周日，F(xiàn)acebook Research發(fā)表了一篇論文，提出了一種通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來使視頻中的個人脫識別的方法，該方法可以巧妙地扭曲人臉圖像，從而使人仍然可以識別它們，但機(jī)器無法識別。

其他公司也對靜止圖像進(jìn)行了類似的處理，但這是第一種在視頻上起作用的技術(shù)，可以阻止最先進(jìn)的面部識別系統(tǒng)。

這是有效的，在名人視頻的前后視頻中，我們很多人都可以識別，但是自動面部識別(AFR)系統(tǒng)無法識別：當(dāng)Facebook如此熱衷于在其產(chǎn)品中推動面部識別時，為什么要這樣做呢?從照片標(biāo)簽建議到描述諸如在雜貨店結(jié)賬行中識別人員等內(nèi)容的專利申請，以便該平臺可以自動發(fā)送收據(jù)?

一種導(dǎo)致歐洲和加拿大禁止面部識別的方法，以及至少一項(xiàng)價值50億美元的集體訴訟?

Facebook上個月關(guān)閉了標(biāo)簽建議的默認(rèn)設(shè)置，該功能可自動識別照片中朋友的臉并為他們建議名稱標(biāo)簽，同時還將面部識別功能擴(kuò)展到所有新用戶。

在去識別文件中，來自Facebook和特拉維夫大學(xué)的研究人員表示，在采用和發(fā)展面部識別方面，當(dāng)前的最新技術(shù)已經(jīng)促使人們對這種類型的人工智能(AI)技術(shù)產(chǎn)生了需求。 。鑒于越來越多的政府使用該技術(shù)和其他AI來監(jiān)視其公民，并且濫用該技術(shù)來產(chǎn)生深層的偽造品，這加劇了人們對真實(shí)和偽造新聞的困惑，這種先進(jìn)的技術(shù)是一團(tuán)糟。