毫無疑問，這張家庭照片是非常可愛的:照片中的爸爸留著短須，戴著無框眼鏡，棕色頭發(fā)的媽媽咧著嘴笑著。他們正和兩個蹣跚學(xué)步的女兒一起嬉戲，同時品嘗著冰淇淋。但是，這張照片于2013年被上傳到照片分享網(wǎng)站Flickr上時，“可愛”以外的屬性引發(fā)了爭議。對于面部識別系統(tǒng)來說，這張照片有著獨(dú)特的意義。照片里，人臉出現(xiàn)在了畫面的不同位置。這樣的照片能夠幫助訓(xùn)練人工智能來識別照片和視頻中的人臉。

韋斯特于2013年拍攝的這張照片被收錄在IBM的人像數(shù)據(jù)集（Diversity in Faces）中

IBM開發(fā)了一個名為“人臉多樣性”的新項(xiàng)目，并為其準(zhǔn)備了上百萬張圖片，這張其樂融融的照片就是其中之一，該項(xiàng)目旨在提升人臉識別的公平性和準(zhǔn)確性。

照片的拍攝者是佛蒙特州農(nóng)村的一名圖書管理員，名叫杰薩姆·韋斯特Jessamyn West。當(dāng)她發(fā)現(xiàn)這張照片被IBM使用了的時候，她感到既驚訝又憤怒，她曾將這張照片上傳到Flickr，并添加了知識共享（Creative Commons）協(xié)議，以便讓其他人可以使用這張照片。

但是她不知道的是，包括她拍攝的自畫像在內(nèi)的十幾張照片，和這張照片一樣都包含在了人臉識別數(shù)據(jù)集中，這讓她感到十分不安。她說：“如果當(dāng)初有人（就使用我的照片）征求過我的同意，我不會如此不安和憤怒。”

多年來，研究人員們通過互聯(lián)網(wǎng)收集并注釋了各類物體的照片，以此來訓(xùn)練電腦，讓其可以更好地了解它們周圍的世界。通常，他們通過谷歌圖片搜索、公共Instagram帳戶和一些其他的途徑(有些合法，有些可能不合法)獲取數(shù)量巨大的圖片。得到的數(shù)據(jù)集通常被用于學(xué)術(shù)研究，比如訓(xùn)練或測試人臉識別算法。但隨著微軟、亞馬遜、臉書和谷歌等公司押寶人工智能，人臉識別正走出實(shí)驗(yàn)室，進(jìn)入大型企業(yè)的視野中。

隨著消費(fèi)者意識到他們在互聯(lián)網(wǎng)上留下的數(shù)據(jù)能夠產(chǎn)生的巨大威力，人臉識別數(shù)據(jù)集正在加劇人們對隱私和監(jiān)控的擔(dān)心。因此，一些研究人員正在重新審視這種野蠻收集他人照片的行徑。在充滿分享精神的互聯(lián)網(wǎng)中，使用他人照片本應(yīng)征求別人同意。

照片從哪里來？

由于深度學(xué)習(xí)的普及，近年來機(jī)器學(xué)習(xí)研究蒸蒸日上，人臉識別技術(shù)也得到了極大的改善。在一個典型的用例中，照片、視頻或?qū)崟r流媒體中的人臉會被掃描、分析，接著，它們的特征會被拿來與數(shù)據(jù)庫中注釋過的人臉進(jìn)行比較。

這項(xiàng)技術(shù)正被用于打擊人口販運(yùn)和機(jī)場快速安檢，同時它也被用于監(jiān)視音樂會、體育賽事。

然而，面部識別的準(zhǔn)確性仍是一個問題。研究人員開始擔(dān)心人工智能系統(tǒng)中存在的歧視和偏見。該技術(shù)在正確識別有色人種和女性等方面還存在著重大缺陷。造成這一問題的原因之一，是數(shù)據(jù)集里男性相對于女性、白人相對有色人種的懸殊比例。

對機(jī)器訓(xùn)練來說，數(shù)據(jù)多樣性很重要，但數(shù)據(jù)的體量大小也同樣重要。人臉識別系統(tǒng)的訓(xùn)練和測試需要在數(shù)千萬甚至數(shù)百萬張人臉上進(jìn)行。

