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OD体育网站:Facebook“十年挑战”只为忆往昔?

OD体育网站:Facebook“十年挑战”只为忆往昔?

本文摘要:如果你有用于社交媒体,你可能会注意到Facebook、Instagram和Twitter上经常出现了一种新趋势,用户会晒出有自己以前和现在的对比照,大部分是展出自己十年前和现在的照片。我没参予,而是放了一条具有嘲讽意味的推文。这条推文引发了一些注目。 我并不是想要说道“十年挑战”本身是危险性的,不过我告诉,面部辨识的场景大体上是可靠的,并且指出了一种用户应当意识到的趋势。我们毫无保留地共享个人信息的深度和广度仍有一点考虑到。 许多驳斥我的网友指出,当真照片早已不存在了。

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如果你有用于社交媒体,你可能会注意到Facebook、Instagram和Twitter上经常出现了一种新趋势,用户会晒出有自己以前和现在的对比照,大部分是展出自己十年前和现在的照片。我没参予,而是放了一条具有嘲讽意味的推文。这条推文引发了一些注目。

我并不是想要说道“十年挑战”本身是危险性的,不过我告诉,面部辨识的场景大体上是可靠的,并且指出了一种用户应当意识到的趋势。我们毫无保留地共享个人信息的深度和广度仍有一点考虑到。

许多驳斥我的网友指出,当真照片早已不存在了。最少见的就是:“这些数据是能用的,Facebook早已取得了所有的个人资料照片。”他们当然是这么想要的。

在各种版本的“十年挑战”中,网友们将自己的第一张个人资料照片与当前的放到一起,或者将十年前自己的照片和现在的放到一起。因此,这些照片的确是不存在的,上面有上载时间。

很多人上载了大量的个人照片,且大部分是可以公开发表采访的。让我们把这个点子付诸实践。

想象一下,如果你要得出结论一个与年龄有关的面部辨识算法,更加具体地说,是年龄快速增长(例如:随着年龄的快速增长,人的外貌不会如何变化)。在理想情况下,你期望有一个包括大量人物照片、普遍且森严的数据集,而这种挑战正好精确地告诉他你这两张照片的时间差——十年。当然,你可以在Facebook上网页个人资料图片,查阅公布日期或EXIF数据。

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但这可能会产生一些误会,用户在发送到照片时并不是仍然按照时间顺序,放的照片也不一定都是本人。较慢网页我Facebook好友的资料图片,可以看见一个朋友刚刚去世的狗、卡通人物、文字图像、抽象化图案等等。也就是说,如果你有一组简练,印有“过去”和“现在”的照片,就不会有所协助。此外,Facebook个人资料照片的上载日期不一定与摄制日期吻合,即使是照片上的EXIF元数据在审定该日期的时候也不会错误。

为什么呢?因为人们可以网页离线图片,数年间,他们有可能多次上载过图片。有些人会上记在其他地方寻找的图片。

一些平台为了维护隐私不会除去EXIF数据。人工智能有线指南紧随Facebook的这一趋势,很多人在照片上加到了文字(例如:“2008年的我,2018年的我”),还有更加多信息,大部分是照片的地点和方式(例如:“2008年于某某大学,由Joe摄制;2018年到NewCity参与某某活动”)。换句话说,好在了这个挑战,人们才精心整理了十年前和现在的照片,这是一组十分可观的数据。

当然,我在Twitter上接到的恶评并非都与照片的可用性有关。一些网友认为垃圾数据过于多了,不过数据研究人员和科学家告诉怎么说明这一现象。和热议话题一样,早于在人们开始为了不相关的目的参予或企图掌控话题之前,你就可以更为信任趋势或活动数据的有效性。至于假造的图片,图像识别算法不足以辨识人脸。

如果你上载了一张猫的十年前后的照片——我一个朋友就这么做到了——这种样本就很更容易被弃置。更加最重要的是,即使这种话题不是社交工程的案例,但过去几年早已弥漫着各种社交游戏和话题的案例,目的就是萃取和搜集数据。想一想剑桥分析公司(CambridgeAnalytical)对七千多万美国Facebook用户萃取的海量数据就告诉了。

有人可以用你的Facebook资料照片展开面部辨识算法训练不一定是坏事,有些时候这是不可避免的。更加普遍的结论是,我们必须处置与技术的对话,注目我们分解的数据以及如何大规模地用于它。我会获取三种奇特合理的面部辨识用于案例:有效地的,普通的以及有风险的。有效地的案例:面部辨识技术,尤其是其年龄快速增长算法,可以协助找寻下落不明儿童。

去年,印度新德里警方报告称之为,利用面部辨识技术,他们仅用了四天时间就寻找了近三千名下落不明儿童。如果这些儿童早已下落不明了一段时间,他们看上去或许不会和最近一次拍电影的照片有所不同。因此,一个可信的年龄快速增长算法在这里有可能知道不会有协助。面部辨识的潜力大多很普通,年龄辨识有可能最限于于目标广告。

广告显示屏里重新加入了摄像机或传感器,需要根据有所不同年龄段的人口特征(以及其他视觉上可辨识的特征和可辨别的文本)来改动信息,这种显示屏有可能迅速就不会普及。这没什么可兴奋的,这种应用于只是为了让广告的目的更为具体而已。但随着数据蔓延,它与我们的定位、和出售不道德以及其他信号交织在一起,可能会带给一些令人不寒而栗的影响。

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和大部分新兴技术一样,也不存在一些令人担忧的后果。年龄快速增长可能会沦为保险评估和医疗保健的一个因素。如果你看上去比同龄人老成,投保风险也就更大,你有可能要缴纳更加多或被拒绝接受投保。

亚马逊在2016年末发售了动态面部辨识服务,之后之后开始向执法人员部门和政府机关(如奥兰多和华盛顿县的警察局)销售这些服务。不过这项技术引起了根本性隐私问题:警员不仅可以用这项技术跟踪犯罪嫌疑人,还可以跟踪那些没犯罪的人,比如抗议者或其他被警员视作眼中钉的人。美国公民自由联盟(TheAmericanCivilLibertiesUnion)拒绝亚马逊暂停出售这项服务,亚马逊的部分股东和员工也以公司的估值和名誉为由,拒绝其暂停这项服务。

我们很难高估技术对人类的影响。我们有机会让它显得更佳,为此,我们也必需认识到它可能会显得更糟。一旦理解了这些,我们都无法置身事外。

这有什么大不了的吗?就因为记了一些早已公开发表的照片,差劲的事情就不会再次发生吗?用年龄快速增长和年龄辨识展开面部辨识训练是危险性的吗?不几乎是。不管这个话题背后的起源或意图为何,对于我们创立和共享的数据,颁发它的采访权限以及其含义,我们都必需显得更为聪明慎重。如果是在一个游戏中,它具体说道是在为年龄快速增长研究搜集过去和现在的照片,那么你就要考虑到确切谁需要以及为何目的看这些照片。

从任何一个话题或者社交平台的细节中,我们能看见更加普遍的信息,那就是人类是世界上大多数技术最非常丰富的数据来源。我们应当告诉这一点,并且之后维持慎重和稳重的态度。人类是相连物质世界和数字世界的纽带,人类的对话是使得物联网有意思的主要原因。

我们的数据是使企业更加智能、更加有利可图的动力来源。我们不应拒绝企业无论如何都要给与我们的数据理应的认同,但我们也须要认同自己的数据。


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