为什么人脸识别系统总是认错黑人？
2021-02-18 00:00:00
文章来自 | 差评
文章转载自公众号：浅黑科技（ID: qianheikeji）
作者：木子Yanni
技术不懂什么是种族偏见，人脸识别却一再翻车。
从良民到罪犯，有时候就是这么简单。
荒唐树上荒唐果
荒唐树下黑小伙
没有驾照，就不能开车抢劫？FBI 第一个站出来反驳。
2019 年 1 月的一个周六，两名警察来到一家酒店。几十分钟前，他们接到报警，说有一名黑人男子在礼品店里偷吃零食，被店员逮了个正着，你们赶紧来看看呀。
警察到时，被抓住的黑人男子已被带到酒店办公室，此人身高约 6 英尺，身穿黑色夹克，与肤色几乎融为一体。
事不宜迟，FBI 立马掏出小本本，盘问起事情经过，黑人男子非常配合，一开口就是道歉，说会把吃掉的零食钱补上，还主动把自己的驾照递给了 FBI。
两名警察一看，诶，这小伙挺懂事儿，其中一名警察伸手接过驾照，瞥见姓名一栏印着 Jamal Owens，另一名警察则开始搜身。
男子交出的驾照▼
几乎是同一时间，两名警察都皱起眉头：一人察觉到驾照有异样，怀疑是个山寨货；另一人则在黑人男子的口袋里，摸到了一袋高度疑似大麻的东西。
俩人警觉起来，顺势做出掏手铐的动作，就在此刻，刚刚还满口骚瑞的黑人男子，撒丫子就朝酒店门口狂奔，并迅速钻进一辆车里，疯了似的猛踩油门，哪怕撞上了停在不远处的警车，也只有三秒钟的减速，很快就消失在了街道尽头。
尽管犯人在眼皮子底下溜走了，但往好处想，毕竟他的假驾照还在手里，顺藤摸瓜，绝对跑不了。
两名警察迅速返回警局，把假驾照上的照片发给了拥有人脸识别技术的州政府机构。
第二天，匹配就有了结果：照片比中了家住 30 英里外的一名黑人男子。资料显示，此人名叫帕克斯，在一家杂货店工作。(为产生误会，补充一句，帕克斯曾有前科，所以系统中留有照片)
谨慎起见，警员先把帕克斯的身份证和那本假驾照做了比对，认为是同一个人，又核对了一遍假驾照，确定照片上这个男子，就是当天逃跑的那个人。
双重确认后，FBI 立即签发了对帕克斯的逮捕令，罪名有盗窃商店、伪造政府文件、拒捕等。
根据现有资料，警方突袭了几个可能的地址，却都没有找到帕克斯，反而是帕克斯本人在跟祖母聊天时，无意中听说警察在逮捕自己，坚信这是个误会的帕克斯，赶忙给表哥打了个电话，表哥一听，不敢耽误，迅速开车把帕克斯送到了警局。
帕克斯本来是去澄清的，谁知警察不由分说，直接手铐伺候，还安排了好几个警察同时审讯。
FBI：你自己干过什么，心里很清楚吧？
帕克斯：我冤枉，那人真不是我，我压根儿不会开车，今天还是我哥送我来的呢~
FBI：都到这儿了，你还装！我看你挺会开车~
帕克斯：嗯？我希望你搞清楚一点，不是所有的黑人都长得一样。
FBI：还敢猖狂，来人，关起来。
被关押了 10 天后，帕克斯终于获准保释，随后，他走上了长达一年的诉讼之路。
说到被人脸识别误抓，帕克斯可不是唯一一个。
2020 年初，威廉姆斯正坐在办公室里工作，突然，桌上的电话铃声大作，威廉姆斯接起电话，还没开口，对方先自报家门，称自己是底特律警察局，还说已经拿到威廉姆斯犯事儿的证据了，识相的话，赶紧去警局自首。
威廉姆斯本尊▼
骗子真多！威廉姆斯挂了电话，继续工作。
一小时后，威廉姆斯刚把车开进自家车道，一辆警车就冒了出来，两名警察走下车，把一张纸举到威廉姆斯面前，上面印着一张照片，还有几个格外扎眼的词：“ 重罪逮捕令 ”，“ 盗窃罪 ”。
随后，当着威廉姆斯妻子和两个女儿的面，FBI 用手铐带走了他。
在审讯室里，FBI 举着三张照片，两张是被盗商店的监控照片，另一张是威廉姆斯的驾照照片，不厌其烦地引导威廉姆斯，希望他赶紧承认是自己盗窃了价值数千美元的钟表。
和上个故事中的帕克斯一样，威廉姆斯也发出了同样的灵魂拷问：
