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為什么人臉識別系統(tǒng)總是認(rèn)錯黑人？

文 | 木子Yanni

技術(shù)不懂什么是種族偏見，人臉識別卻一再翻車。

從良民到罪犯，有時候就是這么簡單。

（一）荒唐樹上荒唐果，荒唐樹下黑小伙

沒有駕照，就不能開車搶劫？FBI 第一個站出來反駁。

2019 年 1 月的一個周六，兩名警察來到一家酒店。幾十分鐘前，他們接到報警，說有一名黑人男子在禮品店里偷吃零食，被店員逮了個正著，你們趕緊來看看呀。

警察到時，被抓住的黑人男子已被帶到酒店辦公室，此人身高約 6 英尺，身穿黑色夾克，與膚色幾乎融為一體。

事不宜遲，F(xiàn)BI 立馬掏出小本本，盤問起事情經(jīng)過，黑人男子非常配合，一開口就是道歉，說會把吃掉的零食錢補(bǔ)上，還主動把自己的駕照遞給了 FBI。

兩名警察一看，誒，這小伙挺懂事兒，其中一名警察伸手接過駕照，瞥見姓名一欄印著 Jamal Owens，另一名警察則開始搜身。

男子交出的駕照

幾乎是同一時間，兩名警察都皺起眉頭：一人察覺到駕照有異樣，懷疑是個山寨貨；另一人則在黑人男子的口袋里，摸到了一袋高度疑似大麻的東西。

倆人警覺起來，順勢做出掏手銬的動作，就在此刻，剛剛還滿口騷瑞的黑人男子，撒丫子就朝酒店門口狂奔，并迅速鉆進(jìn)一輛車?yán)?，瘋了似的猛踩油門，哪怕撞上了停在不遠(yuǎn)處的警車，也只有三秒鐘的減速，很快就消失在了街道盡頭。

盡管犯人在眼皮子底下溜走了，但往好處想，畢竟他的假駕照還在手里，順藤摸瓜，絕對跑不了。

兩名警察迅速返回警局，把假駕照上的照片發(fā)給了擁有人臉識別技術(shù)的州政府機(jī)構(gòu)。

第二天，匹配就有了結(jié)果：照片比中了家住 30 英里外的一名黑人男子。資料顯示，此人名叫帕克斯，在一家雜貨店工作。(為產(chǎn)生誤會，補(bǔ)充一句，帕克斯曾有前科，所以系統(tǒng)中留有照片)

謹(jǐn)慎起見，警員先把帕克斯的身份證和那本假駕照做了比對，認(rèn)為是同一個人，又核對了一遍假駕照，確定照片上這個男子，就是當(dāng)天逃跑的那個人。

雙重確認(rèn)后，F(xiàn)BI 立即簽發(fā)了對帕克斯的逮捕令，罪名有盜竊商店、偽造政府文件、拒捕等。

根據(jù)現(xiàn)有資料，警方突襲了幾個可能的地址，卻都沒有找到帕克斯，反而是帕克斯本人在跟祖母聊天時，無意中聽說警察在逮捕自己，堅(jiān)信這是個誤會的帕克斯，趕忙給表哥打了個電話，表哥一聽，不敢耽誤，迅速開車把帕克斯送到了警局。

帕克斯本來是去澄清的，誰知警察不由分說，直接手銬伺候，還安排了好幾個警察同時審訊。

FBI：你自己干過什么，心里很清楚吧？

帕克斯：我冤枉，那人真不是我，我壓根兒不會開車，今天還是我哥送我來的呢~

FBI：都到這兒了，你還裝！我看你挺會開車~

帕克斯：嗯？我希望你搞清楚一點(diǎn)，不是所有的黑人都長得一樣。

FBI：還敢猖狂，來人，關(guān)起來。

左：帕克斯

右：入店行竊嫌疑人

被關(guān)押了 10 天后，帕克斯終于獲準(zhǔn)保釋，隨后，他走上了長達(dá)一年的訴訟之路。

說到被人臉識別誤抓，帕克斯可不是唯一一個。

2020 年初，威廉姆斯正坐在辦公室里工作，突然，桌上的電話鈴聲大作，威廉姆斯接起電話，還沒開口，對方先自報家門，稱自己是底特律警察局，還說已經(jīng)拿到威廉姆斯犯事兒的證據(jù)了，識相的話，趕緊去警局自首。

