Categories
科技報導

警匪對決,人臉識別真的那麼管用嗎?



鳳凰網科技訊 北京時間1月13日消息,人臉識別技術已經成為了iPhone等高端手機的標配,它也成為了協助警方破案的工具。《紐約時報》今天刊文,披露了美國佛羅里達州警方是如何利用人臉識別系統確定嫌犯的,它又有哪些短板呢?

ezgif.com-resize.gif

美警方利用人臉識別技術破案

以下是文章全文:

美國佛羅里達州奧蘭多北部,在經過了一番高速追逐後,警方扎破了一輛被盜的道奇Magnum汽車的輪胎,將它逼停。他們逮捕了司機,但是無法確定他的身份。該男子沒有身份證,向自己口中塞進了一些東西後昏厥了過去。警察稱,他似乎咬掉了自己的指紋。

於是,調查人員不得不求助該縣最古老和最龐大的人臉識別系統之一:一個在近20年前開始在皮尼拉斯縣(Pinellas)運作的全州範圍內人臉識別項目。 20年前,執法部門剛剛開始使用人臉識別技術。

警察在一個龐大數據庫內搜索這名男子的照片,發現了一個可能匹配的男子。這樁發生在2017年的案件成為了皮尼拉斯縣人臉識別系統自2014年以來400多個成功識別嫌犯案例中的一例。

《紐約時報》對這些佛羅里達州人臉識別記錄進行了複查,是迄今為止對一家當地執法部門人臉識別系統最全面的分析,從中可以一窺人臉識別技術的潛力和局限性。

人臉識別的潛力和局限性

佛羅里達州警察稱,他們一個月要查詢這個系統4600次。然而,人臉識別技術也並非靈丹妙藥。文件顯示,只有一小部分查詢能夠破解警察對不明身份嫌犯的公開調查。當圖像清晰時,人臉識別工具可以有效地識別出不予配合的被拘留者,因為嫌犯會使用來自匿名社交媒體賬戶的虛假ID和照片。但是,當調查人員試圖查找在顆粒狀的監控視頻畫面中短暫出現的嫌犯時,人臉識別系統的作用會大打折扣。

同時,佛羅里達州人臉識別項目還凸顯出了外界對於新技術可能會違反正當法律程序的擔憂。文件記錄顯示,這個系統的運作幾乎不受監督,它在法律案件中發揮的作用也不一定會向被告披露。儘管警察稱調查人員不會依賴人臉識別結果來發出逮捕令,但是文件顯示警察有時難以收集到其他證據。

“這項工具被兜售時號稱足以準確到做各種瘋狂的事情,”喬治城大學法學院隱私和技術中心高級研究員克萊爾·加維(Clare Garvie)表示,“但是它還沒達到這種水平。 ”

近幾年,儘管人臉識別已經成為了手機解鎖、社交媒體標記照片的日常工具,但是它也引發了爭議。這一領域已經吸引了亞馬遜等後來者,被紐約、洛杉磯、芝加哥和其他地方的執法部門以及美國聯邦調查局(FBI)和其他聯邦機構使用。亞馬遜還向警方推廣人臉識別技術。有關人臉識別系統的研究數據還很少,但是2016年的一項研究發現,半數美國成年人已經被納入了一個執法部門的人臉識別數據庫。

警方辯稱,人臉識別會讓公眾更安全。但是,舊金山等少數城市已經禁止執法部門使用人臉識別工具,原因是擔心用戶隱私洩露,人臉識別技術作出錯誤匹配。公民自由擁護者警告稱,人臉識別技術可能會遭到惡意使用。

在佛羅里達州,人臉識別很久就成了日常治安維持的一部分。 20年前,皮尼拉斯縣警長辦公室力排眾議動用聯邦資金來嘗試人臉識別技術。現在,它實際上已經成為了佛羅里達州的人臉識別服務,能夠訪問3000多萬張圖像,包括司機駕照、嫌犯照片、青少年預約照片。

“人們認為它是新鮮事物,”皮尼拉斯縣警長鮑勃·谷奧地利(Bob Gualtieri)在談到人臉識別技術時稱,“但是大家現在才用的技術,我們在很久之前就用上了。”

單靠人臉識別能行嗎?

