Nhận dạng khuôn mặt là gì – và nó độc ác như thế nào?

Là một kỹ thuật giám sát, nó có mặt khắp nơi, nhưng vẫn là một câu hỏi hóc búa về chính trị, pháp lý và đạo đức.

Nhóm Que Diêm xin gởi đến quí độc giả bài viết tổng hợp về kỷ thuật này, bởi biên tập viên Ian Science, đăng trên tạp chí The Guardian.

Nhận dạng khuôn mặt là gì?

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã lan truyền một cách phi thường. Nó có trên Facebook, gắn thẻ ảnh từ những buổi họp lớp, đám cưới của bạn bè và bữa tiệc văn phòng. Google, Microsoft, Apple và những người khác đã xây dựng nó thành các ứng dụng để biên dịch album của những người đi chơi cùng nhau.

Nó cũng xác minh bạn là ai tại các sân bay và mở khóa điện thoại di động của bạn.  Hay bạn muốn chuyển khoản ngân hàng 10 triệu VNĐ? Chỉ cần nhìn vào camera và xác nhận danh tính của bạn là hoàn thành.

Các ứng dụng mới mọc lên mọi lúc.

Bạn muốn biết ai ở cửa? Một chuông cửa video với nhận dạng khuôn mặt sẽ cho bạn biết. Các hệ thống khác được sử dụng để phát hiện những người mất tích và phát hiện những công nhân tới trễ khi làm việc. Cũng nhờ nhận dạng khuôn mặt, các quảng cáo giờ đây có thể dựa trên ước tính về giới tính, tuổi tác và tâm trạng của bạn.

Nó có phải là một công cụ giám sát?

Có thể đúng. Trung Quốc sử dụng nhận dạng khuôn mặt để lập hồ sơ chủng tộc, theo dõi và kiểm soát những người Hồi giáo Duy Ngô Nhĩ, nó đã bị lên án khắp thế giới như điều đáng xấu hổ đối với một chính phủ. Các Camera cũng phát hiện ra những người đi bộ tốt, xác minh danh tính học sinh tại cổng trường và theo dõi biểu cảm của họ trong các bài học.

Nga cũng đã nắm bắt được công nghệ này. Ở Mátxcơva, các máy quay quét đường phố tìm “những người được quan tâm” và thông báo cho cảnh sát.

Đã có báo cáo rằng Israel đang sử dụng nhận dạng khuôn mặt để theo dõi bí mật người Palestine ở sâu bên trong Bờ Tây.

Trong khi đó ở Anh, lực lượng cảnh sát Metropolitan và Nam Wales đã thử thách nhận diện khuôn mặt để tìm kiếm những kẻ khả nghi trong những buổi bóng đá, bóng bầu dục, trên đường phố, các buổi lễ kỷ niệm và lễ hội âm nhạc.

Ca sỹ Taylor Swift thậm chí đã cài đặt công nghệ nhận dạng tại một buổi biểu diễn ở California để loại bỏ những kẻ rình rập.

Các cửa hàng đang ngày càng cài đặt công nghệ nhận dạng để răn đe và bắt kẻ trộm. Năm tới, nó sẽ ra mắt Olympic tại Tokyo.

Nó có mặt khắp mọi nơi như thế nào?

Những tiến bộ trong ba lĩnh vực kỹ thuật đã đóng một phần quan trọng: Big Data, Mạng lưới thần kinh (Deep Nơ-ron Networks) và các Xử lý đồ họa (hoặc GPU mạnh mẽ).

Nhờ Flickr, Instagram, Facebook, Google và những công ty khác, internet lưu giữ hàng tỷ bức ảnh về khuôn mặt của mọi người, chúng sau đó được ghép lại thành các bộ dữ liệu hình ảnh khổng lồ.

Chúng được sử dụng để huấn luyện các Mạng lưới thần kinh- một trụ cột chính của trí tuệ nhân tạo hiện đại, để phát hiện và nhận diện khuôn mặt. Công việc tính toán thường được thực hiện trên GPU, chip siêu tốc được dành riêng cho xử lý đồ họa.

Nhưng có nhiều thứ đáng quan tâm hơn là công nghệ này. Trong thập kỷ qua, đặc biệt, các hệ thống nhận dạng khuôn mặt đã được triển khai ở khắp mọi nơi và dữ liệu thu thập được từ chúng đã giúp các công ty trau dồi công nghệ của họ.

Lịch sử nhận dạng khuôn mặt

Các nghiên cứu thực sự về nhận diện khuôn mặt bắt đầu từ những năm 1960. Woody Bledsoe, một giám mục mormon và đồng sáng lập của Nghiên cứu toàn cảnh ở Palo Alto đã tìm ra cách nhập thủ công các vị trí của một người trên khuôn mặt vào máy tính. Với một khuôn mặt không xác định, máy tính sau đó có thể tìm kiếm các trận đấu dựa trên khoảng cách giữa mắt, miệng, mũi và chân tóc.

