電子發燒友App
全網都在通緝“梅姨”，她是誰，卻是個謎。
“梅姨” 真名不詳，涉嫌拐賣九名兒童，九個家庭的幸福也因“梅姨”遭到摧毀：十幾年過去了，大部分孩子仍然沒有蹤影，其中一名孩子的父親連續三年尋子無果，從火車廁所內的窗戶跳車自殺，母親也隨后改嫁。
近日，一張“梅姨”的彩色照片在網上被瘋傳，多地熱心人士報警稱自己發現了“梅姨”，但事情又突然反轉，公安部官方微博發布消息辟謠，稱第二張畫像并非官方發布。
畫像專家林宇輝在接受梨視頻的采訪中表示，第二張畫像是他收到廣東增城警方的邀請，根據梅姨前男友的表述所畫，只是提前發布到了網上：“老漢明確和我說，畫的相似度已經很高了，接近90%”。
“梅姨”真實存在，并且尚未落網，她可能就潛伏在你我周圍。
然而，要想找到她，靠人力如同大海撈針，光辨認就有難度。“說實話，這個長相真的沒有太多辨識度，感覺就是普通大媽”，網友們留言道。
AI，成為了尋找拐賣兒童和犯罪嫌疑人的新希望。
AI研究員王寬告訴投中網，運用跨年齡人臉識別算法，通過走失兒童小時候的照片，可以認出長大后的孩子。人工智能的技術正在升級，并且運用到尋人和打拐的具體場景中，讓更多孩子找到回家的路。而目前，直接通過素描用人臉識別找到嫌疑人的可能性不大。
一、AI更好識別“梅姨”？
想要用肉眼把孩子從茫茫人海里撈出來有多難？
據此前媒體報道，2015年，警方通過孩子畫像帶回了300余份疑似照片，組織走失家長進行辨認，確定了176個疑似對象，但最終無一命中。專案組還曾經嘗試過用肉眼把十幾萬張疑似照片和走失兒童一張一張進行比對，但還是沒能找出孩子。
在傳統的尋人方式下，很多走失者的家人付出了沉痛的代價。
公布了“梅姨”新畫像的人，叫申軍良，他的孩子申聰在2005年在家里被“梅姨”團伙搶走。從28歲到42歲，他幾乎在沒有過過正常的生活，妻子因為打擊太大，精神出現問題，正在接受治療。從失去孩子的那一刻起，近十五年來，他一直沒有放棄尋找，即使是用“最笨”的辦法找兒子。
只是為了一段很小的監控視頻線索，申軍良當眾給人下跪哀求。他走遍了廣州、東莞、珠海、深圳的大街小巷，有人提供線索，說兒子還在增城，他就挨個街道張貼尋人啟事。
為了找孩子，他辭去了正式的工作，只要哪里有線索，他就會不計代價地跑過去。但人海茫茫，“梅姨”的行蹤至今不明。申軍良擔心，無法認出孩子，因此找到畫像專家為孩子畫素描，他盼望：有了孩子長大后的畫像，就不會和兒子擦肩而過了。
然而，時隔十五年，孩子長什么樣，誰又能知道呢？或許 AI正在突破這一難題。
AI研究員王寬告訴投中網，AI尋人從技術框架上來說，很好理解，主要分為：前置任務、人臉特征提取、人臉比對和檢索三個流程。走失者的照片會被提取人臉特征，錄入到底庫系統中。同時，通過火車站、機場、商場等地點，進行人臉的動態布控，如果發現相似度較高的路人則系統發出警報，一般還需要通過的人工核驗。
目前，AI尋人已經取得了成果。百度和“寶貝回家”展開合作，對兩萬多條尋親照片進行對比評測，并成功找回一名丟失了27年的孩子。目前，百度AI尋人支持了數萬名走失人員進行實時比對，基于2億張圖片的訓練樣本數據，百度人臉識別準確率已達到99.7%。
2017年，警方也在騰訊優圖跨年齡人臉識別系統的幫助下，成功找到“426大案”被拐10個孩子中的7個。優圖團隊的研究人員對0~18歲的人臉成長變化進行模擬建模，基于DDL（分布式蒸餾學習法則）學習策略的正則化遷移學習策略，通過算法模型機器得以認出長大后的孩子。
小玉就是通過人臉識別技術找回來的孩子，1993年，小玉在天津火車站與親生父母走散，25年后，志愿者通過將小玉提供的照片放進“百度AI尋人”進行人臉對比，成功配對此前尋親帖中的照片，相似度達到77.82%，經過多次DNA比對，2019年，小玉終于和母親相認。
除了人臉識別、基于地理位置和精準推送等方式也得到了廣泛應用，信息推送以失蹤地點為中心，隨著失蹤時間推移擴大定向推送范圍。以“團圓”系統為例，家長報警，警察核實后，立即聯系打拐警察，截止到 2019 年 6 月份，“團圓”共發布失蹤兒童信息 3978 條，找回 3901 名，找回率高達 98%。
