如果你在过去几年在网上发布过自己的照片，ClearviewAI很可能会存储它并将其添加到公司拥有超过31亿张图像的庞大面部识别数据库中。《纽约时报》声称Clearview可以“终结我们所谓的隐私”。一月份，我得到了自己的ClearviewAI配置文件，这让我大吃一惊。Clearview面临许多法律挑战。美国公民自由联盟援引我写的一篇文章对该公司提起了具有里程碑意义的集体诉讼。但即使立法者限制了Clearview，阻止在线面部识别就像打地鼠一样：总会有另一家公司取而代之。随着面部识别在网上变得无处不在，消费者如何保护自己的面部免受海量监控数据库的收集？合成内容初创公司GeneratedMedia有一个解决方案：用神经网络创建的高科技假人替换他们的脸。一张假脸会让人们知道你的样子，但不会显示你的真面目。这家公司专门制作人造脸。他们使用了一种称为聚集对抗网络(GAN)的技术，该技术使两个神经网络相互对抗。在GeneratedMedia的情况下，当两个网络相互竞争时，其中一个网络（生成网络）在生成人脸方面变得越来越好。GAN的技术已经足够先进，可以制作出看起来像真人的面孔。该公司最近在《纽约时报》上发表了一篇关于生成人造面孔背后的技术的文章，引起了轰动。GAN还可以大规模生成人造面孔。GeneratedMedia成立不到一年，已经生成了超过200万张人工面孔。这些面孔代表所有年龄和外表的人。它们看起来完全真实，但描绘的是实际上不存在且从未存在过的人。GeneratedMedia允许这些图像作为库存照片存在于网站上，并将它们用作训练数据以减少其他AI系统中的偏见。使用大量面部图像数据，GeneratedMedia正在将注意力转向消费者。通过今天刚刚发布的工具Anonymizer，用户可以上传真实的人脸图像并获得许多假人脸。用户可以在社交媒体上或任何他们需要在公共互联网上发布照片的地方使用人造面孔代替真实面孔。这些假照片可免费供个人使用，并可选择使用透明背景。GeneratedMedia表示，这些人造人脸看起来与真人非常相似，因此具有很高的可靠性。但由于这不是用户的真实面孔，如果Clearview或其他面部识别公司将用户的人造面孔添加到他们的数据库中，这些公司将无法使用假面孔找到真实用户。GeneratedMedia表示，用户可以“至少每天”将他们的照片换成新的假照片，以享受真实面部识别无法提供的隐私级别。在接受采访时，GeneratedMedia的战略主管TylerLastovich表示，他“看到有人在私下使用LinkedIn时使用合成图像作为他们的个人资料图片”，该公司还发现“Twitterbios中使用了更多图像。之后，该公司设计了Anonymizer。还有一些人试图创建基于AI的工具来更改抗议者和活动家的头像，从而在网上掩盖他们的身份。但Clearview告诉《纽约时报》，这些工具无法欺骗其系统。一个完全假的照片，例如使用GeneratedMedia生成的照片，可能是更安全的解决方案。我通过上传一张我在加利福尼亚州圣拉蒙的高档比萨店拍摄的照片来测试Anonymizer。Anonymizer显示大约20张相似的图像，并可以选择查看更多。我滚动屏幕并选择最相似的假人脸。来源：GeneratedMedia现在点对点比较。这张假人脸的背景是透明的，所以可以叠加在一张照片上，这张照片是taken在一家美丽的比萨店，真实的照片是在那里拍摄的。看起来像吗？不，我不会留这样的头发。但这两个图像非常相似，以至于亲密朋友和家人以外的人可能会将假脸误认为是真人——尤其是在Twitter等社交媒体网站上使用假照片时，个人资料照片只有49x49像素。计算机也会犯同样的错误。为了测试真人和AI照片的相似度，我使用了人脸识别软件face++提供的一种广泛使用的人脸比较API来比较两张图像。Face++得出真人以“正常概率”匹配照片的结论，估计有64%的几率是同一个人。这不是一个完美的数字，但对于计算机创建的人造脸来说已经相当不错了。而且效果会随着时间的推移而改善。