威廉姆斯本尊

騙子真多！威廉姆斯掛了電話，繼續(xù)工作。

一小時后，威廉姆斯剛把車開進(jìn)自家車道，一輛警車就冒了出來，兩名警察走下車，把一張紙舉到威廉姆斯面前，上面印著一張照片，還有幾個格外扎眼的詞：“重罪逮捕令”，“盜竊罪”。

隨后，當(dāng)著威廉姆斯妻子和兩個女兒的面，F(xiàn)BI 用手銬帶走了他。

威廉姆斯幸福的一家

在審訊室里，F(xiàn)BI 舉著三張照片，兩張是被盜商店的監(jiān)控照片，另一張是威廉姆斯的駕照照片，不厭其煩地引導(dǎo)威廉姆斯，希望他趕緊承認(rèn)是自己盜竊了價值數(shù)千美元的鐘表。

和上個故事中的帕克斯一樣，威廉姆斯也發(fā)出了同樣的靈魂拷問：

警官，你是不是認(rèn)為所有的黑人都長一個樣？

左：被盜商店拍下的嫌疑人

右：威廉姆斯的駕照照片

拒不招認(rèn)的威廉姆斯，在被拘留了 30 個小時后，終于等到了一句答復(fù)：

不好意思，我猜是電腦搞錯了。

與這兩次誤捕相比，奧利弗的遭遇更加心塞。

奧利弗也是被人臉識別系統(tǒng)比中，被指控把手伸進(jìn)一臺車?yán)?，從一位老師手里搶走了手機(jī)。

案發(fā)當(dāng)時，這位老師看到學(xué)生在打群架，趕緊掏出手機(jī)錄像，還沒錄多久，一個黑人男子就突然出現(xiàn)在車窗外，兇神惡煞地?fù)屪吡耸謾C(jī)。

左：手機(jī)錄下的搶手機(jī)黑人男子

右：被捕的奧利弗

審訊室里，當(dāng) FBI 把照片擺成一排，準(zhǔn)備開啟講道理模式時，奧利弗實(shí)在沒忍?。何业母觳采嫌嘘惸赆勗斓奈纳恚銈冊倏纯聪右扇耍觳采峡湛杖缫?，我們怎么能是同一個人呢？

倆人的紋身區(qū)別

嘿，原來又是誤會。

荒唐樹上荒唐果，荒唐樹下，盡是美國黑小伙兒。

（二）誰蒙蔽了人臉識別的眼睛？

人臉識別頻頻認(rèn)錯人，是技術(shù)的淪喪，還是“機(jī)”性的扭曲？歡迎收看本期真相揭露：人臉識別之深膚色尷尬了。

2018 年，美國《紐約時報》發(fā)表過一篇文章，引用美國麻省理工學(xué)院的最新研究論文，證實(shí)在不同種族面前，人臉識別的準(zhǔn)確率存在巨大差異。

紐約時報刊文

研究員創(chuàng)建了一個包含 1270 張面孔的數(shù)據(jù)集，包括以深膚色為主的 3 個非洲國家，以及淺膚色的 3 個北歐國家，并找來三款主流的人臉識別系統(tǒng)進(jìn)行測試。

數(shù)據(jù)集中的一部分

結(jié)果顯示：白人的識別錯誤率最低，僅為 1%，膚色越暗，錯誤率越高。這其中，又以黑人女性的錯誤率最高，達(dá)到 35%。

人臉識別難道成精了，深諳漂亮國那套歧視法則嗎？又或者，背后有其他原因？

我們都知道，人臉識別技術(shù)依賴于深度學(xué)習(xí)，用來訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集越大，樣本類型越平均，效果也就越好，再配上一套優(yōu)質(zhì)算法，搭一個傳感器，人臉識別就可以上崗就業(yè)了。

