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人脸识别“抓”错了人他在监狱呆了10天

发布人: 真人线上国际 来源: 真人线上国际 发布时间: 2021-01-10 11:37

  警察没有验指纹、没测DNA,仅靠人脸识别系统,就锁定了“罪犯”——Nijeer Parks

  据NJ Advance Media报道,去年1月,在新泽西州伍德布里奇市汉普顿酒店,发生了一起偷窃案。

  嫌疑人在酒店礼品店偷了糖果和其他零食,在酒店人员报警后逃到了一间男厕所。

  警方通过巡逻车内的电脑查到,该驾照无效的,可能是嫌疑人伪造。正当警方准备逮捕时,该男子从酒店门口逃出,跳上了一辆道奇挑战者。

  据NJ Advance Media援引法庭文件披露,当时嫌疑人还撞上了他们的巡逻车。一名警员跟踪该车,后来发现车辆被遗弃在一个停车场。

  来自纽约、新泽西两大州的调查人员,通过面部识别软件,扫描了驾照文件,与警察局、FBI数据库中存档的嫌疑人照片进行比对,找到了与照片“高度匹配”的人。

  这类软件,主要依赖于数十亿张社交媒体照片来识别犯罪嫌疑人,一直饱受诟病。由于某种原因,NJ Advance Media没有具体透露。目前,新泽西州已经禁止使用这种软件。

  嫌疑人被确定为帕克斯,并以他的名义发出了逮捕令,指控他犯有商店盗窃、伪造、拒捕、严重的武器攻击、离开事故现场等罪名。

  帕克斯通过祖母知晓了这件事情,随即要求表哥开车送他去警察局,想澄清误认问题。

  在里面,警察给他看了受损的道奇挑战者的照片,并一直问:“你知道你做了什么?”

  如果乖乖认罪,作为交换条件,他将在监狱中服刑6年,直到他服完85%的刑期就可以提前释放,其中还有3年假释。

  如果乖乖认罪,作为交换条件,他将在监狱中服刑6年,直到他服完85%的刑期就可以提前释放,其中还有3年假释。

  但帕克斯认为,如果他接受审判,检察官会根据他以前的犯罪历史寻求20年或更长时间的判决。

  他曾因贩卖毒品而被定罪6年,但出狱后决定改过自新,找到一份文员的工作,与未婚妻过着安稳的生活。但这件“人脸识别”案件,打破了他的宁静。

  帕克斯的律师顿对镇政府、警察局和包括市长约翰-麦科马克在内的公职人员提起诉讼,指控调查人员依靠面部识别软件侵犯了他客户的权利。

  目前,一名高级法院的法官已经开始向检察官办公室施压,要求他们在案件中拿出更多的证据,而不仅是面部识别软件。

  无独有偶,这不是美国第一次出现人脸识别抓错人。帕克斯被抓还不是类似事件中最严重的一起。

  2014年,一位名叫史蒂夫·塔利(Steve Tally)的财务顾问被诬告抢劫了两次银行。

  第一次是在当年5月14日,第二次是在他被捕前10天,也就是9月5日,并且被控在第二次抢劫中殴打一名警官。

  在警方公开发布9月份抢劫案的监视图像之后,认识塔利的三个熟人拨打了警方热线,并指出了塔利外表与劫匪之间的相似之处。就连塔利的前妻在看了警方提供的图片后,也认为是他。

  直到两个月后,塔利的辩护人拿出了他在公司上班的监控录像,塔利才得到释放。

  2009年,美国国家科学院的一篇论文指出:除了DNA测试外,没有其他法医证据方法可以可靠且始终如一地“证明证据与特定个人或资料来源之间的联系”。

  而FBI的法医音频视频图像分析部门自己也知道,人工进行人脸比对,结论最终会基于个人观点。

  早在2008年,FBI年的一份报告中建议图像部门研究量化面部特征的频率。然而人类已经努力了100多年,目前为止还没有定论。

  人脸识别另一个问题是,将监控摄像头会压缩视频图像,导致用来区分嫌疑人的皮肤、静脉和痣等图案被去除、损坏或变形。

  虽然当年抓捕塔利使用的是人工对比,但到了今天,准确率更高的AI来做人脸识别依然问题重重。

  算法可以在几秒钟内搜索数百万张脸,对于具有规则照明和标准化姿势的图像,许多人脸识别系统的准确率都超越了人类。但仍然没有一个算法可以保证100%的正确率。

  说到人脸识别抓罪犯,不知你是否会想起几年前张学友演唱会的“五连杀”。当时警方依靠人脸识别,连续抓住了5名逃犯。

  但相比之下,英国的警察就没有这么好运了。在2017年的欧冠比赛上,英国警方使用了人脸识别系统,结果总共发出了2470次警报,相当于每隔三秒就会提示嫌犯来了,错误率高达92%。

  因为担心隐私被图像采集方泄露,浙江理工大学副教授郭兵将使用人脸识别技术的杭州野生动物世界告上了法庭,成为国内“人脸识别第一案”。

  人脸识别面部信息属于个人敏感信息,一旦泄露将对个人的人身与财产安全造成极大的危害。

  去年5月,旧金山出于安全与隐私的考虑,禁止政府使用人脸识别技术,成为全球第一个禁用人脸识别的城市。

  科技公司对人脸识别的态度这些年也越来越谨慎,IBM退出研究这项技术,微软也删除了用于研究的大型人脸识别数据集MS Celeb。

  人脸识别这项AI最初的“杀手级”应用,成就许多AI明星公司,但发展至今,人脸识别也正在来到一个十字路口。

  一端,它的便利已经充分展现;另一端,伴随的隐私争议和错误率难题,也不断以新事件登上热搜。

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