警官，你是不是认为所有的黑人都长一个样？
拒不招认的威廉姆斯，在被拘留了 30 个小时后，终于等到了一句答复：
不好意思，我猜是电脑搞错了。
与这两次误捕相比，奥利弗的遭遇更加心塞。
奥利弗也是被人脸识别系统比中，被指控把手伸进一台车里，从一位老师手里抢走了手机。
案发当时，这位老师看到学生在打群架，赶紧掏出手机录像，还没录多久，一个黑人男子就突然出现在车窗外，凶神恶煞地抢走了手机。
审讯室里，当 FBI 把照片摆成一排，准备开启讲道理模式时，奥利弗实在没忍住：我的胳膊上有陈年酿造的文身，你们再看看嫌疑人，胳膊上空空如也，我们怎么能是同一个人呢？
俩人的纹身区别▼
嘿，原来又是误会。
荒唐树上荒唐果，荒唐树下，尽是美国黑小伙儿。
谁蒙蔽了人脸识别的眼睛？
人脸识别频频认错人，是技术的沦丧，还是“ 机 ”性的扭曲？欢迎收看本期真相揭露：人脸识别之深肤色尴尬了。
2018 年，美国《 纽约时报 》发表过一篇文章，引用美国麻省理工学院的最新研究论文，证实在不同种族面前，人脸识别的准确率存在巨大差异。
纽约时报刊文▼
研究员创建了一个包含 1270 张面孔的数据集，包括以深肤色为主的 3 个非洲国家，以及浅肤色的 3 个北欧国家，并找来三款主流的人脸识别系统进行测试。
数据集中的一部分▼
结果显示：白人的识别错误率最低，仅为 1 %，肤色越暗，错误率越高。这其中，又以黑人女性的错误率最高，达到 35 %。
人脸识别难道成精了，深谙漂亮国那套歧视法则吗？又或者，背后有其他原因？
我们都知道，人脸识别技术依赖于深度学习，用来训练的数据集越大，样本类型越平均，效果也就越好，再配上一套优质算法，搭一个传感器，人脸识别就可以上岗就业了。
在这个过程中，数据集、算法和传感器都是关键，那么，问题到底出在哪一环中呢？
1、缺失的数据集。
早期，研究人员要想得到人脸照片，唯一的方式就是购买：贴出广告，吸引有意向的人来到实验室，在签署同意书后，让这些人在不同的光线下，用不同的姿势拍照，以此作为训练 AI 的样本。
这种方式创建出的数据集，照片质量高，样本分布均衡，只有一个缺点：费钱。
到了互联网时代，一种又快又不用花钱的照片获取方式出现了：网络搜索下载。铺天盖地的新闻图片，抓来就能训练。
白嫖来的样本，自然比不上付费的，别的不说，光样本数据量分布就不达标。
在美国，有超过 40 % 的成年公民，主要通过 Facebook 来看新闻，有媒体对新闻配图按性别进行了统计，惊讶的发现，不管是经济还是娱乐版块，女性的出场率都远远低于男性，哪怕都是单人新闻图片，女性形象在图片中的占比，也处于劣势。
女性出场率远低男性▼
但在现实中，美国的男女比例是大致均衡的。
目前来看，单就网络上展示的性别比例，女性就已经输了，那肤色比例是否平均呢？
来自麻省理工学院媒体实验室的研究人员乔伊 · 博拉姆维尼，曾公开分享经历，说自己在很多场景下，只有戴一个白色面具，才能被人脸识别传感器看到。
乔伊·博拉姆维尼▼
乔伊和同事们发现，人脸识别存在严重的性别偏见：最糟糕的情况下，深色女性面孔的失败率超过三分之一，相比之下，白人男性却有机会获得低至 0 % 的错误率。
为了寻找造成这种性能差异的原因，乔伊研究了两个常用的面部数据库，最终发现，这两个数据集中，浅色皮肤占据绝大多数，导致样本数据的不平衡，并最终导致了识别错误率的差别。
为了抵抗数据集中存在的歧视，她发起了一个叫做“ 性别阴影 ” (Gender Shades) 的项目，重点强调交叉性：数据集应该兼顾四个类型，包括深肤色男 / 女性，以及浅肤色男 / 女性。
“ 性别阴影 ”项目▼
2、一再失误的算法。
2015 年，美国发生了一件“ 震惊三连 ”的事情。