多年來，研究人員一直通過IBM的人臉識別數(shù)據(jù)集來進(jìn)行相關(guān)研究。這個包含圖片鏈接的數(shù)據(jù)集都是從Flickr和雅虎發(fā)布一百萬張圖片的資源包中整理生成。該資源包被稱為YFCC100M，它被用于各種各樣的科學(xué)項(xiàng)目研究，包括在不使用地理坐標(biāo)的情況下估算照片和視頻的拍攝地點(diǎn)的研究。

許多公司、研究機(jī)構(gòu)和個人都為面部識別編制了數(shù)據(jù)集，IBM只是其中之一。其中一些數(shù)據(jù)集由實(shí)際的圖像組成，還有一些類似IBM的數(shù)據(jù)集，是由圖像鏈接組成的。有時，數(shù)據(jù)集也是可以通過拍攝模特得到的。

這些人像屬于英偉達(dá)用于訓(xùn)練GAN系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集

通常情況下，這些數(shù)據(jù)集是知識共享的，但它們必須用于非商業(yè)目的，比如算法研究。但CNN發(fā)現(xiàn)，大量的類似數(shù)據(jù)集可以從Github等網(wǎng)站免費(fèi)下載。

David A. Shamma在雅虎實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任研究主管時，幫助整理了Flickr的數(shù)據(jù)集。他認(rèn)為，近些年來學(xué)術(shù)界為了機(jī)器視覺和識別研究，正從他們能接觸到的任何地方，想方設(shè)法地搜集數(shù)據(jù)，“在這個一個學(xué)術(shù)領(lǐng)域里，人們經(jīng)常說，‘沒有造成傷害，就不算犯規(guī)’”。

Shamma認(rèn)為，他和他的同事發(fā)布的Flickr大數(shù)據(jù)集，通過將大量授權(quán)的圖片交給研究人員，可以幫助學(xué)術(shù)界以此為基礎(chǔ)進(jìn)行研究。

這些被上傳到Flickr上的圖片來源于像韋斯特這樣的普通人和一些專業(yè)人士。這些圖片擁有的知識共享協(xié)議是一種特殊類型的版權(quán)許可，?它明確規(guī)定了圖像可以在何種條件下被他人使用和共享。

知識共享協(xié)議于2002年首次發(fā)布，遠(yuǎn)遠(yuǎn)早于當(dāng)前的人工智能熱潮。

盡管研究人員在Flickr等網(wǎng)站上免費(fèi)使用圖片，但他們也承認(rèn)，許多上傳這些照片的人可能會對照片被用于訓(xùn)練人工智能的事實(shí)感到驚訝。

Shamma說:“我認(rèn)為人們對自己的照片用途有一定的預(yù)計(jì)，但是當(dāng)被告知具體的人工智能用途時，他們?nèi)詴械揭馔狻！?/p>

不滿在升級

不論人工智能的從業(yè)者們?nèi)绾谓忉專f斯特在得知自己照片被用作機(jī)器學(xué)習(xí)后大吃一驚。今年3月，她在閱讀了一篇NBC新聞報道后，搜索了自己的Flickr賬戶。結(jié)果發(fā)現(xiàn)她為朋友的家人拍的照片和其他許多照片一樣，都是數(shù)據(jù)集的一部分時，她很沮喪。她認(rèn)為人工智能的未來很明朗，但自己的照片在不知情的情況下被用來訓(xùn)練人工智能使她憂心重重。

Twitter上相關(guān)的帖子充斥著普通網(wǎng)民的抗議。很多人也沮喪地發(fā)現(xiàn)，他們在網(wǎng)上分享的照片(通常是很久以前的照片)成為了訓(xùn)練人工智能的素材。

韋斯特要求IBM從數(shù)據(jù)集中刪除她的照片，但這只能通過發(fā)郵件來完成。她還必須授權(quán)IBM使用她的社交賬號，以便其能夠找到并刪除每一張照片。