Độ chính xác của các hệ thống nhận dạng được cải thiện trong những năm 1970 khi các nhà nghiên cứu vẽ thêm các dấu hiệu trên khuôn mặt, chẳng hạn như độ dày của môi.

Nhưng tiến bộ thực sự đã đến vào những năm 80 và 90 với các phương pháp mới để định vị khuôn mặt trong ảnh và trích xuất các tính năng của nó, giúp nhận dạng khuôn mặt hoàn toàn tự động.

Những tiến bộ triệt để nhất đến từ năm 2010 trở đi khi mạng lưới thần kinh sâu sắc tiết lộ lúc đầu lời hứa và sau đó là sự thành thạo nhận diện khuôn mặt.

Năm 2011, công nghệ đã giúp xác nhận danh tính của Osama bin Laden khi anh ta bị giết trong một cuộc đột kích của Mỹ. Facebook đã giới thiệu công nghệ gắn thẻ ảnh và vào năm 2014, chương trình DeepFace của họ đã trở thành người đầu tiên đạt được hiệu suất gần như con người trong nhận diện khuôn mặt.

Nó hoạt động như thế nào?

Trước hết, máy tính phải tìm hiểu khuôn mặt là gì. Điều này có thể được thực hiện bằng cách đào tạo một thuật toán, thường là một mạng lưới thần kinh sâu, trên một số lượng lớn các bức ảnh có khuôn mặt.

Mỗi lần thuật toán được trình bày với một hình ảnh, nó ước tính khuôn mặt ở đâu.

Điều này được thực hiện nhiều lần, thuật toán sẽ cải thiện và cuối cùng làm chủ công nghệ phát hiện khuôn mặt. Đây là bước nhận diện khuôn mặt.

Tiếp theo là phần công nhận.

Điều này được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, nhưng nó thường được sử dụng mạng thần kinh thứ hai (Second Network Nơ-ron). Nó được đưa cho một loạt các hình ảnh khuôn mặt và học hỏi – qua nhiều vòng – cách tốt nhất để phân biệt một người từ nhiều người khác.

Một số thuật toán lập bản đồ rõ ràng khuôn mặt, đo khoảng cách giữa mắt, mũi và miệng, v.v. Những cái khác lập bản đồ khuôn mặt bằng cách sử dụng các tính năng trừu tượng hơn.

Dù bằng cách nào, các mạng lưới cũng xuất ra một vectơ cho mỗi mặt – một chuỗi các số xác định duy nhất người đó trong số tất cả những người khác trong đợt huấn luyện.

Trong các triển khai trực tiếp, phần mềm sẽ hoạt động trên các cảnh quay video trong thời gian thực. Máy tính quét các khung hình của video thường được ghi tại các điểm chèn ép đám đông, chẳng hạn như lối vào sân vận động bóng đá. Đầu tiên, nó phát hiện các khuôn mặt trong một khung, sau đó tạo ra các vectơ cho mỗi khuôn mặt. Các vectơ khuôn mặt sau đó được kiểm tra đối với những người trong danh sách theo dõi.

Đó không phải là cách duy nhất cảnh sát sử dụng nhận dạng khuôn mặt. Nếu một nghi phạm đã được chọn, các cảnh sát viên có thể tải lên hình ảnh của họ và tìm kiếm đoạn phim được lưu trữ để theo dõi sự di chuyển của nghi phạm.

face1
Nhận dạng khuôn mặt có thể nhận dạng con người bằng cách đo hàng chục đặc điểm khác biệt trên khuôn mặt

Nó chính xác đến mức nào?

Điều này rất ấn tượng. Các thử nghiệm độc lập của Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ (Nist) cho thấy từ năm 2014 đến 2018, hệ thống nhận dạng khuôn mặt đã tốt hơn 20 lần trong việc tìm kiếm sự trùng khớp trong cơ sở dữ liệu ảnh chân dung 12m. Tỷ lệ thất bại giảm từ 4% xuống 0,2% trong giai đoạn này, một mức tăng lớn về độ chính xác mà phần lớn là do các mạng lưới thần kinh sâu. Nist nói rằng các mạng lưới đã thúc đẩy một cuộc cách mạng công nghiệp, nhận diện khuôn mặt.

Nhưng hiệu suất tuyệt vời như vậy phụ thuộc vào các điều kiện lý tưởng: trong đó một hình ảnh một người phải rõ nét và rõ ràng, được kiểm tra đối với cơ sở dữ liệu của các bức ảnh chất lượng cao khác.

