加拿大多倫多大學（University of Toronto）的研究人員宣布開發(fā)出了人工智能驅動的程序，可干擾臉部識別系統(tǒng)。

該程序設計用于在像素水平精細地改變圖像，干擾數(shù)字化臉部識別技術，讓算法不能區(qū)分人眼看上去很相似的面孔。而且，效果很不錯。多倫多大學的研究人員聲稱該程序能極大地限制臉部識別系統(tǒng)的準確度，可降低至0.5個百分點。

這是“對抗式”訓練模型的產(chǎn)物。在這個模型中，一個神經(jīng)網(wǎng)絡會評價數(shù)據(jù)、產(chǎn)生輸出，而另一個神經(jīng)網(wǎng)絡則尋找輸出中的虛假數(shù)據(jù)。實際上，這對神經(jīng)網(wǎng)絡相互訓練，處理包含了600張臉孔的數(shù)據(jù)庫，生成臉部識別-干擾算法。

其目標似乎是阻礙在線臉部識別系統(tǒng)，例如給臉譜網(wǎng)帶來了法律問題的相片標記程序。研究人員希望開發(fā)出一種應用程序或者網(wǎng)站，讓用戶給他們的在線圖像添加一種隱形屏障，干擾臉部識別系統(tǒng)對這些圖像的掃描。

這并不能有效地干擾越來越多的警察機構所采用的實時臉部識別系統(tǒng)。要干擾這種臉部識別，您需要一些夸張的頭飾。但該程序能夠有利于保護日常應用程序的用戶在線隱私，至少，在目前的人工智能軍備競賽創(chuàng)造出能擊敗這種程序的臉部識別系統(tǒng)之前，它能有效發(fā)揮保護作用。