Anonymizer的工作原理是分析用户的面部并从GeneratedMedia的现有数据库中找到最接近的匹配项。随着公司生产更多人造面孔，找到高置信度匹配的几率增加。在这个实验中，作者发现人脸越容易被识别，人造人脸就越难伪造。为了测试这一点，我上传了一张唐纳德特朗普的照片，结果发现这与他的实际模样完全不同。无论哪种方式，在过去四年里，特朗普的面孔肯定比他自己的面孔更多。将非常熟悉的真实面孔（例如特朗普的面孔）与假面孔进行比较时，人造面孔的脆弱性就变得很明显。对于不太熟悉的面孔，他们更容易被忽视，而人造的看起来更有说服力。这为该系统提供了另一个应用场景。Anonymizer的对抗性程序不一定会创建足够多的用户面部来伪造。相反，该系统可能最适合这样的情况：用户想让从未见过他的人知道他的长相，而不透露他的实际长相。GeneratedMedia说约会应用程序就是一个很好的例子。如果用户创建在线约会资料，则可以从Anonymizer获取假图像并使用它来代替真实面孔。照片可以清楚地展示外貌——但如果你遇到了特别的人，想展示他们的真面目，他们最好不要太尴尬。但除非用户选择显示他们的真实面孔，否则人造面孔可以防止经常在约会网站上出现的跟踪者捕捉他们的真实面貌并瞄准用户。在一个类似的案例中，该公司与调查记者合作，使用类似的工具为希望保持匿名的情报官员创建人造面孔。人造面孔可以让记者（和读者）了解情报官员的年龄、肤色、头发长度和其他关键外貌因素，同时确保他们的真实身份受到保护。ClearviewAI从新闻文章和社交媒体网站下载数百万张图片，因此在敏感文章中使用人造脸是防止Clearview搜索情报官员的脸并将其链接回敏感文章的好方法。如果用户打算在某些敏感主题上发帖，也可以考虑采用类似的方法。也就是说，使用假面孔创建一个单独的社交媒体帐户。这样一来，敏感内容就不会链接到真实面孔，也不会被可能在Clearview等平台上搜索面孔的人看到。在上传人造面孔之前，请务必检查社交网络的服务条款：例如，Twitter不允许出于欺骗目的使用假面孔，但如果您使用它们来保护言论自由，则基本上没有问题。然而，并不是所有的隐私倡导者都相信Anonymizer这样的系统是有效的。哈佛大学肯尼迪学院Shorenstein中心的研究员、活动家克里斯·吉利亚德(ChrisGilliard)告诉我：“关于假面孔保护匿名的任何说法，我都不太确定。”数据共享远远超出了公开发布到互联网的照片的范畴。他告诉我，“部分原因是缺乏监管，无论是在社交媒体上还是从DMV收集信息，对人们数据的疏忽使得许多数字工具能够获取人们的照片。”他认为这是社会而不是技术。问题不是“技术”就能解决的。假面孔也有风险。根据《纽约时报》的说法，这些假面孔可以“用作面具，例如，被戴着迷人面孔试图渗透情报机构的间谍，隐藏在虚假资料、照片等背后的右翼宣传者，在线骚扰者”。去年，有人用假脸分享了一个关于亨特·拜登的虚假信息公司。在别有用心的用户手中，Anonymizer可以制造这些虚假信息。但对于那些别有用心想要制作假脸的人来说，可能有一个更容易的方法ThisPersonDoesNotExist.com网站可以使用GANs技术在浏览器中生成假人脸，类似于GeneratedMedia技术，无需上传图片。而且，由于人脸生成GANs背后的代码广泛可用，大多数老练的犯罪分子很可能会构建他们的自己的面孔生成系统，而不是依赖于可以追溯到特定公司的面孔，因为有可能找到它们。GeneratedMedia说用户不能“使用图片冒充他人或从事非法活动。”如果您想在线发布您的个人信息而不担心被监视，或者只是想测试您的联系人对您的了解程度，您可以使用Anonymizer将您的Twitter头像更改为假的面对，看看是否有人注意到。至少，看到自己面孔的虚拟克隆很有趣。如果您在网上发布敏感内容，担心成为跟踪目标，或者只是想控制那些知道真相的人，Anonymizer不仅仅是一个玩具，而是一个潜在的强大工具。本文转载自微信公众号“读芯”，可通过以下二维码关注。转载本文请联系核心阅读公众号。
