AI在監控技術中的廣泛使用，使得每一臺閉路電視攝像機都有可能成為國家的密探。在網絡上，從社交媒體網站或視頻中抓取的圖片皆可以被用來建立諸如Clearview AI（美國人工智能臉部識別公司）那樣的大型監控數據庫。

如今，一件連帽衫有可能改變這一切。Facebook和馬里蘭大學的研究學者制作了一系列運動衫和體恤衫，可以騙過監控算法，使其無法檢測到穿著者。他們將其稱為AI“隱形斗篷”。

這些襯衫利用了近五年前從計算機視覺算法中發現的一種特性。該算法使用一種簡單（甚至有些天真幼稚）的方式來識別物體：他們在新圖像中搜索與已識別圖相似的像素圖案。當人類在看到新事物時，可以根據復雜的線索和實際的知識進行判斷，但算法只會用圖像匹配這一方法。

這意味著，如果知道算法正在搜索的模式，就可以將其隱藏。為了制作這種可欺騙算法的襯衫，Facebook和馬里蘭大學的團隊通過一種檢測算法處理了一萬張人像圖片。當一個人被檢測到時，圖片的視角、亮度和對比度會被隨機改變，接著，他們使用另一種算法找出欺騙算法最有效的隨機改變。

當這些隨機圖案被打印在實物（如海報、紙娃娃以及衣物）上時，檢測算法仍然會被欺騙。但研究學者也指出，實際測試的準確度低于純數字測試，當一個人能穿著這個運動衫時，檢測器的識別能力從近100%下降至50%，即投擲硬幣正反面的可能性。

此研究延續了馬里蘭大學計算機科學系進行的一項工作，其中部分研究人員在2018和2019年期間加入了Facebook。此前，該實驗室研究怎樣利用與欺騙AI相同的原理來欺騙版權檢測算法（例如YouTube用來防止未經授權使用受版權保護音樂的算法），以說明逃避版權檢測的容易程度，這引起了人們的重視。

這項研究對Facebook也有利。破解作效的根本原因是圖像識別算法缺乏分析圖像的上下文或理解，理解算法如何失敗是使算法不受騙的第一步。

這是一個研究過程的開始，它不僅能使算法更好地抵抗攻擊，而且從理論上來說，由于圖片的展現方式更加復雜，其準確度和靈活度也將大大提高。換句話說，此研究可以增強圖像檢測算法的強度，而不是摧毀它。

事實上，我們的確可以買到一件印有算法欺騙圖案的體恤衫或是運動衫。但是，目前它不太可能保護你的身份信息免受監控技術的侵害。研究員們測試圖案使用的是普及的開源算法，而不是NEC等監控公司構建的獨有算法。

同時，這個圖案旨在避免人員檢測，而非面部識別，后者僅針對人面部的某些方面而非整個身體。在公共場所，人員檢測可用于執行以下任務：計算人群數量、查看是否有人在接近智能門鈴，在某些情況下還可以增強面部識別。

但這項研究以及其向可復制方式的轉變，它代表了監控技術的一種變化：人們可以憑借一件簡單的衣物顛覆最先進的算法，并為任何想要的人制作衣物圖案。即便它不奏效，貼有人工智能生成的監視欺騙圖像的運動衫也是一個很好的對話工具。
責編AJX