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亚马逊发布实时人脸识别功能,亚马逊饱受争议

雷锋网消息 据MedCity News报道,科技巨头亚马逊正在将其“饱受争议”的Rekognition图像识别软件和视频分析服务,应用到医疗图像领域。

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识别图像文字

亚马逊称,Rekognition将联合亚马逊Amazon Comprehend Medical 医学语言处理服务,通过AmazonWeb云计算平台,以更有效的方式抽取医学图像中的个人健康信息。

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Rekognition 识别图像文字的功能是指,当用户使用了 Rekognition 服务后,可以识别路牌、交通摄像头拍摄的车牌、新闻、电视屏幕上的标题等,并提取图像中的文本内容。该功能支持大多数拉丁语文本和嵌入在各种物体上的数字,还支持识别覆盖在背景上的各种方向的文字,如横幅和海报等。

饱受争议的Rekognition

iStockphoto

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Rekognition于2016年推出,是亚马逊最具争议的产品之一。

所有者:iStockphoto 】

正如已经开始使用亚马逊 Rekognition 服务的图片社交媒体 Pinterest CTO Vanja Josifovski 所说,Rekognition 的图像文字识别功能满足了很多人的需求。Pinterest 作为一个以视觉为主的平台,图像的上传下载速度和质量固然重要,但这些图像的描述性文字的作用,对该平台的 2 亿多活跃来说同样不可忽略。Josifovski 称,Rekognition 的图像文字识别功能使得该平台可以大规模地从海量的图片中抓取文字信息,而且 Pins 存储在亚马逊 S3 上的图片延迟时间也会大大减少。

雷锋网了解到,这是一款在亚马逊服务器上运行的图像识别AI软件,它可以识别图像或视频上的文字、对象、场景、活动和人员。在美国,警方已经开始使用该软件寻找走失的儿童和被拐卖的人口。

雷锋网按:2019 年 5 月,旧金山市对人脸识别技术发出了禁令,禁止该技术在政府机关和执法机关中使用,从而成为全球首个对人脸识别技术发出禁令的城市。

又如,三星联合创始人兼 CEO Don MacAskill 称,有一些专业摄影师会使用三星手机拍摄马拉松比赛中运动服上的号码拿来售卖,通过使用亚马逊 Rekognition,摄影师可以批量提取图像中的数字,提高工作效率,更快实现变现。

但是,此举引发了美国民众强烈的反对和民权倡导者的质疑,遭到亚马逊用户、民间组织、股东甚至亚马逊员工在内超过15万人联名抗议。

不过,美国社会对人脸识别技术的反对不止于旧金山。近期,加州奥克兰市正在考虑出台与旧金山类似的法律,同时,马萨诸塞州也正考虑在该州中止人脸识别软件,直到这项技术有所提高。

实时面部识别

其中,最强烈的质疑声音来自美国公民自由联盟。该组织称,无处不在的面部识别软件可能侵犯人们的隐私,并造成一个无缝不入的政府监控系统。

那么问题来了:美国越来越多的城市在禁止或暂停这项技术的使用,究竟是为何?

亚马逊 Rekognition 的另一个新功能——实时面部识别也很有意思,可以从数千万张面孔中实时搜索和识别特定面孔。这意味着,面部搜索的效率将提高 5-10 倍,同时存储的脸孔数量增加 10-20 倍。 在治安和公共安全领域,这个功能可用于在数千万张面孔中识别出目标面孔,在需要迅速做出反应的场景中将发挥重要的作用。

2018年,美国公民自由联盟使用亚马逊的这款人脸识别软件进行了一项实验,结果软件错误地将28名国会议员判定为此前被捕的罪犯。

有缺陷的人脸识别技术

例如,华盛顿州警察局是接收俄勒冈居民 911 报警电话的部门,还为美国其他城市的警察局提供预防犯罪支持。据悉,该警局在过去的一年中使用亚马逊 Rekognition 后,识别犯罪嫌疑人所需的时间从 2-3 天缩短至数分钟,使用该系统一周之内,就“抓住”了第一个嫌疑犯。

亚马逊对此结果回应称,是ACLU使用方法不对,才会造成上述看似荒诞的误判。

客观上来说,美国的人脸识别技术一直走在科技前沿,并且在商用层面早有动作。亚马逊早在 2016 年就推出了人脸识别软件 Rekognition,此外,类似的产品还有谷歌云 Vision API、IBM Watson Visual Recognition 和微软的 Face API。

群像人脸识别

医学影像中的PHI问题

尽管如此,目前的人脸识别技术还不能够有百分百的准确性。2018 年,纽约时报英文网站发表一篇文章就指出,如今非常热门的 AI 应用人脸识别,针对不同种族的准确率差异巨大。其中,针对黑人女性的错误率高达 21%-35%,而针对白人男性的错误率则低于 1%——这在美国可以说是非常政治不正确的。

