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          獨(dú)家 | 如何防止AI在自拍中識(shí)別出你的臉

          共 3099字,需瀏覽 7分鐘

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          2021-05-14 13:18


          作者:Will Douglas Heaven

          翻譯:陳之炎

          校對(duì):歐陽錦


          本文約1900字,建議閱讀8分鐘
          現(xiàn)在,越來越多的工具可以用來防止面部識(shí)別系統(tǒng)對(duì)私人照片的訓(xùn)練。

          標(biāo)簽:人臉識(shí)別

          將個(gè)人照片上傳到互聯(lián)網(wǎng)似乎是件很輕松的事,那么問題來了,照片在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布之后,誰可以訪問它們?如何處理它們?用哪些機(jī)器學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練它們?

          Clearview公司已經(jīng)為美國執(zhí)法機(jī)構(gòu)提供了一個(gè)面部識(shí)別工具,利用這個(gè)工具訓(xùn)練了公共網(wǎng)絡(luò)上數(shù)百萬張私人照片,這似乎只是一個(gè)開始。任何擁有基本編碼技能的人都可以開發(fā)面部識(shí)別軟件,這意味著從性騷擾、種族歧視、政治壓迫和宗教迫害等多個(gè)角度來看,這項(xiàng)技術(shù)比以往任何時(shí)候都更有可能被濫用。

          許多人工智能研究人員正在推動(dòng)并開發(fā)可以讓AI無法從個(gè)人數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的方法。本周,最新的兩項(xiàng)報(bào)告將在人工智能會(huì)議ICLR上發(fā)表。

          芝加哥大學(xué)的艾米麗·溫格說“我不喜歡人們從我這拿走不屬于他們的東西,我想很多人也有類似的想法?!?去年夏天,溫格和她的同事們開發(fā)出了最早的防AI工具。

          數(shù)據(jù)中毒并不是件新鮮事。通過刪除公司的數(shù)據(jù),或者用偽示例污染數(shù)據(jù)集,從而使得公司更難訓(xùn)練出精確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。但這些努力通常需要采取集體行動(dòng),有數(shù)百萬或成千上萬的人參與,才能產(chǎn)生影響。而溫格新技術(shù)的獨(dú)到之處在于:可以通過一張人臉照片便能達(dá)到目的。

          澳大利亞迪肯大學(xué)的丹尼爾·馬說,“這項(xiàng)技術(shù)可以利用單個(gè)人的照片作為密鑰來鎖定數(shù)據(jù),在人工智能時(shí)代,它是保護(hù)人們數(shù)字權(quán)利的新一線防御工具?!?/span>

          隱匿于視野中


          包括Fawkes在內(nèi),目前大多數(shù)工具都采用了同樣的基本方法:對(duì)圖像進(jìn)行微小的改動(dòng),這些改動(dòng)很難被人眼識(shí)別,但卻能騙過人工智能,使得人工智能錯(cuò)誤地識(shí)別出照片中的具體信息。這種技術(shù)非常接近于對(duì)抗性攻擊,輸入數(shù)據(jù)的微小變動(dòng)會(huì)迫使深度學(xué)習(xí)模型犯大錯(cuò)。

          給Fawkes輸入一組自拍照,它就會(huì)給圖像添加像素級(jí)的擾動(dòng),從而阻止最先進(jìn)的面部識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別照片中是誰。與先前的方法不同,它沒有對(duì)圖像做明顯的改動(dòng)。

          溫格和她的同事們?cè)谝恍V泛使用的商業(yè)面部識(shí)別系統(tǒng)上測試了這一工具,包括亞馬遜的AWS識(shí)別系統(tǒng)、微軟的Azure和中國Megvii技術(shù)公司開發(fā)的Face++系統(tǒng)。在一個(gè)包含50張圖像的數(shù)據(jù)集的小實(shí)驗(yàn)中,F(xiàn)awkes對(duì)所有圖像都100%有效,經(jīng)過調(diào)整的人圖像訓(xùn)練的模型無法在新圖像中識(shí)別這些人的圖像。篡改后的訓(xùn)練圖像阻止了這些工具準(zhǔn)確表達(dá)出人的表情。

          Fawkes項(xiàng)目網(wǎng)站上已經(jīng)有了近50萬次的下載量。其中的一個(gè)用戶還搭建了一個(gè)在線版本,使人們更容易使用(盡管溫格不會(huì)對(duì)第三方使用代碼做出保證,并警告說:“您并不知道處理數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)生了什么?!保?。溫格說,目前還沒有手機(jī)應(yīng)用程序,但也無法阻止有人制作一個(gè)手機(jī)應(yīng)用程序。

          Fawkes會(huì)阻止一個(gè)新的面部識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別你——下一個(gè)是Clearview。但它無法破壞在未保護(hù)圖像上已經(jīng)訓(xùn)練好的現(xiàn)有系統(tǒng)。然而,這項(xiàng)技術(shù)一直在不斷改進(jìn)。溫格認(rèn)為,由瓦萊里亞·切雷帕諾瓦和她在馬里蘭大學(xué)的同事們開發(fā)的一個(gè)工具,很可能會(huì)解決上述問題。

          該工具名為LowKey,通過基于一種更強(qiáng)大的對(duì)抗性攻擊,對(duì)圖像應(yīng)用擾動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)Fawkes的擴(kuò)展,騙過了預(yù)先訓(xùn)練好的商業(yè)模型。和Fawkes一樣,也可以在網(wǎng)上找到LowKey。

