你社交网站上的照片,也许已经被用来训练人工智能了

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毫无难题,这张家庭照片是非常可爱的:照片中的爸爸留着短须,戴着无框眼镜,棕色头发的妈妈咧着嘴笑着。亲戚亲戚朋友 正和一个 蹒跚学步的女儿一并嬉戏,品尝着冰淇淋。

▲韦斯特于2013年拍摄的这张照片被收录在IBM的人像数据集(Diversity in Faces)中

因此,这张照片于2013年被上传到照片分享网站Flickr上时,“可爱”以外的属性引发了争议。对于面部识别系统来说,这张照片有着独特的意义。照片里,人脸突然出现在了画面的不同位置。从前的照片并能帮助训练人工智能来识别照片和视频中的人脸。

IBM开发了一个 名为“人脸多样性”的新项目,并为其准备了上百万张图片。这张其乐融融的照片什么都有 其中之一。该项目旨在提升人脸识别的公平性和准确性。

照片的拍摄者是佛蒙特州农村的一名图书管理员,叫雪杰萨姆·韦斯特Jessamyn West。当她发现这张照片被IBM使用了的以前,她感到既惊讶又愤怒。她曾将这张照片上传到Flickr,并去掉 了知识共享(Creative Commons)协议,以便让另一方并能使用这张照片。

因此她我什么都有 知道的是,包括她拍摄的自画像在内的十几张照片,和这张照片一样都带有在了人脸识别数据集中,这让她感到十分不安。她说:“将会当初一群人(就使用我的照片)征求过我的同意,不要 再再没人不安和愤怒。”

多年来,研究人员们通过互联网分类分类整理并注释了各类物体的照片,以此来训练电脑,让其并能更好地了解它们互近的世界。通常,亲戚亲戚朋友 通过谷歌图片搜索、公共Instagram帐户和这个这个的途径(这个合法,这个将会不合法)获取数量巨大的图片。得到的数据集通常被用于学术研究,比如训练或测试人脸识别算法。但随着微软、亚马逊、脸书和谷歌等公司押宝人工智能,人脸识别正走出实验室,进入大型企业的视野中。

随着消费者意识到亲戚亲戚朋友 在互联网上留下的数据并能产生的巨大威力,人脸识别数据集正在加剧亲戚亲戚朋友 对隐私和监控的担心。因此,这个研究人员正在重新审视这个野蛮分类分类整理他人照片的行径。在充满分享精神的互联网中,使用他人照片本应征求别人同意。

照片从哪里来?

将会厚度学习的普及,近年来机器学习研究蒸蒸日上,人脸识别技术也得到了极大的改善。在一个 典型的用例中,照片、视频或实时流媒体中的人脸会被扫描、分析,接着,它们的特性会被拿来与数据库中注释过的人脸进行比较。

这项技术正被用于打击人口贩运和机场快速安检;一并,它也被用于监视音乐会、体育赛事。

然而,面部识别的准确性仍是一个 难题。研究人员就让结速担心人工智能系统中指在的歧视和偏见。该技术在正确识别有色人种和女人女人男人等方面还指在着重大过高 。造成这个难题的原因分析分析之一,是数据集里男性相对于女人女人男人、白人相对有色人种的悬殊比例。

对机器训练来说,数据多样性一阵一阵要,但数据的体量大小也同样重要。人脸识别系统的训练和测试时需在数百万甚至数千万张人脸上进行。

多年来,研究人员突然通过IBM的人脸识别数据集来进行相关研究。这个带有图片链接的数据集都有从Flickr和雅虎发布一百万张图片的资源包中分类整理生成。该资源包被称为YFCC3000M,它被用于各种各样的科学项目研究,包括在不使用地理坐标的情况报告下估算照片和视频的拍摄地点的研究。

这个公司、研究机构和另一方都为面部识别编制了数据集,IBM什么都有 其中之一。其中这个数据集由实际的图像组成,还有这个这个 IBM的数据集,是由图像链接组成的。有时,数据集也是并能通过拍摄模特得到的。

▲什么人像属于英伟达用于训练GAN系统的数据集

通常情况报告下,什么数据集是知识共享的,但它们时时需于非商业目的,比如算法研究。但CNN发现,絮状的这个 数据集并能从Github等网站免费下载。

David A. Shamma在雅虎实验室担任研究主管时,帮助分类整理了Flickr的数据集。他认为,近些年来学术界为了机器视觉和识别研究,正从亲戚亲戚朋友 能接触到的任何地方,想方设法地搜集数据。“在这个一个 学术领域里,亲戚亲戚朋友 突然说,‘没人造成伤害,就不算犯规。’”

Shamma认为,他和他的同事发布的Flickr大数据集,通过将絮状授权的图片交给研究人员,并能帮助学术界以此为基础进行研究。

什么被上传到Flickr上的图片来源于像韦斯特从前的普通人和这个专业人士。什么图片拥有的知识共享协议是并都有特殊类型的版权许可,?它明确规定了图像并能在何种条件下被他人使用和共享。

