「检修」5月14日上海交大“看脸识罪犯”研究引

5月14日，上海交大的“看脸认识罪犯”研究，断章取义约克空调器维修站 [摘要]布莱斯等人对“科学种族主义”的批评，武筱林说:“对科学种族。 事实上，我们在进步的社会价值观上和这些作者没有区别 人物形象识别技术成为社会关注的焦点。 网络图像 用机器识别人的脸来判断罪犯就像科幻电影一样。 上海交通大学教授武筱林的“面部识别罪犯”研究引起了很大的争论。 5月7日，谷歌人工智能研究员布莱斯、玛格丽特、普林斯顿大学神经科学教授亚历山大发表的《相面术的新外衣》一文质疑武筱林研究的可靠性，其研究结论是“具有误解性，洗清科学种族主义 最近，武筱林回应南都记者说:“他们断章取义，缺乏学术探讨的公正精神，令人非常失望。 面部识别罪犯广州约克空调器访问维护服务热线电话 研究者“原本打算作假证” 于年11月由上海交通大图像通信与网络工程研究所教授武筱林及其博士课 “这在科学界是很普通的做法。 “武筱林先生据南都记者说 清华大学纳米生物领域的博士后张旭向南都记者表示，arx iv是国际科学研究者在研究成果未正式发表之前，以与同行交流为目的先行发表的电子预印本文献库，涉及物理、数学、计算机科学等领域， 在这项研究中，武筱林和团队使用计算机视觉和机器学习技术，检查了18岁到55岁的1856名中国男性的身份证。 这些研究对象分为犯罪集团和非犯罪集团两个集团，犯罪集团包括730名犯罪分子，参与盗窃、贪污、杀人、强奸、绑架、抢劫等犯罪。 剩下的1100名普通人所在的非犯罪集团在职业上涵盖司机、医生、律师、教授、服务员、建筑工人等领域。 武筱林说:“我在公安部、各省公安厅的协助下得到了这些图像。” 这些研究对象来自全国不同的地方，“之后，这些照片被调整为80cm×80cm的大小，照片的亮度和对比度等被统一处理，通过了卷积神经网络算法(一种)。 研究结果表明，4种分离器(逻辑回归、k n n、sv m、c n n )对犯罪者和非犯罪者的区分精度至少在86%以上。 同时，两组面部特征以内眼角间距、上唇曲率、鼻唇角角度三个测度最为明显。 用电脑模拟的犯罪者与非犯罪者的“平均脸”相似，但非犯罪者之间的脸特征差异小于犯罪者。 也就是说，样品中的非犯罪者的表情更相似，变化幅度更小，犯罪者的表情差异比普通人大。 关于这个结论，武筱林说当时也很吃惊。 “研究结果与预想相反，我们本来想用数据分析推翻‘相由心生’的说法，但本来打算做假事。 “ 结论话题 样本量太小，如果研究得出不科学的 结论，有人会质疑武筱林的研究不科学。 "样品量太小了" 有些人表示担忧，加强对脸上有缺陷的人的歧视。 武筱林告诉南都记者，这半年他收到了非常多的反馈邮件。 “有要求数据的信，有想和我们合作的信，也有质疑实验结论的信。 “同行要求从arx iv中拆除。 这些声音包括谷歌研究员布莱斯等人最近发表的文章“相面术的新外套”。 开头指出的武筱林的研究将人类行为中存在的偏见带入机器学习模式的开发过程，“通过计算机算法对人类偏见的‘洗白’有可能客观地表现出这些偏见。 “武筱林的研究中最令人不安的是，再次复活和证明人群高低贵贱的区别这一说法的是科学种族主义。 “布莱斯等人担心人工智能和机器学习的迅速发展有可能将科学种族主义引入新时代，他说:“让机器学习人类的偏见 关于武的研究实用性，布莱斯等人认为:“从笑容中皱眉排列图像，有可能很好地区别‘非犯罪者’和‘犯罪者’。” 对于上述观点，武筱林在接受南都记者采访时表示:“欢迎我们一起讨论纯粹的科学问题。 “ ”但是谷歌研究者打断了我们的语境。 我们研究设定的边界是证明机器学习的关联性 我们反复检查了我们讨论的数据风险和对策，这也被谷歌的研究者忽视了。 ”武筱林先生说 对于布莱斯等人的“科学种族主义”批判，武筱林说:“他们对科学种族主义的谴责是没有根据的。 