          馬和他的同事們開發(fā)出了更為強(qiáng)大的工具,將圖像變成所謂的無法學(xué)習(xí)的示例,有效地讓人工智能完全忽略你的自拍。溫格說:“我認(rèn)為這個(gè)技術(shù)非常棒,F(xiàn)awkes可以騙過人工智能模型,讓訓(xùn)練得出錯(cuò)誤的結(jié)果,而這個(gè)工具使得訓(xùn)練模型對(duì)你一無所知?!?/strong>
           

          圖中上面三張照片是從網(wǎng)上下載的圖片,將它們變成了下面三張無法學(xué)習(xí)的示例,面部識(shí)別系統(tǒng)忽略了它們的存在

          與Fawkes不同的是,無法學(xué)習(xí)的示例并不是基于對(duì)抗性攻擊。馬的團(tuán)隊(duì)沒有引入對(duì)圖像的改變,迫使人工智能犯錯(cuò)誤,而是增加了微小的變動(dòng),使得人工智能在訓(xùn)練過程中忽略掉它。當(dāng)稍后顯示圖像時(shí),它對(duì)圖像中內(nèi)容的評(píng)估并不比隨機(jī)猜測出的結(jié)果要好多少。

          實(shí)驗(yàn)證明,無法學(xué)習(xí)的示例比對(duì)抗性攻擊更為有效,因?yàn)樗鼈儫o法實(shí)現(xiàn)逆向訓(xùn)練。人工智能看到示例的對(duì)抗性越強(qiáng),就越容易識(shí)別出它們,但是馬和他的同事們從根本上便阻止了人工智能進(jìn)行圖像訓(xùn)練。

          溫格已經(jīng)投入了一場正在進(jìn)行的新戰(zhàn)斗,她的團(tuán)隊(duì)最近注意到,微軟Azure的面部識(shí)別服務(wù)不再被他們的某些圖像所欺騙。她說:“對(duì)于我們生成的隱藏圖像,它的魯棒性突然變得非常強(qiáng)大。不知道其中發(fā)生了什么事?!?/strong>

          微軟可能已經(jīng)改變了算法,或者人工智能可能已經(jīng)訓(xùn)練了足夠多的Fawkes影像,已經(jīng)學(xué)會(huì)了如何識(shí)別它們。無論如何,溫格的團(tuán)隊(duì)上周發(fā)布了工具的更新版本,再次對(duì)抗Azure?!斑@是另一場貓鼠軍備競賽?!彼f。

          對(duì)溫格來說,這是一個(gè)關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)的故事。她說:“像Clearview這樣的公司正在利用免費(fèi)獲得的數(shù)據(jù),做他們想做的事情?!?/span>

          從長遠(yuǎn)來看,監(jiān)管可能會(huì)有幫助,但這并不能阻止公司利用漏洞。她說:“法律上可以接受的東西和人們真正想要的東西之間總是會(huì)有脫節(jié)。像Fawkes這樣的工具正是填補(bǔ)了這個(gè)空白?!?/span>

          “讓我們賦予大眾一些他們以前沒有的權(quán)力?!?溫格說。

          原文標(biāo)題:

          How to stop AI from recognizing your face in selfies

          原文鏈接:

          https://www.technologyreview.com/2021/05/05/1024613/stop-ai-recognizing-your-face-selfies-machine-learning-facial-recognition-clearview/


          編輯:黃繼彥




          譯者簡介




          陳之炎,北京交通大學(xué)通信與控制工程專業(yè)畢業(yè),獲得工學(xué)碩士學(xué)位,歷任長城計(jì)算機(jī)軟件與系統(tǒng)公司工程師,大唐微電子公司工程師,現(xiàn)任北京吾譯超群科技有限公司技術(shù)支持。目前從事智能化翻譯教學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)營和維護(hù),在人工智能深度學(xué)習(xí)和自然語言處理(NLP)方面積累有一定的經(jīng)驗(yàn)。業(yè)余時(shí)間喜愛翻譯創(chuàng)作,翻譯作品主要有:IEC-ISO 7816、伊拉克石油工程項(xiàng)目、新財(cái)稅主義宣言等等,其中中譯英作品“新財(cái)稅主義宣言”在GLOBAL TIMES正式發(fā)表。能夠利用業(yè)余時(shí)間加入到THU 數(shù)據(jù)派平臺(tái)的翻譯志愿者小組,希望能和大家一起交流分享,共同進(jìn)步。

          翻譯組招募信息

          工作內(nèi)容:需要一顆細(xì)致的心,將選取好的外文文章翻譯成流暢的中文。如果你是數(shù)據(jù)科學(xué)/統(tǒng)計(jì)學(xué)/計(jì)算機(jī)類的留學(xué)生,或在海外從事相關(guān)工作,或?qū)ψ约和庹Z水平有信心的朋友歡迎加入翻譯小組。

          你能得到:定期的翻譯培訓(xùn)提高志愿者的翻譯水平,提高對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)前沿的認(rèn)知,海外的朋友可以和國內(nèi)技術(shù)應(yīng)用發(fā)展保持聯(lián)系,THU數(shù)據(jù)派產(chǎn)學(xué)研的背景為志愿者帶來好的發(fā)展機(jī)遇。

          其他福利:來自于名企的數(shù)據(jù)科學(xué)工作者,北大清華以及海外等名校學(xué)生他們都將成為你在翻譯小組的伙伴。


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