目前為止,只有一家美國法院就執法部門對於人臉識別的使用作出了判決,這愈加令人相信被告的知情權是有限的。

2015年,威利·艾倫·林奇(Willie Allen Lynch)被指控銷售了價值5000萬美元的霹靂可卡因,因為皮尼拉斯縣的人臉識別系統暗示他就是可能的嫌犯。林奇辯稱,他被錯認為了嫌犯,並尋求獲取其他可能與嫌犯匹配的圖像。佛羅里達州上訴法院駁回了他的請求,判他入獄8年。

任何被作為呈堂證供的技術發現應該通過特別聽證會進行分析,但是人臉識別結果從未被認為可靠到足以承受住這種質疑。然而,在更可靠的司法鑑定技術未得到司法審查前,人臉識別結果依舊能夠在調查中發揮了很大作用。

在哪些調查材料必須與被告分享問題上,美國各州的法律和法院規定各有不同。這使得一些執法部門官員辯稱,他們無須披露人臉識別的使用。

在一些佛羅里達州案件中,人臉識別技術並未在初始逮捕令或法庭書面陳述中被提及。相反,警探在法庭文件中指出了“調查手段”或者“確認嘗試”,並在皮尼拉斯縣文件記錄中把這些案件列為了人臉識別應用的成功。辯護律師在接受采訪時稱,人臉識別的使用有時會在開示程序(discovery process)的尾聲提及,但不一定。

艾梅·懷恩特(Aimee Wyant)是覆蓋皮尼拉斯縣的司法巡迴區高級助理公共辯護律師。她表示,辯護律師應該知曉調查中用到的所有信息。 “一旦警察找到了嫌犯,他們就會像狗叼著骨頭一樣,這是他們的嫌犯,”懷恩特稱,“那麼,我們必須弄明白他們是如何發現嫌犯的?”

佛羅里達州和其他地方的執法部門官員強調稱,不應依賴人臉識別技術來實施抓捕。 “單靠電腦匹配技術不能逮捕任何人,”紐約警察局局長詹姆斯·奧尼爾(James O’Neill)在去年6月份表示。

在大多數佛羅里達州案件中,調查人員都遵循了類似指導原則。但是法庭文件記錄顯示,在少數案件中,人臉識別是警方實施逮捕的主要依據。例如去年4月,一位負責調查一款80美元手機被盜案的塔拉哈西警官,獲得了一張商店監控圖像,並從人臉識別系統中找到了可能與之匹配的嫌犯。她在法庭文件中寫道,自己回看了監控視頻,確認了嫌犯的身份。

一位警察局發言人暗示,嫌犯的確認經過了人臉識別系統的核實。 “我們不會只是說‘就是他’,甚至不會去調查,”她表示,“這是一張非常清晰的照片。”本案正在審理中。

“點名遊戲”成歷史

皮尼拉斯縣的人臉分析比較和檢查系統(FACES)的啟動始於眾議員比爾·楊(Bill Young)在2000年安排的一筆350萬美元的聯邦撥款。比爾·楊是佛羅里達州共和黨人,他領導了眾議院撥款委員會。

其他州的執法部門對於人臉識別系統的早期測試結果並不理想,例如加州在四年內只依靠人臉識別系統逮捕了一人。不過,人臉識別技術的潛力依舊誘人。皮尼拉斯縣對於人臉識別技術的初次使用計劃是把它用於當前監獄的面部照片系統。 911發生後,FACES項目被擴大到了機場。最終,皮尼拉斯縣警察能夠在巡邏時把用數碼相機拍攝的照片上傳到系統中。

皮尼拉斯縣警長辦公室稱,在該縣2014年開始承擔年度維護成本以前,該人臉識別項目獲得了逾1500萬美元的聯邦撥款,現在大約每年10萬美元。

佛羅里達州根據人臉識別系統實施逮捕的首例案件發生在2004年。根據當地媒體當時的報導,一位因為違反緩刑條件被追捕的女子向警察提供了一個假名字。隨著FACES的使用擴大到全州,圖像庫融合了駕照系統,逮捕案例越來越多。到2009年時,皮尼拉斯縣警長辦公室已經把近500次逮捕歸結於人臉識別系統。到2013年時,這一數字逼近了1000。只有少數案例對外公佈。