亚马逊 Rekognition 发布的第三个新功能群像人脸识别,可以让用户在一张群像图片中同时检测、分析、搜索 15-100 张人脸,在群像图片和拥挤的场所,如机场、商场中,也可以精确识别、分析图像中所有人的情绪。

基于云计算、大数据、人工智能等技术,新一代医学影像系统实现了数字化、移动化和智能化。

另外一个值得一提的乌龙事件是:巨头公司亚马逊2016 年推出图像识别 AI 系统 “Rekognition” 曾将 28 名美国国会议员识别成了罪犯,让美国社会一片哗然,也对人脸识别技术充满了质疑。

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数字化的医学影像系统在很大程度上提高了医务人员诊疗过程中图像存储,共享,查看,搜索和策划的能力。另外,随着数字化的推进,设备的类型也丰富起来,从CT扫描到MRI再到超声波,用于医学研究的数据积累越来越多。

中国科学院自动化研究所的张晓波博士曾表示,照明、姿势、装饰等都会对机器人脸识别产生影响,对于非合作情况下的人脸图像采集,遮挡问题非常严重。

Sen 公司 SRE 工程部主管宫原慎治说道,该公司平台上有大量用户购买或上传的图片,该公司长期使用亚马逊 Rekognition 从这些照片中搜索特定的人脸,比如某个用户的孩子的图片。在应用这个功能之前,为了准确检测到群像中所有比例较小的面孔,他们不得不裁剪和分割原始图像。而通过使用 Rekognition 的群像人脸识别功能,该公司可以轻松做到一次性检测所有人脸,而无需进行任何复杂的预处理。

但医务人员在处理医学图像信息时仍然面临一个问题,患者的隐私数据需要被保护。因此需要安全的数据标记和处理过程,但此过程往往需要人工操作。

特别是在监控环境中,被监控对象可能佩戴眼镜,帽子等配件,使得捕获的人脸图像可能不完整,影响后续的特征提取和识别,甚至导致人脸检测算法无效。

人脸检测模型精准度提高

个人健康信息,包括个人过去、现在或未来的生理或心理健康状况、相关医疗过程、医疗费用三部分。信息中涉及到的通用标识,比如姓名、地址、生日、社会安全号码等,均受到HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)隐私规则保护。

虽然人脸识别算法的大小随着人脸数据库大小的增加而减小,但如何在大规模应用环境中维持或提高人脸识别算法的识别率也是一个非常重要的问题。

Rekognition 新功能不仅使得图像识别的效率提高,人脸检测算法的精度也有所提高。据亚马逊称,在登机手续办理柜台、门卫处和移动人脸验证应用中的 Rekognition 面部验证和识别,精准度提高了 10%。

在医学图像档案中,一份医疗记录、一份检验检查报告或医院账单都可能是PHI,每份文档都包含了患者姓名和其它能识别个人的信息。

你的脸到底属于谁?

Amazon Rekognition 与深度学习

医务人员手动去除个人健康信息的过程,十分耗时耗力。

在安全性方面,人脸识别技术也在美国面临着广泛的质疑。

在 2016 年的 AWS re:Invent 2016 Keynote 会议上,AWS CEO Andy Jassy 发布了基于深度学习的亚马逊 Rekognition。Amazon Rekognition 的全面管理服务,可以让用户的应用从图像中提取信息,检测图像中的物体和人脸,实时批量化处理图像,具有识别物体和场景,以及面部分析的能力,从而让应用变得更加智能,提高用户体验。

2018年,亚马逊推出Amazon Comprehend Medical,该产品利用人工智能自然语言处理技术,帮助医务人员在医学文本中检测和识别PHI。

比如说,由于人脸识别的信息存储仍然基于计算机可识别的语言,即数字或特定代码。而随着这些数据价值的提高,面临黑客攻击的风险也会越来越高。

在发布这三个新功能之前,Amazon Rekognition 已经具备检测人的情绪和特征、根据物体和场景识别人脸的功能,并可以识数百万名政治、体育、商界、娱乐和媒体界名人。与微软和谷歌提供的服务类似,使用 Amazon Rekognition,开发者需要建立一个 API。

亚马逊的医学影像PHI识别架构

也就是说,人面识别技术背后的支撑是数据,如果这些隐私数据被窃取,你的脸可能不只属于自己,可能属于任何人。

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日前,亚马逊官网称,其Amazon Comprehend Medical 医学语言处理服务和Rekognition图像识别软件及视频分析服务将被联合应用于医学影像的PHI识别及处理过程。

同时,正如前面提到的,人脸识别技术对于不同种族的人有不同的准确率,无论是论文作者的研究,还是厂商的实验都明确发现女性深色人种识别误差率更高。种族歧视作为美国社会中的一个非常敏感的话题,如果对人脸识别技术的相关法律还未能够完善,那么,人脸识别技术依然会处于争议之中。

以上图的人脸检测 API 为例,用户可以通过输入的图像检测到面部的存在和位置。除了面部边界框和标注,API 还会反馈每张面孔的特征,如情感、性别、眼镜、睁眼或闭眼、胡须、微笑等。