事实上，我们在进步的社会价值观上和这些作者没有区别 武筱林告诉南都记者，最近会尽快用英语正式回答谷歌研究员的疑问。 专家的观点 “这项研究在法律上不可借鉴” 认识到在人工智能时代越来越成为社会关注的重点。 关于武筱林的研究是否有科学和应用前景，中国政法大学刑事司法学院的曲新久教授对南都记者说，这一研究成果“在法律上没有借鉴意义”。 “在刑事搜查中，公安机关已经使用图像识别技术寻找犯罪嫌疑人，这个“面部识别术”只用于确定某人的身份，法律上不允许根据嫌疑人的面部特征判断犯罪的可能性大小。 ”曲新久说 不想命名的计算机科学领域的研究者对南都记者说，把脸的特征作为判断犯罪的依据是不科学的。 “从论文本身的研究方式来看，这是简单的数据挖掘和搜索，从数据中直接关联标签，但数据和标签之间不存在强有力的理论支持。 这个方法实际上在数据挖掘领域进行了很多尝试，一般是数据之间某种关联的启发，不是最终判定的依据。 因此，对这篇论文结论的定位问题可以作为数据挖掘中的一种搜索被接受，但如果因此判断人脸是判断犯罪的依据，则不能接受。 他说，虽然在人工智能领域不能“看脸识别犯罪者”，但是即使将来在技术上可以，也不能“看脸整体”。 “这个研究内容不仅仅是从脸上推测是否是犯罪者的概率，还需要考虑社会因素和心理因素等其他很多因素。 认真地说，这种做法其实很简洁不负责任。 ”这位研究者说 对话 研究者武筱林: “结论虽然不是100%正确，但本着科学精神做的” 南都: Google研究员的这篇文章你第一反应是什么？ 武筱林:完全读过对方的文章 我对他们“断章取义”这种缺乏学术公正精神的做法感到非常失望。 今天下午我和同事和学生在会议上讨论了这件事。 不能说对方文章的所有指责都是错误的，但是他们无视我们的研究语境，在高地位上进行道德审判是很不愉快的。 南都:如何看待谷歌研究者的文章中对你们的批评？ 武筱林:对方故意隐瞒了我们文章中很多说明性的文字和重要的实验，比如数据过滤的问题。 其实这个问题是我们调查的，做过随机标记测试。 当然我们的东西不是100%正确，但团队本着科学的精神验证了当时知道的，能做的一切。 南都:网民的观点是研究样本量有点少。 武筱林:只有更多罪犯的数据公安部门 这1856个样本来自公安部、各省公安厅的通缉犯等网页和公共渠道。 由于存在隐私问题，目前的研究存在一些阻力，更难提供数据相关部门。 我们想前进，因为没有数据而痛苦 南都:当时开始研究的背景是什么？ 一共花了多长时间研究？ 武筱林:我们的本质研究是图像分析 这几年，在人工智能、人物像处理、脸部识别方面有很大的进步。 这项研究我们前后投入了两年 南都:年的实验结果出来了，为什么不发表就晚了一年？ 武筱林:是的，反复推敲和认证了一年。 犯罪分子很难从脸的特征上区分吗，我们本来就在想“证伪”，但相由心生这件事我们本来就不相信。 结果刚出来我们也很惊讶 南都:为什么选择在arx iv早期发布？ 武筱林:这是普通的做法，事先发表了自己的研究成果。 国际上这方面的研究还很有竞争力，所以先发表了。 但这不是急功近利。 因为很长时间我们都没有公布这个结果了。 南都:你对“相面术”有什么看法？ 武筱林:我也是受过教育的人，反对歧视。 但是纯粹的科学问题，应该采取科学态度。 南都:谷歌研究者指出，你们的文末提到了“对研究结论感到兴奋”。 武筱林:“当时使用了错误的语言‘excited’。 我们当时认为研究可能会给社会心理学、管理学、犯罪学以启示，让相关领域的专家寻求真正的原因和说明。 但是，这并不意味着要用来歧视别人。 只是，可能有这样的关联性。 例如，犯罪分子之所以有这样的面部特征，可能是因为至今为止受到歧视而被社会歧视边缘化，最终走向犯罪道路。 我们的研究结论其实可以作为反见歧视的依据