Trong thế giới thực, hình ảnh có thể bị mờ hoặc thiếu sáng, mọi người rời mắt khỏi máy ảnh hoặc có thể quàng khăn lên mặt hoặc già hơn nhiều so với ảnh tham chiếu của họ. Tất cả đều có xu hướng làm giảm độ chính xác.

Công nghệ này có một thời gian khủng khiếp với các cặp song sinh, các thử nghiệm Nist được tìm thấy, thậm chí với các thuật toán tốt nhất cũng khó tìm ra sự khác biệt.

Nó có thiên vị không?

Nhiều người đã lo lắng về thuật toán nhận dạng khuôn mặt. Vấn đề xảy ra khi mạng lưới thần kinh được đào tạo trên nhiều khuôn mặt khác nhau từ các nhóm người khác nhau.

 Vì vậy, nếu một hệ thống được đào tạo trên một triệu khuôn mặt nam da trắng, nhưng ít phụ nữ và người da màu hơn, nó sẽ kém chính xác hơn cho các nhóm da màu.

 Độ chính xác kém hơn có nghĩa là xác định sai nhiều hơn và có khả năng nhiều người có thể bị cảnh sát chặn lại và đặt câu hỏi.

Năm ngoái, Liên minh Tự do Dân sự Hoa Kỳ (ACLU) đã phát hiện ra rằng phần mềm Rekognition của Amazon đã xác định sai 28 thành viên Quốc hội là những người trước đây đã bị bắt giữ.

Các thử nghiệm của cảnh sát đã nhấn mạnh những thiếu sót hơn nữa của nhận dạng khuôn mặt. Một đánh giá của Đại học Cardiff về các thử nghiệm ở Noth Wales cho thấy hệ thống NEC NeoFace bị lag và chậm khi màn hình đầy người, nó hoạt động tồi tệ hơn vào những ngày bầu trời ảm đạm, cuối buổi chiều vì lén độ nhạy sáng của chúng.

Ai có công nghệ?

Các công ty công nghệ trên toàn thế giới đang phát triển nhận diện khuôn mặt nhưng Mỹ, Nga, Trung Quốc, Nhật Bản, Israel và châu Âu dẫn đầu. Một số quốc gia đã chấp nhận công nghệ dễ dàng hơn các quốc gia khác.

Trung Quốc có hàng triệu máy ảnh được kết nối với phần mềm nhận dạng khuôn mặt và Nga cũng tuyên bố hy vọng sẽ mở rộng mạng lưới giám sát của riêng mình. Ở châu Âu, cũng như các nơi khác, nhận dạng khuôn mặt đã tìm đường vào các cửa hàng để phát hiện kẻ trộm và vào các doanh nghiệp để giám sát nhân viên và khách, nhưng nhận dạng khuôn mặt trực tiếp trong không gian công cộng vẫn chủ yếu ở giai đoạn thử nghiệm.

Pháp luật nói gì về nó?

Không nhiều. Ở Anh không có luật nào cho cảnh sát quyền sử dụng nhận dạng khuôn mặt và không có chính sách nào của chính phủ đối với việc sử dụng nó. Paul Wiles, ủy viên sinh trắc học , gọi đây là một tình huống hỗn loạn với cảnh sát, để quyết định vai trò của họ, khi nào thích hợp để sử dụng nhận dạng khuôn mặt và làm gì với những hình ảnh chụp được.

Nhóm chiến dịch, Liberty, đã kêu gọi cấm hoàn toàn các hệ thống nhận dạng khuôn mặt trực tiếp trong không gian công cộng, cho rằng nó phá hủy sự riêng tư và buộc mọi người thay đổi hành vi của họ.

Nhóm này đã đưa ra một đánh giá tư pháp chống lại cảnh sát Nam Wales về việc sử dụng công nghệ này. Những lo ngại tương tự đã được Đại học Essex nêu ra trong một đánh giá độc lập về việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt của lực lượng cảnh sát Metropolitan. Báo cáo kết luận rằng nhận diện khuôn mặt có khả năng rơi vào phạm luật của nhân quyền.

Một lĩnh vực tranh chấp khác là danh sách theo dõi. Mặc dù phán quyết của tòa án tối cao năm 2012 rằng việc giữ lại hình ảnh của những người vô tội là bất hợp pháp, cảnh sát đã liên tục xây dựng một cơ sở dữ liệu về quyền nuôi con của 20 triệu người, nhiều người trong số họ chưa bao giờ bị kết án.

Tuy nhiên, hình ảnh từ cơ sở dữ liệu và các hình ảnh khác được lấy từ phương tiện truyền thông xã hội, được sử dụng để tạo danh sách theo dõi để sử dụng trong các hệ thống nhận dạng khuôn mặt.

