傳華為人臉辨識系統包含「維族告警」,AI真的可以區分不同種族嗎?

傳華為人臉辨識系統包含「維族告警」,AI真的可以區分不同種族嗎?
Photo Credit: IPVM影片截圖

我們想讓你知道的是

AI的技術,真的可以把人臉辨識到很細的種族分類嗎?有哪些因素會影響AI辨識人臉的效果好壞呢?對此,我們邀請專家釋疑如下。

議題背景

《華盛頓郵報》12月8日報導,華為和曠視科技公司(Megvii)合作測試了一套人臉辨識系統,華為的官網上有貼出一篇系統測試報告。雖然後來媒體詢問時,華為撤下了該篇報告,但報告中顯示測試系統的功能包含「維族告警」。其實,2018年中國曾發表研究結果(Wang et al., 2019),已有運用AI人臉辨識成功區分維族人、西藏人和韓國人的技術。

然而AI的技術,真的可以把人臉辨識到很細的種族分類嗎?有哪些因素會影響AI辨識人臉的效果好壞呢?對此,我們邀請專家釋疑如下。

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一起來看看專家怎麼說。

許志仲(國立屏東科技大學資訊管理系助理教授)
2020年12月09日

其實技術上來說,用AI區分不同的人類族群,例如區分中國人與日本人,可能會比用AI區分兩個不同人的身分更容易。因為不同國家或地區的人,本來就有不同的人臉特徵,依據研究人員替照片加上的標籤,就可以讓AI分類及辨識人臉。

AI用人臉辨識來區分種族的技術,需要AI能夠學習臉部之間細微的特徵差異,也可以協助動物的辨識,例如生態相關研究,可能需要訓練AI分辨不同的鳥種,這種議題在研究上通稱「細粒度影像辨識」(fine-grained recognition),所以不是難以做到的技術。

但如果要達到很好的辨識效果,有幾個前提:

  • 需要足夠大量且清晰的人臉資料,如果照片畫質或像素太低,例如像路邊監視攝影機的畫面不夠清楚、人臉的角度不是正面、雜訊太多、燈光太暗或人臉被口罩遮蔽,就會讓AI辨識人臉的效果不好。
  • 需要研究人員替人臉照片加上種族的標籤,但是這個程序有種族歧視的疑慮,大部分國家比較不可能做。再加上目前大家對於人臉照片相關資料庫,都有隱私權容易被侵犯的疑慮,導致蒐集人臉照片更為困難。
  • 需要足夠強大的電腦運算資源及硬體設備。

可得知要同時符合上述條件,可能不只需要人臉辨識公司的技術,還需要整體環境和網路系統等支持。

廖弘源(中央研究院資訊科學研究所所長)
2020年12月10日

AI辨識人臉的技術可以區分人的種族,但是很難做到100%準確。以台灣為例,台灣的人因為具有南島語系、荷蘭、西班牙等許多不同人種的混血,在統計上,人臉特徵的分布會很廣,稱為組內分散(intra-class scatter)。所以即使AI能夠依據人臉的特徵,分類出幾個不同的種族,種族之間可能還是有很多重疊的部份,因此無法100%準確的區分種族。

若要增加辨識種族的準確率,其中一種解決方法可能是「細粒度影像辨識」,就是由研究人員事先將臉部影像細分為不同的五官,例如眼睛、鼻子、嘴巴等,標註這些個別特徵的差異後再訓練AI辨識,而不是直接讓AI從整張人臉影像學習找出特徵。但是這方法同樣也需要取得大量的人臉影像,才會讓辨識結果更準確,因此可能會有人權隱私的疑慮。

目前AI辨識人臉的研究趨勢之一,就是利用AI辨識人臉並分類族群時,想辦法讓所設計的演算法使族群之間重疊的部分越少越好,並同時讓同一族群的人臉特徵在空間中呈現的樣子越集中越好,如此才能讓AI在分種族時更準確。

本文經新興科技媒體中心授權刊登,原文刊載於此

責任編輯:朱家儀
核稿編輯:翁世航