作者／方可成

韩国艺术家团体Shinseungback Kimyonghun做了一件有趣的事情，他们把一堆喵星人的照片扔给人脸识别程序（OpenCV），结果很多只都被认成了人；又把一堆人脸的照片扔给猫脸识别程序（KITTYDAR），发现很多人真的被识别成了猫。

被认成猫的人——

被认成人的猫——

他们把这些照片集合起来，做成了一组艺术作品“Cat or Human”——

source: http://ssbkyh.com/

这组作品引人发笑，它就像当年拿加菲猫照片欺骗“绿坝·花季护航”的网友一样，戏谑地展现了计算机算法（algorithm）的局限性。

图像识别算法背后值得思考的问题远不止于认人和认猫。

今年6月底，一个加拿大黑人把自己和朋友的自拍上传到Google Photos，结果发现他们被自动识别成了“大猩猩”。

这种情况的发生大致会有两种原因。

一是算法本身的问题。程序员在写算法的时候，心里参考的多半是白人的形象：肤色如何，脸多宽，颧骨多高，等等。这样的算法会很精确地识别出白人，但对深色人种则不那么敏感。有人辩解说，黑人的照片看起来曝光不足，给识别造成了困难。但问题是，“标准曝光量”是由谁确定的？想象一下，如果这是一个黑人主导的世界，我们看到的照片会不会总是让白人呈现出过曝的模样？

第二种可能性是，算法本身并未事先确定一个标准形象，而是依靠“机器学习”完成的——也就是说，不断地给机器看人的照片，“训练”它们的辨识能力。如果这些用于训练的照片大部分是白人，那么也会导致对有色人种的识别能力不足。

不单是黑人，其他人种也可能成为技术偏见的受害者。比如，指纹识别技术有时会无法识别亚裔女性的指纹，因为她们的指纹比其他人更细密。显然，这种技术在开发时所使用的“标准”并非亚裔女性。再比如，虹膜识别技术在识别白内障患者的时候会遇到困难。

正如人工智能专家Vivienne Ming说的，网络技术中的偏见反映着现实社会中的偏见。

人脸识别技术还牵涉到另一种政治：隐私和监控。

前两个月有八卦新闻说，“司机冒充赵薇老公，骗过人脸识别，卖掉其千万豪宅”。可惜没有任何一家网站在发布这条新闻时陪配了司机的照片，所以我们不知道他究竟是怎么得手的。

不要以为技术仅仅是给名人富豪的生活带来了一点风险，其实每个人都可能活在人脸识别技术的阴影下。街头巷尾密布的监控摄像头，配合身份证系统内的个人照片，以及网络上越来越多的个人照片，在不断发展的人脸识别技术下，老大哥不仅在看着你，而且能够一眼就认出你来。

就像毛主席说的（以及痛仰乐队唱的），哪里有压迫，哪里就有反抗。在纽约布鲁克林，就有一位叫Adam Harvey的艺术家研究出了骗过人脸识别算法的化装术。其核心要素包括：制造两边脸的不对称（因为人脸识别算法会认为人脸是左右对称的），涂上一些与自己肤色相反的化装色（因为一些算法默认了皮肤的正常渐变），用刘海遮住鼻梁（因为一些算法以鼻梁为发现人脸的重要标志）。通过这些方法，就等于给自己的脸穿上了一件迷彩服，虽然骗不过人眼，但足以对付目前的大部分人脸识别算法。

source: https://cvdazzle.com/

如果觉得这样的化装还是太麻烦，可以试试由荷兰艺术家Simone C. Niquille制作的这件T恤。原理很简单：衣服上印了许许多多的人脸，据说这样就可以让人脸识别算法找不着北。

或许，另一种可以研究的方法，是从本文开头提到的那件作品获得启发，请喵星人出动，一起来迷惑监控摄像头。

其实，“识别人脸”大概是人与生俱来的一种冲动和技能。我们可以从石头、昆虫、盒子、汽车、火星表面等等自然的和非自然的事物中看到人脸。

创作了“Cat or Human”的艺术家团队，还创作了另一件作品：从云彩中识别出人脸。

source: http://ssbkyh.com/

这一次，他们使用的还是人脸识别技术。他们希望通过这件作品说明：虽然电脑有时候会在人和猫之间傻傻分不清，但更多时候，由人创造和训练的算法已经能够和人一样从日常万物中“看到”一张张脸。

这种技术会带来许多有趣的、有益的应用，但同时，也像任何其他技术一样，携带者风险。作为普通的技术使用者，我们无力去改写技术，但我们可以更多关心技术背后的政治。

最后，再给大家看两张脸吧。这是身在美国的我每天都要看到的脸，一副惊讶又忧愁的样子——

和我同一办公室的一位来自意大利的同学跟我说，在欧洲，大家每天看到的是快乐的脸——

你怎么看人脸识别技术？

你会从什么东西中看到脸呢？