在這個過程中，數(shù)據(jù)集、算法和傳感器都是關(guān)鍵，那么，問題到底出在哪一環(huán)中呢？

1、缺失的數(shù)據(jù)集。

早期，研究人員要想得到人臉照片，唯一的方式就是購買：貼出廣告，吸引有意向的人來到實(shí)驗(yàn)室，在簽署同意書后，讓這些人在不同的光線下，用不同的姿勢拍照，以此作為訓(xùn)練 AI 的樣本。

這種方式創(chuàng)建出的數(shù)據(jù)集，照片質(zhì)量高，樣本分布均衡，只有一個缺點(diǎn)：費(fèi)錢。

到了互聯(lián)網(wǎng)時代，一種又快又不用花錢的照片獲取方式出現(xiàn)了：網(wǎng)絡(luò)搜索下載。鋪天蓋地的新聞圖片，抓來就能訓(xùn)練。

白嫖來的樣本，自然比不上付費(fèi)的，別的不說，光樣本數(shù)據(jù)量分布就不達(dá)標(biāo)。

在美國，有超過 40% 的成年公民，主要通過 Facebook 來看新聞，有媒體對新聞配圖按性別進(jìn)行了統(tǒng)計，驚訝的發(fā)現(xiàn)，不管是經(jīng)濟(jì)還是娛樂版塊，女性的出場率都遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于男性，哪怕都是單人新聞圖片，女性形象在圖片中的占比，也處于劣勢。

女性出場率遠(yuǎn)低男性

但在現(xiàn)實(shí)中，美國的男女比例是大致均衡的。

目前來看，單就網(wǎng)絡(luò)上展示的性別比例，女性就已經(jīng)輸了，那膚色比例是否平均呢？

來自麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室的研究人員喬伊·博拉姆維尼，曾公開分享經(jīng)歷，說自己在很多場景下，只有戴一個白色面具，才能被人臉識別傳感器看到。

喬伊·博拉姆維尼

喬伊和同事們發(fā)現(xiàn)，人臉識別存在嚴(yán)重的性別偏見：最糟糕的情況下，深色女性面孔的失敗率超過三分之一，相比之下，白人男性卻有機(jī)會獲得低至 0% 的錯誤率。

為了尋找造成這種性能差異的原因，喬伊研究了兩個常用的面部數(shù)據(jù)庫，最終發(fā)現(xiàn)，這兩個數(shù)據(jù)集中，淺色皮膚占據(jù)絕大多數(shù)，導(dǎo)致樣本數(shù)據(jù)的不平衡，并最終導(dǎo)致了識別錯誤率的差別。

為了抵抗數(shù)據(jù)集中存在的歧視，她發(fā)起了一個叫做“性別陰影” (Gender Shades) 的項(xiàng)目，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)交叉性：數(shù)據(jù)集應(yīng)該兼顧四個類型，包括深膚色男 / 女性，以及淺膚色男 / 女性。

“性別陰影”項(xiàng)目

2、一再失誤的算法。

2015 年，美國發(fā)生了一件“震驚三連”的事情。

黑人小哥 Jacky Alciné 閑來無事，把一些照片上傳到了谷歌相冊，沒想到，Google 的圖像識別算法在對照片進(jìn)行分類的時候，竟然把他的黑人朋友認(rèn)成了大猩猩。

當(dāng)事人氣到爆粗口

震驚之余，Jacky Alciné 第一時間向 Google 投訴，而 Google 聽說這一事件后，同樣表現(xiàn)的很震驚，馬上向 Jacky Alciné 道歉，并承諾立刻整改。

魔幻并沒有停在這里。

兩年半之后，《連線》雜志震驚的發(fā)現(xiàn)，谷歌整改的方式竟然是：在圖像識別算法中，刪掉了“大猩猩 gorilla”這一類別。這意味著，不會再有黑人被識別成大猩猩，因?yàn)樗惴ㄒ呀?jīng)徹底不認(rèn)識大猩猩了。

這件事爆出后，Google 承認(rèn)，在圖片識別標(biāo)簽中，他們確實(shí)刪掉了“大猩猩”，給出的解釋是：“圖片標(biāo)簽技術(shù)仍處于早期，很不幸，它離完美還差得遠(yuǎn)?！?/span>