IBM表示，它“致力于保護(hù)隱私權(quán)”，數(shù)據(jù)集中涉及到的人隨時都可以選擇退出。不過，它并沒有提供工具來幫助確認(rèn)數(shù)據(jù)集是否包含了特定的圖像，因此人們必須通過NBC構(gòu)建的搜尋工具來查找。

與此同時，芯片制造商英偉達(dá)的研究人員正在研究IBM的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，并考慮改變自己的做法。

今年3月,英偉達(dá)發(fā)布一個在線工具，幫助人們了解他們的照片是否被包含在用于訓(xùn)練StyleGAN的數(shù)據(jù)集里。StyleGAN是今年2月英偉達(dá)公布的一個人工智能系統(tǒng)，善于創(chuàng)造實(shí)際上并不存在的逼真人臉，它的數(shù)據(jù)集包含70,000張高質(zhì)量的Flickr授權(quán)圖片。

在NBC揭露了私人圖片被用作機(jī)器訓(xùn)練后，英偉達(dá)的在線工具才出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上。然而英偉達(dá)負(fù)責(zé)圖形研究的副總裁David Luebke辯稱，這項(xiàng)工具已經(jīng)開發(fā)了一段時間了。

他說:“當(dāng)人們慢慢意識到這一點(diǎn)的同時，我們也一直在為之努力。只要有人（對搜集自己的圖片）提出反對，我們也希望能贏得他們尊重。”

如果用戶想從數(shù)據(jù)集中刪除自己的照片，或避免其用于未來的計(jì)算機(jī)視覺研究，該公司還列出了一系列預(yù)防措施對用戶進(jìn)行指導(dǎo)。

這些建議包括將照片設(shè)為私有、更改其附帶的使用許可，以及在照片上添加一個標(biāo)簽，以表明他們不希望將其用于計(jì)算機(jī)視覺研究。

Luebke說:“我認(rèn)為很多人要么不在乎，要么會很樂意他們的照片被用在StyleGAN這樣的研究上。但如果有人不喜歡這樣，那也有辦法退出。”

這張韋斯特的自拍照和其他的照片一起被編入IBM的數(shù)據(jù)集中

一些研究人員認(rèn)為，人們應(yīng)該通過授權(quán)，自己決定圖片是否可以用于計(jì)算機(jī)視覺或人工智能研究。

對此，知識共享協(xié)議并不能幫上大忙。只要遵循相關(guān)的條款，這個來自非營利組織的許可協(xié)議并不限制任何形式的人工智能開發(fā)。

知識共享組織首席執(zhí)行官Ryan Merkley稱:“這些協(xié)議并不是為了保護(hù)隱私或研究倫理而設(shè)計(jì)的。”

等待立法

近年來，人工智能發(fā)展之快，以至于相關(guān)法規(guī)幾乎還沒有來得及制定，更不用說實(shí)施了。法律上，在收集和使用圖像進(jìn)行面部識別時，公司并沒有告知義務(wù)。

目前還沒有相關(guān)的聯(lián)邦法規(guī)出臺。在各州，情況則有所不同:例如，伊利諾斯州有一項(xiàng)法律，要求公司在收集生物特征信息之前必須得到客戶的同意；亞馬遜和微軟總部所在地華盛頓州的州參議院最近通過了一項(xiàng)限制面部識別使用的法案，該法案仍需在該州眾議院獲得通過。

Merkley和其他人認(rèn)為應(yīng)該考慮立法來規(guī)范數(shù)據(jù)收集。今年3月，參議院提出了一項(xiàng)法案，要求企業(yè)在收集和共享識別數(shù)據(jù)之前必須征得消費(fèi)者的同意。它還要求公司進(jìn)行外部測試，以確保算法在實(shí)施前是公平的。

數(shù)字版權(quán)組織電子前沿基金會(Electronic Frontier Foundation)技術(shù)政策主管Jeremy Gillula則表示，即使沒有嚴(yán)格的法律限制私人照片用于人工智能訓(xùn)練，企業(yè)和研究團(tuán)體也應(yīng)該注意遵守道德規(guī)范。

在他看來，這意味著使用照片就要得到照片中人物的明確同意。即便這很難做到，它也是企業(yè)必須面對的現(xiàn)實(shí)。