黑人小哥 Jacky Alciné 闲来无事，把一些照片上传到了谷歌相册，没想到，Google 的图像识别算法在对照片进行分类的时候，竟然把他的黑人朋友认成了大猩猩。
当事人气到爆粗口▼
震惊之余，Jacky Alciné 第一时间向 Google 投诉，而 Google 听说这一事件后，同样表现的很震惊，马上向 Jacky Alciné 道歉，并承诺立刻整改。
魔幻并没有停在这里。
两年半之后，《 连线 》杂志震惊的发现，谷歌整改的方式竟然是：在图像识别算法中，删掉了“ 大猩猩 gorilla ”这一类别。这意味着，不会再有黑人被识别成大猩猩，因为算法已经彻底不认识大猩猩了。
这件事爆出后，Google 承认，在图片识别标签中，他们确实删掉了“ 大猩猩 ”，给出的解释是：“ 图片标签技术仍处于早期，很不幸，它离完美还差得远。”
这、说什么好呢？我猜谷歌的人脸识别算法人员，应该都是白色程序猿，他们不会经历这样的事情，也没想到会有这样的事情，他们也很懵圈。
现实中，深肤色人的面部特性确实比较难找，尤其在暗光环境下，光是检测到脸就很难了，更别提捕捉面部特征，这对于算法确实是一大挑战。
在样本数据不足的情况下，人脸识别算法一般的做法，是根据特定的面部特征，比如眼距、肤色等，开启预测模式，但算法预测所依赖的面部特征，本身就不准确，势必会导致识别失误，比如把深色皮肤的女性识别成男性，或者把良民识别成罪犯。
对算法来说，深肤色面部检测虽然是挑战，但也不是不能优化，关键在于是否利益相关。
以上虽为个人猜测，但是，我也找到了一点论据支撑。
很多互联网公司都有招聘算法，以亚马逊为例：如果一个男性是能力匹配的基准线，那么，女性申请者和她们的属性就会对应降级，再加上众所周知的历史传统，在实际操作中，肤色同样是职位考量的因素之一。
这不禁让我想到小说《 心是孤独的猎手 》中的一句话：对黑人来说，所有白人长得都差不多，但黑人会费心辨认他们。另一方面，对白人来说，所有黑人长得都差不多，但白人通常不会费心记住一张黑人的脸。
职位人选的底色，不仅会影响到某个算法的开发和执行，还会深刻影响整个领域的多样性，具象到现实，一定会出现深肤色人群被误认成大猩猩这样的闹剧，以及忽略算法优化、只是删掉大猩猩分类的神操作。
3、选择性失明的传感器。
如果说眼睛是心灵的窗户，那有些传感器的心是真的不灵。
2009 年，德克萨斯州，在一家露营商店工作的两位工人，正在电脑上测试惠普新出的面部自动跟踪系统，并用视频记录下了整个过程。
测试视频▼
在视频中，他们自称黑人德西和白人旺达。
黑人德西说：“ 看看我进入画面时会发生什么。”尴尬的是，什么都没有发生，摄像头完全追踪不到德西的脸。
但是，当白人旺达的脸出现在摄像头面前时，面部追踪系统就开始工作了。
此外，一位用户名叫做 Teej Meister 的油管用户，也曾吐槽一个感应洗手池：“ 白人专用？”
Teej Meister: “ 白人专用？”▼
你瞧，在人脸识别的传感器环节，社会责任感同样处于缺失状态。
面对充满缺陷和偏见的人脸识别系统，很多国家的研究机构都在呼吁：“ 必须立即停止使用这项反乌托邦技术 ”。
呼吁停止使用人脸识别技术▼
如潮的舆论下，旧金山跑的最快，成为美国第一个禁止所有警察和城市机构使用面部识别技术的城市，它后面跟着一系列准备效仿、以及还在观望的城市。
被误抓的黑人小哥
竟击中社会 G 点？
20 世纪 40 年代，乔治·奥威尔创作了一部反乌托邦小说《 1984 》，勾勒了一副令人窒息、压抑的画面：
未来的一大景象，是公民处于无处不在的严密监视下，为了躲避“ 老大哥 ”的监视，公民不得不秘密找到一个黑暗房间，通过在对方手臂上敲击密码来互相交流。
《 1984 》中的 “ 老大哥 ”▼
如今，“ 老大哥 ”已经成为滥用政府权力的代名词，人脸识别技术就是一个重要工具：你以为老大哥看着你？它只是看错了你。
