面部识别仍然无法证明某人的身份

周三晚上，佛罗里达州众议员马特·盖茨 (R) 在众议院发言，声称当天早些时候闯入国会大厦的暴徒是“反法西斯分子”。作为证据，他只是声称“一家面部识别公司提供了一些非常令人信服的证据”。他的声明可能可以追溯到一篇来源不明确、现已删除的《华盛顿时报》文章，其中包含一项后来被彻底揭穿的说法。然而，尽管这篇文章已被删除，但面部识别证明了这些人身份的说法仍在社交媒体和互联网评论区引起反响，同时忽略了一个事实，即这根本不是面部识别的工作原理。如果真的使用面部识别，它应该是调查的起点。

“要认识到的主要一点是，面部识别并不完美，”人工智能教授、卡内基梅隆大学 CyLab 生物识别中心主任马里奥斯·萨维德斯 (Marios Savvides) 表示。我们在流行文化中看到过过于简化的面部识别版本，其中计算机程序会给出确定的匹配结果，但现实情况并非如此。

在现实世界的面部识别情况下，研究人员向算法输入图片或视频帧，然后计算机构建一个人脸模板，以便与个人数据库进行核对。“根据这些模板的匹配程度，它会得出一个个人的排序列表，”Savvides 解释道。“最高匹配度可能是 89%，然后是 85% 的匹配度，依此类推。”它不会向执法部门（或任何进行研究的人）提供确定的匹配度，他们也不会将其视为确定的匹配度。

根据案件或研究的范围，可能的匹配列表大小可能有所不同。“可能是 20、50 或前 100 个匹配项，”Savvides 说。“这取决于犯罪严重程度等变量。对于像波士顿马拉松案这样的高调案件，他们会搜索数百个匹配项。”

即使依靠面部识别作为执法的起点，也仍然会很麻烦。据《纽约时报》报道，去年，底特律警方逮捕了罗伯特·朱利安-博尔查克·威廉姆斯 (Robert Julian-Borchak Williams)，这是“已知的第一个因为面部识别算法匹配错误而被错误逮捕的美国人”。在那起案件中，底特律警方在面部识别技术分析了一张照片后，将其与全州机构照片网络 (SNAP) 进行了匹配，该网络由来自各个机构的调查人员共同监督。

关于 SNAP 计划的官方常见问题解答中明确指出，面部识别并不是确认身份的一种方式，甚至还列出了出现误报的可能性。

这些准确性问题也解释了为什么你没有听说面部识别数据出现在法庭上。“据我所知，它从未在全国任何地方的法庭上被用作证据，”警务项目执行主任、纽约大学法学院兼职教授 Farhang Heydari 说。“目前，面部识别被认为太不可靠，无法在任何地方用作证据。”

这些可靠性问题在不同人群中也并不一致，这进一步使问题复杂化。麻省理工学院和美国国家标准与技术研究所等组织开展的多项研究表明，面部识别系统识别白种人面孔的准确率比识别非裔美国人或亚洲人的准确率高出 100 倍。

萨维德斯表示，近年来，尤其是过去 12 个月，人脸识别技术有了显著改善。他引用了新冠疫情期间佩戴口罩的规定，这促使研究人员努力克服面部特征被遮挡的问题。但人脸识别技术要想获得指纹和 DNA 证据等其他技术所享有的法律可信度，还有很长的路要走。

虽然你可能不会在短期内看到面部识别成为检察官的确凿证据，但像海达里这样的专家确实认为它应该比现在更频繁地出现在法庭上。“大多数辩护律师从来不知道面部识别实际上正在用于他们的案件，我认为这是不对的，”他说，“不管你是否支持面部识别，我认为被告有宪法权利知道他们在调查中使用了什么技术。”然后，如果任何已知的面部识别问题可能在调查过程中出现，就会更加清楚。

就引发这一切的《华盛顿时报》文章而言，情况要清晰得多。该出版物已删除了这篇文章，涉案的人工智能公司 XRVision 已通过其律师公开声明，它从未提供任何接近文章所声称的内容。虽然这种彻底的证据对执法和司法系统很有用，但它很可能不会在 Facebook 评论帖子的法庭上站得住脚。