知识共享协议于30002年首次发布,远远早于当前的人工智能热潮。

尽管研究人员在Flickr等网站上免费使用图片,但亲戚亲戚朋友 也承认,这个上传什么照片的人将会会对照片被用于训练人工智能的事实感到惊讶。

Shamma说:“我认为亲戚亲戚朋友 对另一方的照片用途有一定的预计,因此当被告知具体的人工智能用途时,亲戚亲戚朋友 仍会感到意外。”

不满在升级

不论人工智能的从业者们咋样解释,韦斯特在得知另一方照片被用作机器学习后大吃一惊。今年3月,她在阅读了一篇NBC新闻报道后,搜索了另一方的Flickr账户。结果发现她为亲戚亲戚朋友 的家人拍的照片和这个这个照片一样,都有数据集的一帕累托图时,她很懊恼。她认为人工智能的未来很明朗,但另一方的照片在不知情的情况报告下被用来训练人工智能使她忧心重重。

Twitter上相关的帖子充斥着普通网友的抗议。什么都一群人也懊恼地发现,亲戚亲戚朋友 在网上分享的照片(通常是想要以前的照片)成为了训练人工智能的素材。

韦斯特要求IBM从数据集中删除她的照片,但这没人通过发邮件来完成。她还时需授权IBM使用她的社交账号,以便其并能找到并删除每一张照片。

IBM表示,它“致力于保护隐私权”,数据集中涉及到的人随时都并能选取退出。不过,它并没人提供工具来帮助确认数据集否是是带有了特定的图像,因此亲戚亲戚朋友 时需通过NBC构建的搜寻工具来查找。

与此一并,芯片制造商英伟达的研究人员正在研究IBM的经验教训,并考虑改变另一方的做法。

今年3月,英伟达发布一个 在线工具,帮助亲戚亲戚朋友 了解亲戚亲戚朋友 的照片否是是被带有在用于训练StyleGAN的数据集里。StyleGAN是今年2月英伟达发表声明的一个 人工智能系统,善于创造实际上无须指在的逼真人脸,它的数据集带有70,000张高质量的Flickr授权图片。

在NBC揭露了私人图片被用作机器训练后,英伟达的在线工具才突然出现在网络上。然而英伟达负责图形研究的副总裁David Luebke辩称,这项工具将会开发了一段时间了。

也许:“当亲戚亲戚朋友 慢慢意识到这个点的一并,亲戚亲戚朋友 也突然在为之努力。只要一群人(对搜集另一方的图片)提出反对,亲戚亲戚朋友 也希望能赢得亲戚亲戚朋友 尊重。”

将会用户想从数据集中删除另一方的照片,或防止其用于未来的计算机视觉研究,该公司还列出了一系列预防法律依据对用户进行指导。

什么建议包括将照片设为私有、更改其附带的使用许可,以及在照片上去掉 一个 标签,以表明亲戚亲戚朋友 不希望将其用于计算机视觉研究。

Luebke说:“我认为什么都一群人要么都没人乎,要么会很乐意亲戚亲戚朋友 的照片被用在StyleGAN从前的研究上。但将会一群人不喜欢从前,那都有法律依据退出。”

▲这张韦斯特的自拍照和这个的照片一并被编入IBM的数据集中

这个研究人员认为,亲戚亲戚朋友 应该通过授权,另一方决定图片否是是并能用于计算机视觉或人工智能研究。

对此,知识共享协议无须能帮上大忙。只要遵循相关的条款,这个来自非营利组织的许可协议无须限制任何形式的人工智能开发。

知识共享组织首席执行官Ryan Merkley称:“什么协议并都有为了保护隐私或研究伦理而设计的。”

等待英文立法

近年来,人工智能发展之快,以至于相关法规几乎还没人来得及制定,更无须实施了。法律上,在分类分类整理和使用图像进行面部识别时,公司并没人告知义务。

目前还没人相关的联邦法规出台。在各州,情况报告则有所不同:这个 ,伊利诺斯州有一项法律,要求公司在分类分类整理生物特性信息以前时需得到客户的同意;亚马逊和微软总部所在地华盛顿州的州参议院最近通过了一项限制面部识别使用的法案,该法案仍需在该州众议院获得通过。

Merkley和另一方认为应该考虑立法来规范数据分类分类整理。今年3月,参议院提出了一项法案,要求企业在分类分类整理和共享识别数据以前时需征得消费者的同意。它时需求公司进行内外部测试,以确保算法在实施前是公平的。

数字版权组织电子前沿基金会(Electronic Frontier Foundation)技术政策主管?Jeremy Gillula则表示,即使没人严格的法律限制私人照片用于人工智能训练,企业和研究团体也应该注意遵守道德规范。

在他看来,这原因分析分析使用照片就要得到照片中人物的明确同意。即便这没能做到,它也是企业时需面对的现实。(来源: CNN Business作者:Rachel Metz编译:毅立)