在人工智慧演算法的幫助之下,圖像辨識的準確度越來越高,也促成了許多相關應用的發展。這些應用能讓人們的生活更加便利,但另一方面也衍生出隱私方面的問題。設想一下如果您在路上被拍了一張照片,這張照片經過圖像辨識的分析,發現了您的身份和個人資料。這聽起來很恐怖,但這就是圖像辨識能做到的事。本文將介紹圖像辨識的威脅和挑戰。
圖像辨識是讓電腦識別出影像中的元素,例如人物、物體和事件等等。這種技術使用人工智慧、機器學習和深度學習技術來處理、解釋和分類視覺資訊,進而實現圖片識別。
影像被分成稱為「畫素」的微小顆粒,電腦把影像理解為數值矩陣。這些數值包含畫素包含的資訊(例如顏色),透過分析畫素包含的視覺資訊、位置和模式,系統就能透過模式識別的方式辨識出影像。例如,在圖片中的某些部分檢測到的模式可以識別為人類的臉部。
機器學習能從大量資料中學習到特定的模式,進而增強圖像辨識技術。這項技術首先要將大量帶有內容標籤的圖片輸入系統中。例如,假如我們想在照片中辨識出戴口罩的人,我們會提供有戴口罩及沒戴口罩的人的照片,並標示標籤,讓系統進行訓練。因此,系統能學習出一種特定的模式,並在未來提供新照片時辨識出戴口罩的人。不過這種訓練需要大量的照片。
圖像辨識能應用在許多領域上:
圖像辨識確實帶來更多生活上的便利,不過也可能帶來隱私權的侵犯,以及資安方面的風險。因此出現一種稱為「對抗式機器學習」的技術,試圖誤導電腦的判斷。例如一位俄羅斯工程師發明出一種能干擾人臉辨識的特殊化妝。歐盟也考慮暫時禁止在公共場所使用人臉辨識技術,為期五年,待未來擬定更健全的規範。