這、說什么好呢？我猜谷歌的人臉識別算法人員，應(yīng)該都是白色程序猿，他們不會經(jīng)歷這樣的事情，也沒想到會有這樣的事情，他們也很懵圈。

現(xiàn)實(shí)中，深膚色人的面部特性確實(shí)比較難找，尤其在暗光環(huán)境下，光是檢測到臉就很難了，更別提捕捉面部特征，這對于算法確實(shí)是一大挑戰(zhàn)。

在樣本數(shù)據(jù)不足的情況下，人臉識別算法一般的做法，是根據(jù)特定的面部特征，比如眼距、膚色等，開啟預(yù)測模式，但算法預(yù)測所依賴的面部特征，本身就不準(zhǔn)確，勢必會導(dǎo)致識別失誤，比如把深色皮膚的女性識別成男性，或者把良民識別成罪犯。

對算法來說，深膚色面部檢測雖然是挑戰(zhàn)，但也不是不能優(yōu)化，關(guān)鍵在于是否利益相關(guān)。

以上雖為個人猜測，但是，我也找到了一點(diǎn)論據(jù)支撐。

很多互聯(lián)網(wǎng)公司都有招聘算法，以亞馬遜為例：如果一個男性是能力匹配的基準(zhǔn)線，那么，女性申請者和她們的屬性就會對應(yīng)降級，再加上眾所周知的歷史傳統(tǒng)，在實(shí)際操作中，膚色同樣是職位考量的因素之一。

這不禁讓我想到小說《心是孤獨(dú)的獵手》中的一句話：對黑人來說，所有白人長得都差不多，但黑人會費(fèi)心辨認(rèn)他們。另一方面，對白人來說，所有黑人長得都差不多，但白人通常不會費(fèi)心記住一張黑人的臉。

職位人選的底色，不僅會影響到某個算法的開發(fā)和執(zhí)行，還會深刻影響整個領(lǐng)域的多樣性，具象到現(xiàn)實(shí)，一定會出現(xiàn)深膚色人群被誤認(rèn)成大猩猩這樣的鬧劇，以及忽略算法優(yōu)化、只是刪掉大猩猩分類的神操作。

3、選擇性失明的傳感器。

如果說眼睛是心靈的窗戶，那有些傳感器的心是真的不靈。

2009 年，德克薩斯州，在一家露營商店工作的兩位工人，正在電腦上測試惠普新出的面部自動跟蹤系統(tǒng)，并用視頻記錄下了整個過程。

測試視頻

在視頻中，他們自稱黑人德西和白人旺達(dá)。

黑人德西說：“看看我進(jìn)入畫面時會發(fā)生什么?！睂擂蔚氖牵裁炊紱]有發(fā)生，攝像頭完全追蹤不到德西的臉。

但是，當(dāng)白人旺達(dá)的臉出現(xiàn)在攝像頭面前時，面部追蹤系統(tǒng)就開始工作了。

此外，一位用戶名叫做 Teej Meister 的油管用戶，也曾吐槽一個感應(yīng)洗手池：“白人專用？”

Teej Meister: “白人專用？”

你瞧，在人臉識別的傳感器環(huán)節(jié)，社會責(zé)任感同樣處于缺失狀態(tài)。

面對充滿缺陷和偏見的人臉識別系統(tǒng)，很多國家的研究機(jī)構(gòu)都在呼吁：“必須立即停止使用這項(xiàng)反烏托邦技術(shù)”。

呼吁停止使用人臉識別技術(shù)

如潮的輿論下，舊金山跑的最快，成為美國第一個禁止所有警察和城市機(jī)構(gòu)使用面部識別技術(shù)的城市，它后面跟著一系列準(zhǔn)備效仿、以及還在觀望的城市。

(三) 被誤抓的黑人小哥，竟擊中社會 G 點(diǎn)？

20 世紀(jì) 40 年代，喬治·奧威爾創(chuàng)作了一部反烏托邦小說《1984》，勾勒了一副令人窒息、壓抑的畫面：

未來的一大景象，是公民處于無處不在的嚴(yán)密監(jiān)視下，為了躲避“老大哥”的監(jiān)視，公民不得不秘密找到一個黑暗房間，通過在對方手臂上敲擊密碼來互相交流。

