AI看臉定罪,你是否長了一張壞人的臉?

AI看臉定罪,你是否長了一張壞人的臉?

至今,人類一共經歷了三次工業革命:

蒸汽技術革命(第一次工業革命)

電力技術革命(第二次工業革命)

計算機及信息技術革命(第三次工業革命)

自第一次工業革命之後,機器便逐漸代替了手工勞動。我們能夠想到的商品,幾乎沒有什麼是機器無法生產出來的——不可否認,科技的進步,已經讓人類從大部分繁重的體力勞動中解脫了出來

而下一步,人類未來又會迎來怎樣的變革?或許,我們能從AI的發展中一窺究竟。

這幾年,AI在人類社會中可謂攻城掠地。

首當其衝的是被喻為「人類智慧最後堡壘」的圍棋——從李世石到柯潔,AlphaGo完虐了人類最頂尖棋手。

更不要提生活中無處不在的演算法,它自動記錄了你的喜好,知道你偏愛的服飾、美食,甚至比你的愛人更加了解你

不知不覺,我們已經身處全新技術革命的時代,被取代的不僅僅是體力勞動,那些簡單、重複性的工作也漸漸消失了,下一個,機器要取代的,是人類的判斷力。

2012年,島國出了一部動漫,名叫《心理測量者 PSYCHO-PASS》,這部動漫在豆瓣上的評分是這樣的:

它描述了一個名為「西比拉」的系統所主宰的世界,西比拉系統融合了人腦與人工智慧的優勢,智能已經發展到常人無法理解的地步,它能量化人類的心理活動,根據所收集到的數據,「西比拉」能夠判斷一個人最理想的工作、最適合的戀人甚至是犯罪意圖。

被系統圈養的人類,正在漸漸失去自己的判斷力。

當犯罪意圖也能夠被量化,那將會發生什麼?

《心理測量者 PSYCHO-PASS》中,系統監測每個人的「犯罪指數」,判斷一個人有罪,不需要進行司法流程,只憑系統判斷,警察就能夠擊斃犯罪者!

也許你認為動漫中的世界離我們還很遙遠,但其實早在兩年前,AI就已經知道罪犯到底長什麼樣了!

2016年,上海交通大學教授武筱林發布了論文《基於面部圖像的自動犯罪性概率推斷》,用人工智慧的演算法尋找罪犯的普遍面部特徵。

作者用四種不同的數據集分類方法來證明或反駁用人臉圖像區分罪犯和非罪犯的假設。

這四種方法分別為:KNN(k近鄰法)、LR(邏輯回歸法)、SVM(支持向量機)和CNN(卷積神經網路)。前三種分類方法對圖像特徵進行了研究,有4種特徵可以用來評價它們的性能:

  • Landmark points(面部標誌性的點),如眼角和嘴角。
  • Modular PCA生成的人臉特徵向量
  • LBP(基於局部二值模式)的人臉特徵向量
  • Combined feature(上述三個特徵向量的串聯)

CNN分類器的準確度達到了89.51%

機器通過學習這兩類人的臉部照片,找到了兩撥人在特定面部細節上的區別:

計算機的視覺演算法沒有主觀偏見,它將罪犯的臉和非罪犯的臉分別進行平均,畫出了兩張「平均臉」

c是罪犯的平均臉,d是非罪犯的平均臉。

a是罪犯的臉部特徵,b是非罪犯的臉部特徵。根據研究人員的報告,罪犯與非罪犯面部特徵最大的區別在於三點:

1.瞳距:罪犯的瞳距相對而言更小。兩眼之間更加接近。

2.人中: 罪犯的人中更加明顯,有清晰的兩條線。而普通人則沒有明顯的人中

3.嘴巴:罪犯的嘴巴更小一些。

說實在的,研究出來的罪犯臉和真實的罪犯臉還真挺像:

不僅僅是犯罪者,同性戀也不能倖免,去年斯坦福大學心理學家Michal Kosinski研究了35326張面孔,找到了同性戀人群與異性戀人群之間的面部差異:

上排左側為直男,右側為gay

下排左側為直女,右側為les

上面的兩個研究,幾乎是「相由心生」的實證。武筱林坦言,自己選題的初衷是為了證偽,得出這個結論,自己也很意外。

而Kosinski更是在論文中表達了對公眾隱私的擔憂。

關於「看臉」,其實已經不是一個新鮮的東西了:

早在宋代,宋朝人陳摶就寫了一本《神相全編》。書中就有對人物眼間距、嘴唇和人中部位的描述,這也被武教授引用為論文的參考資料。

而西方的「看臉」則有歧視色彩的多:

龍勃羅梭的《犯罪人論》則直白地認為犯罪人在體格方面異於非犯罪人,並認為犯罪人是一種返祖現象,具有許多低級原始人的特性。

如果一個守法公民僅僅因為自己擁有一副「罪犯」面孔就註定受到這個世界的歧視,那麼顯然這是違反倫理的事。

事實上,目前已經有很多公司和政府都在使用人臉識別系統,我們只需要應用一套演算法,分類就能達到驚人的準確率!這和PSYCHO-PASS里的世界何其相似!未來,如果一個如「西比拉」的系統準確率比取證判斷的準確率還高,人類究竟會作何選擇?

而我們的大腦,還跟的上AI的進化嗎?

source::

osf.io/fk3xr/

medium.com/syncedreview

theguardian.com/technol

baike.baidu.com/item/%E

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