面對網絡隱私、數據的安全性問題，加拿大多倫多大學研究團隊近日成功創(chuàng)建了一種破壞臉部識別系統(tǒng)的算法，即一項“抗人臉識別”的 AI。
負責該計劃的多倫多大學教授Parham Aarabi 表示：“當臉部識別技術越精準時，個人隱私也成了大問題。其中一個能有效打擊臉部識別方式，就是反臉部識別算法?！痹撍惴ǖ奶卣髟谟谑褂昧藢褂柧?Adversarial training)，是一種深度學習技術，讓兩個人工智能互相對抗。
團隊設計了兩個神經網絡，第一個用于“識別人臉”，第二個則是專門“唱反調”破壞前者的臉部識別任務。這兩個網絡不斷地互相爭斗、相互學習，創(chuàng)建了一場持續(xù)不斷的人工智能軍備競賽。結果是，唱反調AI 能夠知道敵手臉部識別AI，在找尋什么關鍵部位，并適時動些人眼看不出來的小手腳 ，例如改變眼角，使其不太明顯，但卻能夠完全欺騙敵手，讓它無法識別。
團隊于臉部數據庫 300-W(擁有 600 張包含多種族、照明條件、環(huán)境的臉部數據)，測試了該系統(tǒng)。他們表示， 新算法可以將臉部識別準確度 100%，降到只剩 0.5%。該算法可以應用在，類似 Instagram 過濾器的工具上。未來團隊將希望通過 App 或網站公開提供隱私過濾器。
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