《1984》中的“老大哥”

如今，“老大哥”已經(jīng)成為濫用政府權(quán)力的代名詞，人臉識別技術(shù)就是一個重要工具：你以為老大哥看著你？它只是看錯了你。

小說只是藝術(shù)創(chuàng)作，但歷史的車輪滾滾向前，黑人卻始終站在話語權(quán)的邊緣。

18 世紀(jì)，紐約曾施行一套法律：燈籠法 (Lantern Laws)。

Lantern Laws

燈籠法規(guī)定，日落之后，黑人、混血兒和土著奴隸要想在城市里走動，如果身邊沒有白人，就必須攜帶一個蠟燭燈籠。如果不這樣做，一經(jīng)發(fā)現(xiàn)，就會被抓進(jìn)監(jiān)獄，直到“主人”來認(rèn)領(lǐng)，而在等待期間，他們可能會經(jīng)歷毆打等各種遭遇。

同一個城市的燈籠，并沒有平等照亮每個人的權(quán)利，光是一種偏見，社會沒有看見。

2019 年，28 歲的倫敦黑人男子巴達(dá)，正在通過網(wǎng)站更新護(hù)照，一個重要步驟是上傳照片。

巴達(dá)上傳了一張?zhí)崆皽?zhǔn)備好的高清照片，以為很快就可以完成更新流程，沒想到，人臉識別系統(tǒng)竟彈出了一個令人哭笑不得的提示：不能上傳張嘴照。

網(wǎng)站對照片有嚴(yán)格規(guī)定，比如不能張嘴，不能閉眼，不能做鬼臉等，這些巴達(dá)早就知道，只是沒想到，人臉識別系統(tǒng)竟“嚴(yán)格”到如此不講道理的地步。

重試 N 多次，系統(tǒng)始終提示照片張嘴無效，無奈之下，巴達(dá)只能在備注中寫道：“我的嘴是閉著的，我只是嘴唇很厚?！?/span>

張嘴？無效？

同一個國家的業(yè)務(wù)平臺，并沒有公平對待每個人的權(quán)利，算法是一種偏見，社會沒有看見。

直到幾位黑人小哥被警局誤抓，才終于擊中了社會 G 點(diǎn)，這種來源于種族歧視和隱私信息濫用的雙重憤怒，讓社會不得不看見。

蹲在警局里的黑人小哥揮揮翅膀，改變了不少風(fēng)向。

多地政府呼吁停止警局使用人臉識別技術(shù)，并發(fā)布了反面部識別條例；不少硬件廠商也開始有所動作，警用執(zhí)法記錄儀制造商 Axon 發(fā)聲稱，自家制造的攝像頭產(chǎn)品將不具備面部識別功能；各大技術(shù)公司也開始變得謹(jǐn)慎，比如微軟悄悄刪除了據(jù)說是全球最大的公開人臉識別數(shù)據(jù)庫 MS Celeb，藍(lán)色巨人 IBM 更是高調(diào)宣布，不再提供任何人臉識別服務(wù)和人臉分析軟件，完全退出這一市場。

看似一切都在改變，不過有趣的是：狡兔還有三窟，偏見又怎會把自己封在條框里？只要人心里有它的位置，它便能永生。

參考資料：

1、https://abc7news.com/criminal-facial-recognition-racial-bias-in-technology-man-falsely-arrested-nijeer-parks/9197215/

2、https://abcnews.go.com/Business/federal-study-finds-racial-bias-facial-recognition-tech/story?id=67853261

3、https://www.nytimes.com/2020/06/24/technology/facial-recognition-arrest.html

4、https://www.freep.com/story/news/local/michigan/detroit/2020/07/10/facial-recognition-detroit-michael-oliver-robert-williams/5392166002/

5、https://www.nytimes.com/2018/02/09/technology/facial-recognition-race-artificial-intelligence.html?auth=login-google

6、http://proceedings.mlr.press/v81/buolamwini18a/buolamwini18a.pdf

7、https://www.media.mit.edu/projects/gender-shades/overview/

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