指出它使用人工智能和機器學(xué)習(xí)來訓(xùn)練軟件。

　　開源面部識別項目的開發(fā)者Adam Geitgey解釋說：“他們獲取到的面部圖像越多，他們的系統(tǒng)就越好。像Facebook這樣的公司在這種情況下就占優(yōu)勢，因為他們有很多有標(biāo)簽的真人照片。但我敢肯定，亞馬遜也會有很好的解決方案。我還認(rèn)為亞馬遜也在使用來自所有Rekognition用戶的數(shù)據(jù)來幫助他們重新培訓(xùn)和改進系統(tǒng)，使之后的產(chǎn)品效果更好。”

　　但是Adam Geitgey也擔(dān)心面部識別系統(tǒng)會缺乏足夠的訓(xùn)練。“同樣重要的是，我們要知道，任何人臉識別系統(tǒng)都只和用來訓(xùn)練它的數(shù)據(jù)一樣好。如果某些種族、外貌特性或者年齡階段等在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中所占比例不足，那么在最終的系統(tǒng)中都不會被認(rèn)可。例如，如果有人用成年西方名人的照片作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)來建立面部識別系統(tǒng)，那么它在識別亞洲人和年幼的孩子時就會表現(xiàn)不佳。”

　　當(dāng)然，有些人可能會考慮面部識別的非監(jiān)視用途。Sky News最近在本月初的英國皇家婚禮上使用了Rekognition來發(fā)現(xiàn)婚禮上的名人。這些工具也被用于簡單的生物識別技術(shù)，例如，只允許被授權(quán)的人進入某個建筑物。

　　安全問題

　　但除了幾乎可以察覺到的隱私問題之外，亞馬遜的Rekognition也引發(fā)了安全方面的擔(dān)憂。這在很大程度上是因為亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的客戶多次誤把他們的數(shù)據(jù)庫公開給公眾。例如，2017年12月，市場分析公司Alteryx在AWS服務(wù)器上留下了1.2億個美國家庭的大量個人信息。想象一下，如果執(zhí)法部門的目標(biāo)(以及無辜者)被泄露到網(wǎng)絡(luò)上，后果將會如何。Svensson補充說：“只要有一個錯誤的配置就能讓數(shù)百萬人的信息暴露在外。”

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