近日爆紅的「10年挑戰」與Facebook收集數據的爭議

近日爆紅的「10年挑戰」與Facebook收集數據的爭議
Photo Credit: (Left) Rick Wilking / REUTERS / 達志影像; (Right) Mark Zuckerberg
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近來在社交媒體流行的「10年挑戰」中,不少人都貼出2009年及2019年的照片對比,但這個小遊戲亦引起「讓Facebook收集數據」的質疑。

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近日社交媒體上流行「10年挑戰」(10-year challenge),不少人都貼出自己10年前和現在的照片作對比,有些圖片顯示了樣貌改變,有些則為了展示自己「凍齡」沒變化。

網絡上,這類以懷舊對比作主題的迷因(meme)爆紅不難理解,社交媒體已改變互聯網十多年,不少人在大約10年前加入Facebook(那時候Instagram尚未出現),亦開始擁有智能手機。那時候貼出來的照片也許比較真實,不像現在動輒拍十數張再加上各種特效,也毋須刻意經營甚麼形象。

根據記錄網絡迷因的網站「Know Your Meme」,這項挑戰又被稱為「年齡增長對你有大影響」(How Hard Did Aging Hit You),貼出社交網站上第一張大頭照和現時的大頭照對比,目前最早可見的帖文來自奧克拉荷馬州KOCO-5電視台的氣象記者連恩(Damon Lane)︰

除了這種正面回望成長經歷的帖文外,「10年挑戰」的迷因也衍生出不同版本,例如政治、環保等主題︰

這項迷因的流行也引起了一些質疑,科技評論人歐尼爾( Kate O'Neill)在Twitter上半諷刺的質疑Facebook能從這個迷因中收集數據︰

10年前的我︰應該會參與任何在Facebook或Instagram上關於個人檔案照片年齡增作的迷因。
現在的我︰思考這些數據會被如何搜集、用來訓練臉部識別演算法了解年齡增長和判斷歲數。

在個人數據成為重要資產的年代,這個質疑看來合理。歐尼爾在《Wired》的文章中詳細分析這個問題,她提到最常見的反駁是「Facebook本來已擁有大量圖片數據,包括所有大頭照」,亦同意這一點沒有錯,然而她認為這些「10年前後對比」圖片還是非常有用。

歐尼爾表示,如果需要訓練演算法辨別跟年齡有關的特徵,特別是年齡增長帶來的變化,最好還是有大量相同時間差距的照片。她指出不少人在社交網站上的個人檔案照片未必顯示其樣貌,可能用上寵物、卡通人物等圖片,而且上載照片的日期也不一定是照片拍攝日期,甚至照片記錄的拍攝日期亦可能有誤(例如掃描的舊照片)。所以她認為,「10年挑戰」提供了一個收錄很多人10年前後樣貌變化的數據庫。

Facebook否認借挑戰收集數據

Facebook則明確否認該公司發起這項挑戰,其發言人回應指︰「這是一個用戶自發、自己流行起來的迷因,Facebook並沒有發起這個潮流,而且這個迷因使用已在Facebook上的照片。Facebook沒有從這個迷因中獲得甚麼(除了提醒我們2009年可疑的時裝潮流外)。」

Facebook又提醒用戶任何時候都可以關掉其臉部識別功能。用戶只要到Facebook的「臉部辨識設定」修改選項,就能夠令Facebook不辨認用戶是否出現在相片或影片中。

但歐尼爾也不是要提出陰謀論,而是想藉此提醒大家,過去數年不斷出現一些旨在收集數據的社交網站遊戲和迷因,當中最為顯著的例子,相信是重創Facebook聲譽的劍橋分析(Cambridge Analytica)事件——後者透過一個叫「這是你的數碼生命」(This Is Your Digital Life)的app來獲得Facebook數據存取權。

臉部識別演算法的用途

那麼,有人利用這些圖片來訓練演算法是否壞事?歐尼爾認為這倒不一定,而且似乎無可避免。她列出三種臉部識別的可能用途,一種對社會有益,一種平平無奇,另一種則較具風險。

臉部識別演算法比較好的用途是協助尋找失蹤兒童,假如兒童失蹤了一段長時間,他們看起來會跟僅存的照片有別,透過演算法估計其年齡增長後的外表有助找回他們。歐尼爾引述報道指出,去年印度新德里警方利用臉部識別技術,在四天內便追蹤到近3000名失蹤兒童。

另一項應用則是針對式廣告,未來廣告顯示屏幕上可能會內置攝錄機或感應器,按照受眾的年齡及其他特徵來改變廣告內容。歐尼爾認為這項應用並不特別有趣,不過會令廣告跟受眾關係更大,與此同時可能會帶來有點可怕的互動。

但臉部識別亦有機會帶來危險後果,造成社會不平等,例如保險公司會考慮到老化因素,令看起來較老的人被增加保費甚至拒絕投保。較貼近現實的例子則有亞馬遜(Amazon)的即時臉部識別服務,不少執法部門均有採用,引起私隱及言論自由方面疑慮——警方可以用來追蹤並未涉及犯罪的公民,例如示威者。

無論「10年挑戰」出自何處,參與一下多半無傷大雅——但要注意不要授權應用程式存取你的個人資訊——歐尼爾最希望的是,大眾能夠更小心思考我們製造及分享的數據,以及使用這些數據的後果。

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