小说只是艺术创作，但历史的车轮滚滚向前，黑人却始终站在话语权的边缘。
18 世纪，纽约曾施行一套法律：灯笼法 (Lantern Laws)。
Lantern Laws▼
灯笼法规定，日落之后，黑人、混血儿和土著奴隶要想在城市里走动，如果身边没有白人，就必须携带一个蜡烛灯笼。如果不这样做，一经发现，就会被抓进监狱，直到“ 主人 ”来认领，而在等待期间，他们可能会经历殴打等各种遭遇。
同一个城市的灯笼，并没有平等照亮每个人的权利，光是一种偏见，社会没有看见。
2019 年，28 岁的伦敦黑人男子巴达，正在通过网站更新护照，一个重要步骤是上传照片。
巴达上传了一张提前准备好的高清照片，以为很快就可以完成更新流程，没想到，人脸识别系统竟弹出了一个令人哭笑不得的提示：不能上传张嘴照。
网站对照片有严格规定，比如不能张嘴，不能闭眼，不能做鬼脸等，这些巴达早就知道，只是没想到，人脸识别系统竟“ 严格 ”到如此不讲道理的地步。
重试 N 多次，系统始终提示照片张嘴无效，无奈之下，巴达只能在备注中写道：“我的嘴是闭着的，我只是嘴唇很厚。”
张嘴？无效？▼
同一个国家的业务平台，并没有公平对待每个人的权利，算法是一种偏见，社会没有看见。
直到几位黑人小哥被警局误抓，才终于击中了社会 G 点，这种来源于种族歧视和隐私信息滥用的双重愤怒，让社会不得不看见。
蹲在警局里的黑人小哥挥挥翅膀，改变了不少风向。
多地政府呼吁停止警局使用人脸识别技术，并发布了反面部识别条例；不少硬件厂商也开始有所动作，警用执法记录仪制造商 Axon 发声称，自家制造的摄像头产品将不具备面部识别功能；各大技术公司也开始变得谨慎，比如微软悄悄删除了据说是全球最大的公开人脸识别数据库 MS Celeb，蓝色巨人 IBM 更是高调宣布，不再提供任何人脸识别服务和人脸分析软件，完全退出这一市场。
看似一切都在改变，不过有趣的是：狡兔还有三窟，偏见又怎会把自己封在条框里？只要人心里有它的位置，它便能永生。
https://abc7news.com/criminal-facial-recognition-racial-bias-in-technology-man-falsely-arrested-nijeer-parks/9197215/ https://abcnews.go.com/Business/federal-study-finds-racial-bias-facial-recognition-tech/story?id=67853261
https://www.nytimes.com/2020/06/24/technology/facial-recognition-arrest.htmlhttps://www.freep.com/story/news/local/michigan/detroit/2020/07/10/facial-recognition-detroit-michael-oliver-robert-williams/5392166002/
https://www.nytimes.com/2018/02/09/technology/facial-recognition-race-artificial-intelligence.html?auth=login-google http://proceedings.mlr.press/v81/buolamwini18a/buolamwini18a.pdf https://www.media.mit.edu/projects/gender-shades/overview/
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