最新數據顯示,皮尼拉斯縣人臉識別系統自2014年以來成功在400多個案件中識別出了嫌犯。但是,這個數據存在缺陷:並不是所有成功識別案例都被記錄在案,存在疑問或者遭到否定的結果也沒有被記錄。不過,再加上相關法院文件,大約半數的案件記錄能夠輕鬆查到。最新的人臉識別案件清單還分析了人臉識別最適合協助解決哪些犯罪案件:商店行竊、偽造支票以及身份欺詐。

在這一連串案件中,警察都在尋求身份檢查。 “我們把它稱之為'點名遊戲',”警長谷奧地利表示,“我們會在大街上攔下某個人,他們會說,'我叫約翰·多伊'(John Doe),我沒帶任何身份證明。”

在大約36個法院案件中,儘管圖像模糊,但是人臉識別依舊發揮了重要作用。其中接近20個案件涉及小偷小摸,其他案件則更為嚴重。

皮尼拉斯縣的文件記錄顯示,在2017年希爾斯伯勒縣附近的一處ATM機發生了持槍搶劫案後,調查人員使用人臉識別技術鎖定了嫌犯。他們把ATM機的監控視頻拿給嫌犯的女友看,後者確定了嫌犯身份。嫌犯隨後認罪。

在近20起皮尼拉斯縣人臉識別案件中,調查人員在試圖確認無法知道自己身份的人,例如阿爾茲海默症的病人和謀殺案受害者。皮尼拉斯縣警長辦公室稱,人臉識別技術有時還會被用於協助確認證人。

人臉識別技術在破案領域的一些最前沿應用並未展示出積極成果,已經被放棄,例如在機場的使用。

圖像質量是關鍵

“這取決於圖像質量,”皮尼拉斯縣警長辦公室協助運營人臉識別系統的技術支持專家傑克·羅伯托(Jake Ruberto)表示,“如果你在系統中輸入的是無用信息,得到的也是無用的結果。”

FACES系統由法國公司Idemia開發,後者的原型算法也在美國國家標準與技術研究院的近期多項測試中表現優異。但是,執法部門使用的FACES系統不一定包含最新算法。例如,皮尼拉斯縣所使用的FACES系統上一次大幅更新還是在2014年,但是該縣一直在評估其他更新產品。 Idemia不予置評。

近幾年,優秀人臉識別技術的升級令人震驚。在政府測試中,人臉識別算法能夠與擁有160萬張面部照片的數據庫作對比。 2010年,人臉識別系統在理想條件下的錯誤率略低於8%。這裡的理想條件指的是照明充足、高分辨率、前臉照片。到了2018年時,這一錯誤率已降至0.3%。但是在監控視頻條件下,執法部門無法指望人臉識別達到這麼高的可靠性。

也許,人臉識別技術最大的爭議在於它在識別不同種族人群時的不穩定表現。美國國家標準與技術研究院去年12月發布的測試數據顯示,在評估黑人女性的圖像時,政府調查所使用的人臉識別系統類型更容易出錯。佛羅里達州執法官員稱,該技術的表現並不表明它存在某種程度的種族偏見。

皮尼拉斯縣和其他地方的官員還強調了人工審核的作用。但是,借助護照圖像進行的測試發現,人類審核員也很難在類似的人臉識別結果中確認出正確的那個人。在這些測試中,護照系統員工常常會選錯。

質量較差的圖像導致了匹配的錯誤。照明條件昏暗、面部扭向一定角度以及使用棒球帽或太陽鏡進行的輕度偽裝會影響人臉識別的準確性。

在一些公民自由法律更嚴的國家,人臉識別技術的短板暴露無遺,尤其是在被用於在人群中發現罪犯時。英國倫敦擁有龐大的閉路電視攝像頭網絡,但是一項人臉識別研究發現,該系統在測試時完成了42次匹配,但是只有8次是被證明準確的。

皮尼拉斯縣前任和現任官員表示,他們對於這一結果毫不驚訝。 “如果你想調查銀行搶劫案和便利店搶劫案,人臉識別技術並不管用,”吉姆·梅恩(Jim Main)表示,他曾負責皮尼拉斯縣警長辦公室的人臉識別項目技術部分,在2014年退休,“你不可能說'停一下,讓我找到你的照片'。”