摘要：人脸识别作为AI领域最为广泛的应用，早已如影随形般深入我们的日常生活。手机解锁、打卡上班，“刷脸”成了日常操作；在公共安全领域，它更是化身特殊法宝，承担着从茫茫人海中精准识别特定个人的重任。

人脸识别作为AI领域最为广泛的应用，早已如影随形般深入我们的日常生活。手机解锁、打卡上班，“刷脸”成了日常操作；在公共安全领域，它更是化身特殊法宝，承担着从茫茫人海中精准识别特定个人的重任。

可现实却颇具讽刺意味，AI人脸识别远非普通民众想象中那般“靠谱”，甚至一度差点酿成冤假错案，让人大跌眼镜。这项本应带来便捷与高效的技术，缘何状况百出，成了让人头疼的“闹心”存在？

在多数人的印象里，人脸识别技术崭露头角也就是近十年的事儿。实际上，它的历史可要悠久得多。追溯到上个世纪60年代，美国的计算机专家就开启了探索之旅，尝试借助电磁脉冲测量人脸特征，并将这些特征转化为数据录入电脑系统。

但遗憾的是，这些颇具前瞻性的“黑科技”未能顺利转化为商业产品。

一方面，该技术由CIA赞助，服务内容高度保密，难以走向大众市场；另一方面，受限于当时的技术条件，电脑运行速度极为缓慢，根本无法满足人脸识别对运算速度的需求。就这样，人脸识别技术在低调中默默发展了几十年。

尽管发展历程颇为低调，但人脸技术的核心环节——人脸数据点得以传承。早期的人脸识别技术，流程相对简单，录入特征数据后，主要通过对照已知图片的数据点来进行识别。

此后，为提升识别的准确性与可靠性，增加数据点数量成了关键。从70年代的21个特征点，逐步发展到80年代的100多个，量变引发质变，人脸识别技术迎来了新的发展契机。此时，结合算法对海量人脸数据进行分析处理，成为必然趋势，这也让AI与人脸识别紧密相连。

上世纪90年代，美国国防高级研究计划局携手美国国家标准技术研究院，共同开展了FIRST项目。该项目旨在研发人脸识别算法和数据库，推动人脸识别技术向自动化大步迈进。

再往后，各路技术巨头纷纷投身其中，深度学习、神经网络等前沿技术不断涌现，AI和算法逐步发展出一套自主逻辑，能够主动且高效地进行人脸识别。

这些企业在发展人脸识别技术时，主要采取两手策略：技术推广与“人海战术”。

技术推广方面，谷歌和苹果堪称积极践行者。安卓系统在智能手机发展前期，便大胆开展人脸识别试验，最终成功推出Trusted Face这种安全功能；苹果也不甘示弱，在自家终端推出Face ID功能，让用户的脸直接化身账号密码，极大提升了手机使用的便捷性与安全性。

而提到“人海战术”，就不得不提Facebook和它的创始人扎克伯格。Facebook平台每天新增的图片数量高达上百万，如此庞大的基础数据，为AI的训练提供了丰富“养料”，即便起初技术并不成熟，在海量数据的“喂养”下，AI也能逐步掌握人脸识别的“窍门”。

在AI技术的加持下，人脸识别取得了显著进展。根据Nest在2019年发布的报告，人脸识别的准确性有了质的飞跃，这很大程度上得益于卷积神经网络的诞生。

简单来说，如今先进的算法和AI模型，已能够将户外拍摄的复杂照片与数据库中的正面人像进行精准对比；而在10年前，人脸识别还局限于用正脸图片相互对照，应用场景极为有限。

然而，技术的先进性并不能直接等同于实际应用的可靠性。在现实生活中，AI人脸识别面临着诸多挑战。其理想状态是实现一对一的精准匹配，可实际应用却常常事与愿违，甚至闹出不少乌龙事件。

2019年，家住底特律的Robert Williams就遭遇了一场无妄之灾。他莫名其妙地被警察指控盗窃，在家人面前被强行带走。但事实上，案发时他有着充分的不在场证明。满心疑惑的他交完保释金后，向警察询问被抓原因，得到的答复竟是“电脑说你是，你就是”。

原来，警方依据的监控录像画面质量极差，甚至比模糊的表情包还不堪，小偷在作案过程中全程未抬头看监控。在如此糟糕的图像条件下，警方仅凭AI判定就贸然抓人，结果自然是错得离谱。

如果说Robert Williams的经历还不够离奇，那么新泽西州的Nigel Park的遭遇则堪称“魔幻”。警方依靠人脸识别指控他盗窃酒店糖果并驾车逃逸，直接将他关押了10天。

可尴尬的是，Nigel Park根本不会开车，连驾照都没有，去警局还是在奶奶要求下，由表哥开车送去的。

更让人哭笑不得的是，当地警方在整个过程中，始终以AI识别技术作为“铁证”向他施压，直到真相大白，才发现这一切不过是AI识别失误导致的闹剧，而警方手中竟只有这一漏洞百出的AI证据。