Trong khu vực tư nhân, tình hình thậm chí còn âm thầm hơn, với các cửa hàng và doanh nghiệp quyết định ai sẽ vào danh sách theo dõi bí mật và chia sẻ hình ảnh với các công ty khác.

Ở Mỹ tình hình không tốt hơn nhiều. Chỉ có năm tiểu bang có luật liên quan đến việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt của cơ quan thực thi pháp luật. Sự chắp vá của luật pháp có nghĩa là trong khi lực lượng cảnh sát Seattle và thành phố San Francisco đã cấm nhận dạng khuôn mặt trực tiếp, văn phòng cảnh sát trưởng ở hạt Maricopa, Arizona, đã đăng tải hình ảnh và bằng lái xe của mọi cư dân ở Honduras vào danh sách theo dõi nhận dạng khuôn mặt.

Về những loại nhận dạng khác?

Trong khi công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã thu hút nhiều sự chú ý, cảnh sát và các tổ chức khác đang xem xét cẩn thận về sinh trắc học mới, ngoài dấu vân tay và DNA, nhận dạng duy nhất con người.

Phân tích kết cấu da được cho là khắc phục các vấn đề về nhận dạng khuôn mặt gây ra bởi các biểu hiện khác nhau và khuôn mặt được che phủ một phần bằng cách phân tích khoảng cách giữa các lỗ chân lông da. Nó chưa được thử nghiệm nhiều, nhưng các nhà phát triển tuyên bố nó có thể đủ tốt để phân biệt giữa các cặp song sinh.

Một sinh trắc học khác mà cảnh sát quan tâm, bởi vì nó có thể được thực hiện ở khoảng cách xa mà không cần sự hợp tác của một người, là phân tích dáng đi. Như tên cho thấy, các thuật toán xác định con người bằng phong cách độc đáo của sải chân của họ, phản ánh sự khác biệt về giải phẫu, di truyền, nền tảng xã hội, thói quen và tính cách.

Với nhận dạng tĩnh mạch, máy quét quang học được sử dụng để lập bản đồ mạch máu ở tay, ngón tay hoặc mắt.

 Bởi vì tĩnh mạch của chúng ta bị chôn vùi dưới da, máy quét được coi là khó đánh lừa. Hệ thống PalmSecure của Fujitsu sử dụng bản đồ tĩnh mạch để theo dõi các hoạt động của nhân viên tại các doanh nghiệp khác nhau.

Nhận dạng loa đã được các ngân hàng và HMRC sử dụng để xác nhận danh tính của mọi người và việc sử dụng nó đang lan rộng. Không giống như nhận dạng giọng nói, dịch âm thanh thành từ ngữ, nhận dạng loa phát hiện các mẫu âm thanh độc đáo được tạo ra bởi đường hô hấp của một cá nhân và thói quen nói của họ.

Viễn cảnh tương lai như thế nào?

Có thể nó sẽ có mặt ở khắp mọi nơi. Công ty Vuzix của Mỹ đã hợp tác với một công ty Dubi, NNTC, để sản xuất kính thông minh nhận dạng khuôn mặt. Các khung hình có một camera tám megapixel nhỏ, quét khuôn mặt của người qua đường và cảnh báo người đeo về bất kỳ vấn đề nào trong cơ sở dữ liệu của một triệu người.

Một bằng sáng chế gần đây của Mỹ đi xa hơn và mô tả một bodycam cảnh sát bắt đầu ghi lại khi khuôn mặt của nghi phạm được phát hiện.

Trong khi đó, các công ty công nghệ đang cải thiện hệ thống của họ để hoạt động nhanh hơn, với nhiều khuôn mặt hơn và với những hình ảnh ngày càng khó khăn hơn, chẳng hạn như những bức ảnh được chụp dưới ánh sáng xấu hoặc khi mọi người che mặt.

Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, công việc đang được tiến hành trên các thuật toán có thể xác định những người đeo mặt nạ và những cách ngụy trang khác nhau.

Để làm cho các hệ thống nhận dạng hiệu quả hơn nữa, sinh trắc học khuôn mặt sẽ được kết hợp với các hệ thống khác như giọng nói và dáng đi, theo Chiến lược sinh trắc học năm 2018 của Home Office.

Không có gì đáng ngạc nhiên, một cuộc chạy đua vũ trang đang diễn ra: các nhà nghiên cứu tại Đại học Carnegie Mellon ở Pittsburgh cũng đã phát triển kính râm của riêng họ để đánh lừa nhận dạng khuôn mặt.

Bài viết được CTV Que Diêm dịch từ nguồn:

https://www.theguardian.com/technology/2019/jul/29/what-is-facial-recognition-and-how-sinister-is-it

Trả lời

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Đăng xuất /  Thay đổi )

Google photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google Đăng xuất /  Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Đăng xuất /  Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Đăng xuất /  Thay đổi )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.