据雷锋网了解,在实际的机器学习和预测结果过程中,Amazon Rekognition可以从图像中提取文本,然后依托Amazon Comprehend Medical功能来帮助研究者识别和检测PHI。

不过,更大的争议在于,美国社会群体对于 “被监控” 本身的反感和忧虑。

在这个每年都生成海量图片的时代,图像处理的需求也将呈爆炸式增长,类似于亚马逊 Rekognition 的结合了人工智能技术的图像处理服务应用场景相当广泛。例如,Rekognition 正在帮助 Marinus Analytics 打击人口贩卖。这家公司的旗舰软件被美国执法机构用于性贩运调查,借助 Rekognition,执法机构可以在几秒钟内搜索数百万条记录,找到受害者,并迅速采取有效措施。

另外,亚马逊表示,当使用Amazon Comprehend Medical 来检测和识别受保护的健康信息时,该服务为每个已识别的实体提供了置信度评分,表示被检测实体准确性的置信度水平。软件操作者可以结合系统置信度评分,对实体中PHI的识别进行检查,必要时进行手动识别,以确保准确度。

此前,亚马逊以及其他很多科技公司也与美国警方保持合作,将面部识别技术应用于视频监控和警察穿戴的相机镜头。包括俄勒冈州在内的众多美国州立政府已经成为 Rekognition 的用户。

亚马逊的人脸识别软件 Rekognition 能够实时地辨别、分析和跟踪。它能够在几秒钟将它收集的信息和数据库里成千上万个图像进行比较。执法机关已经将这个技术应用于寻找失踪人口和识别恐怖袭击中的嫌疑人中。

然而,美国公民自由联盟(American Civil Liberties Union,ACLU)曾“上书”政府:亚马逊应该停止向美国政府提供强大且“危险”的人脸识别系统 Rekognition。

此联盟“上书”后不久,有将近 20 家亚马逊的股东机构向 Jeff Bezos (雷锋网按,亚马逊首席执行官)发出信件,对亚马逊 Rekognition 被应用于执法部门所带来的问题和影响进行担忧。

这些股东在信中写到:

亚马逊股东担心这样的政府监视设施技术,不仅可能对全国客户和其他利益相关者构成隐私威胁,而且可能提高我们公司面临的实质性风险,为我们公司的股价带来负面影响,并为股东增加金融风险。

股东们还担心,Rekognition 可能违反女性、有色人种、移民以及其他边缘化群体的民权,这些人特别容易成为警方关注的目标。

不仅亚马逊股东认为 Rekognition 会对隐私造成侵犯,美国民众也有类似的看法。将人脸识别技术应用到前端视频监控摄像机上,可能会打破隐私及实用性之间的平衡。

假设美国警方有若干台这样的安防摄像机,同时拥有可疑人员的“黑名单”照片库,那么其他任何人如果与这些可疑人员有一些相像,一旦进入警察的安防摄像机的镜头之内,都有可能受到警务人员的盘问。而大多数美国人不希望生活在那样的世界里。

不仅亚马逊的 Rekognition 陷于争议之中,美国的海关和边境保护计划同样因为应用人脸识别技术而颇受争议。

这项计划通过其云端面部生物识别系统对旅客进行匹配。这种信息匹配服务旨在取代人工检票,将旅途中需要出示纸质证件的流程改为自动识别。

这个面部识别系统旨在快捷。并且,美国海关和边境保护局(U.S. Customs and Border Protection,以下简称 CBP)认为,在对比护照照片和人脸时,面部识别要比人类更加准确。在 40 天的时间里,该系统已在华盛顿杜勒斯机场协助发现了三名冒名顶替者。

但这项技术可以在你不知情的情况下使用,面部识别系统收集的不可变的数据,也就是面部信息。这引起了人们的担忧。如果某人的信息一直被保存,那么,系统便可以一直追查这个人的行踪。

而且,CBP 未向公众采纳意见,就已在机场实行这一技术,突破了美国法律的界限。

面对争议,CBP 强调,这个项目的存在不是为了监视,它的实施也符合法律规定。美国公民可以选择退出该计划,他们的照片不会被长期保留。不仅如此,CBP 还发了声明,证明有许多法律允许它收集生物特征信息。

但隐私法专家指出,虽然 CBP 列举的法律适用于非公民,但它们都没有明确提到涉及公民的情况。而且,乔治城大学隐私与技术法律中心 2017 年发表的一份报告称:在过去 14 年中可以明显的看出,美国公民在该计划的相关法律中一直处于缺席状态。

CBP 尚且面临质疑,更不必说是其他美国政府部门了。

在雷锋网看来,一个社会群体对于技术的接纳和融入,并不一定都是一帆风顺的;尤其是对于美国这样注重政治正确和隐私至上的国家来说,人脸识别技术的应用更是面临越来越严重的尴尬局面。

可以想见的是,人脸识别技术在美国也许会面临越来越多的反对声浪,但这究竟是一件好事与否,尚未可知。

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