AI人脸识别缘何会出现如此离谱的失误？

从技术原理来看，AI进行人脸识别时，需要将现场留下的照片与数据库中的高清照片进行比对。

但现实情况是，监控摄像头受使用条件限制，往往会对视频图像进行压缩，这一过程中，许多关键的面部特征就被无情抹除。

例如，人脸上的一颗痦子，在压缩后的图片中可能仅仅呈现为一个小像素点，可别小看这微小的像素点，在AI人脸识别的复杂运算中，它极有可能成为导致误判的“罪魁祸首”，最终致使警察抓错人。

这也凸显出AI人脸识别面临的一个重大难题：即便经过大量数据训练，AI也难以完美适应复杂多变的现实环境。从技术本身而言，AI并无主观恶意；但从技术应用的实际效果来看，这样的失误却实实在在地给人们带来了困扰与伤害。

进一步深入分析，AI人脸识别在少数族裔群体中，误判问题尤为突出。由于少数族裔人群样本数量相对较少，难以提供足够丰富的数据用于AI训练，这就导致AI对这些群体的识别准确率大打折扣。

据前谷歌AI伦理科学家Timnit Gebru在2018年发表的论文显示，人脸识别针对黑人女性的错误率高达21% - 35%，而针对白人男性的错误率则低于1%；亚裔群体的误判率同样不容乐观，达到白人的10倍之多。

这些数据均来源于现实生活中AI实际应用的误判案例，真实性和代表性极强，几乎不存在数据选择偏差的可能。

原本旨在服务社会、促进公平的AI技术，却在实际应用中出现如此严重的偏差，演变成一种“技术压迫”，着实令人感到讽刺。

那么，AI人脸识别为何会陷入这般尴尬境地？这要从AI识别的运行模式说起。

AI的应用，无论是机器学习、深度学习还是神经网络，本质上都高度依赖对大量案例特征的总结归纳。这种运行模式带来一个致命问题：AI对某些数据和特征的分析，过度依赖数据量的堆积。

一旦遇到特殊情况，而相关数据储备不足时，AI对这些数据的识别分析误差就会急剧增大。

在现实世界中，AI技术所面临的群体情况复杂多样，特殊情况时有发生。若训练数据的比例不均衡，AI就如同挑食的孩子，在进行识别判断时，极易给出有偏向性的结果。

以训练AI模型为例，若提供的数据集中，某一类特征占据主导地位，AI在学习过程中就会过度关注这类特征，而忽视其他重要信息，从而导致对不同群体的识别出现偏差。

AI本身虽不会主动制造社会问题，但在其运行过程中，却可能无意间放大了社会中已存在的一些问题，如数据分布不均导致的对特定群体的不公平对待。

此外，机器学习的思维模式与传统人类学习思维大相径庭，这也给我们理解和解决AI存在的问题带来了困难。

澳大利亚的一篇医学论文曾指出，当向AI投喂大量特征相近的X光片用于病例识别时，经过长时间的对照分析，AI并不会依据医学逻辑，按照疾病特征来筛选可疑患者；相反，它会倾向于选择那些X光片图像较为特殊的样本，完全背离了正常的医学诊断思路。

这种看似“投机取巧”的学习方式，实则是由于AI独特的思维模式所致，它更擅长识别数据中的模式和差异，而非真正理解数据背后的含义。

在这个过程中，一些与常规图像接近但实际存在病变的X光片，就极有可能被AI遗漏，从而造成诊断失误。

尽管AI的思维模式复杂且难以捉摸，但如何让AI达到人类的判断标准，使其在实际应用中更加可靠、准确，已成为当下亟待解决的关键问题。

AI人脸识别技术凭借其便捷性和潜在的商业价值，已成为AI商业化领域的“宠儿”，广泛应用于各个行业。然而，在其光鲜外表之下，频频出现的错误却让人们逐渐认识到，这项技术远没有想象中那么完美无缺。

AI人脸识别的高速发展，依赖于大量社会数据的支撑，而这些数据背后隐藏的社会问题，如数据分布不均、数据质量参差不齐等，却反过来制约了AI识别的准确性和可靠性，让其在实际应用中“栽了跟头”。

AI技术仍处于持续发展阶段，未来充满无限可能，我们也有足够的时间去探索和完善。

但在真正摸清AI的运行模式之前，如何合理、安全地运用AI技术，尤其是在人脸识别这种与人们生活息息相关、对准确性和安全性要求极高的领域，还需要社会各界共同探讨，制定出科学合理的规范和准则。

毕竟，只有让技术在正确的轨道上运行，才能真正发挥其优势，为人类社会带来福祉，而不是成为制造混乱和不公的源头。

AI人脸识别技术在给我们带来便利的同时，也引发了诸多关于隐私保护的担忧。以上海部分小区为例，推行人脸识别门禁系统后，居民进出确实更加便捷。但随之而来的问题是，对于租房群体而言，当更换小区后，原本录入物业的人脸数据去向成谜。

有人认为数据应保存在政府机构，可更换物业后又需重新录入，这无疑让人对数据的安全性和隐私性产生质疑。在享受技术带来的便利时，如何保障个人隐私不被侵犯，已成为刻不容缓的社会问题。

这不仅需要技术层面的不断完善，更需要相关法律法规的健全和监管力度的加强，从源头上杜绝隐私泄露的风险，让人们能够安心地使用AI人脸识别技术。

文本素材来源@科工力量

来源：波波百谈