识别栗 发自 麦蒿寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI
BuzzFeed的人类们，一路喜欢搞事情。
自从亚马逊的人脸识别系统Rekognition，把28位美国议员认成了罪犯，他们就决定亲自实验一下。
不过，BuzzFeed测试的不是这套系统，而是同属亚马逊的一个名人识别AI。
把FBI通缉犯的507幅图像拿去给AI匹配。
△ 画家Bob Ross与通缉令上的Mike W. Jackson
结果，吉他手啊，演员啊，画家啊，纷纷与通缉犯高分匹配成功。AI一共完成了17次置信度 (Confidence) 95%以上的匹配。
在另外一项用NIST脸部数据集做的测试里，AI还把美国前国务卿赖斯，和一非裔男子被捕后的照片，匹配在了一起，置信分是96%。
机智的你可能发现了，重点不在明星和通缉犯的匹配，却在于这些匹配并非勉勉强强拉个人凑数，而是AI很有信心的答案。
为什么会这样？BuzzFeed也想知道，于是联系了亚马逊。
亚马逊：这不是人脸识别
得到的答复，可能比实验结果，还要让人惊喜。
亚马逊说，别看名人AI是作为Rekognition的一次更新，发布出来的，它们两个其实是完全不同的产品啊。
名人AI是个娱乐产品，会在社交网络或者搞笑App这样的地方出现。
所以，它要做的就是给出更多相似的组合。
比如，加勒比海盗的杰克船长，画了很浓的妆，跟强尼戴普平时的样子相差不少。
即便这样，名人AI还是会给你一个很高的置信分，告诉你他们两个是同一个人。
而同样的一组图，喂给Rekognition的话，两者匹配的置信分数，可能就只有50%-60%了。
毕竟，后者作为严肃的人脸识别AI，设定里就包含了执法用途。
为了强调两者的差异，亚马逊甚至表示，名人AI根本不是人脸识别系统，它和Rekognition在模型的结构上，就有明显的不同。
未曾写清差别
可问题是，普通人没有办法感觉到这样的差异。
至少，亚马逊的官方文件和宣传文，都没有体现它们之间的区别。
复习一次这张图，如果两者结构和用途都完全不同，如此摆在一处真有些匪夷所思。
在跟BuzzFeed聊过之后，亚马逊的人类才修改了Rekognition的文件。修改过的版本，已经可见二者结构上的不同了。
亚马逊的一位发言人说，之前的文章写得太傻了，只想着吸引人点进去，没有想到应该让用户看清楚。
就像刚才说的，名人AI针对的是，会在影视作品里伪装自己的演员，把他们的扮相和真实的长相匹配起来。
所以，如果只对着一群通缉犯去匹配，当然匹配不出正确的结果了。
亚马逊还表示，大家不用在意名人AI给的置信分，因为真正的人脸识别系统，打分的规则是完全不一样的。
特意不写清楚？
这样，问题又来了。
加州大学伯克利分校的学者Joshua Kroll说，执法用的AI系统，大部分都不会公开技术细节。
这样的话，公司说什么，就是什么。
像亚马逊，Rekognition被爆出“把议员认成罪犯”之后，公司才向外界解释说，95%以上是推荐的置信度。
可置信分数到底是怎样得出的，代表怎样的含义，亚马逊从来没有解释过。
Kroll说，让外界产生那么大的困惑，这是亚马逊自己选择的。
如果公司愿意透露更多的细节，比如系统是如何开发，或如何运行的，那么针对亚马逊人脸识别技术的质疑和困惑就会少一些。
如何解读置信分？
可是现在，只是给出了95%的推荐置信阈值，执法人员又应该怎样理解这个数字呢？
来自乔治城法律中心的Clare Garvie说，一个人如果看到99%的置信度，那ta大概会认为系统给的结果是99%肯定的。
可事实并不是这样，那只是AI系统自己的信心而已。
而执法人员会怎么解读这个数字，取决于他们接受的是怎样的培训。
这个解读，又可能影响到案件调查的方向，人类很可能更偏重于那些置信分高的匹配结果。
人们之所以会有各种各样的担心，一部分也是因为，AI可以调查各种各样的人，可对人类又很难对AI的工作原理展开调查。
人类在明，AI在暗。
无休止的调查？
除此之外，当人脸识别被用于执法，你一旦被监控拍到，就不知道AI对你的调查，什么时候是个头了。
亚马逊说，存下图像，只是为了维护系统，改进系统。
可是，图像会不会被滥用，谁也不知道。
— 完 —
腾讯云开发者