在科技的加持之下，AI尋人直接采用人臉識別、大數據的挖掘和信息推送，尋人正在從傳統的1.0時代向2.0邁進。新一代尋人技術和傳統尋人方式相比，實現了質的飛躍。
二、為何巨頭不約而同選擇AI尋人？
11月7號，百度公布了2019年第三季度財報，財報提及， “百度AI尋人”與民政部、寶貝回家等機構聯合，至2016年底推出以來，已經通過AI人臉識別技術，幫助7900多個走失者回家。
無獨有偶，“科技向善，我們的使命和愿景” ，馬化騰在5月5號的凌晨宣告了騰訊新的愿景與使命。沒有通稿和發布會，只用了一篇騰訊幫助警方找回被拐兒童的文章。
騰訊優圖利用跨年齡人臉識別算法，在大量人臉數據中尋找走失者。騰訊方面告訴投中網，目前，騰訊優圖已經找回多名被拐超過10年的兒童，截止2018年12月，其還幫助福建省公安廳找回1000余人。
今日頭條也在尋人廣場上掛著自己的成績單：“我們彈窗了97590天尋人啟事，成功幫助11734名走失者回家”。
同樣，阿里巴巴與公安部協同打造了“團圓”系統，走失者家屬報警之后，打拐民警使用“團圓”系統發布走失信息，根據時間和半徑畫圓向周圍的民警和大眾發送消息，餓了么旗下 300 萬外賣小哥的手機均接入了系統。
巨頭們都鐘情做AI尋人，或許和“企業社會責任”的壓力有關。
隨著互聯網巨頭掌握著高精尖的科學技術，在創造商業價值同時，科技公司對于技術能力、算法、用戶隱私的越界使用，正在引起人們的警覺。
2019年，關于人臉識別技術相關的事件就相繼發生：國外，微軟疑似因隱私保護和授權瑕疵方面的原因刪除了曾為全球最大的人臉識別數據庫MS Celeb，Facebook因人臉識別功能面臨著高達350億美元的集體索賠；國內，AI換臉軟件ZAO因涉嫌侵犯隱私被工信部約談整改。
當質疑之聲興起，巨頭們首當其沖遭到挑戰。行業人士對投中網分析到，頭戴“緊箍咒”的巨頭需要松綁，向政府和公眾輸出更加友好的企業形象，AI尋人無疑是“高性價比”之選。
知情人士也表示，頭條更多的是做即時性推廣，通過頭條和抖音和海量人群分發“尋人啟事”，同時做信息備份。百度和騰訊在人臉識別的分析技術上儲備可能相對完善，而阿里巴巴和公安的結合更加深度。
一方面，基于人臉識別和基于地理位置的精準推送在技術層面已經相對成熟，落地難度并不高；一方面，除了面對政府的安防項目外，AI尋人可以釋放的商業價值有限，但是社會和公益價值卻很大。
做了就能出成果，有利于企業形象，還不用大動干戈，BAT加頭條齊聚AI尋人。
相對而言，人臉識別仍然是目前生物識別領域安全性較高的，不過，它也并非萬無一失，想要實現人臉識別安全、規模化落地需要技術水平、法律法規和行業標準逐步完善。
當然，中國人民大學法學院副教授兼張吉豫也在此前接受媒體報道時表示：“一般來講，‘比例原則’會是一個很重要的衡量指標，就是看這種新的技術是不是為我們社會帶來了新的價值；如果帶來了新的價值，它又損害了其他方面的一些利益和價值，那就要看這個手段是不是必要的。”
三、讓天下不再有“梅姨”
成千上萬的走失者家屬還在焦急地等待著。
新華網報道，公益網站“寶貝回家”上失蹤的40000多個孩子，沒有找回來占絕大多數。羅興珍的兒子和女兒在25年前被人販子雙雙拐走，她每天守在汽車站旁的鞋攤，期盼著自己的孩子有一天能回來。
幫助千千萬萬個羅興珍之前，AI尋人還有幾道坎要跨過。
首先AI尋人需要更多的采集面和數據量。
在技術人員眼里看來，人臉識別需要大量的機器學習才能更加精準判斷，算法也需要有一個學習的過程，再輔之以大量的數據，才能更加精準有效。畢竟，走失兒童照片素材的模糊、缺失，以及走失多年面部特征發生的巨大變化，都會給算法帶來一定的挑戰。
目前，一二線城市布有大量的監控設備，相關社會層面的采集，例如去購票，商場購物信息、上網、酒店登記信息等更容易被監控，而人販子往往在廣大的農村偏遠地區，那里的監控缺乏，很難定位到他們。
發動更多人加入AI尋人，成為科技尋人的眼線是其中的一個彌補方法。目前為止，仍然有很多人不知道新的尋人方式。
投中網采訪的多位行業人士也號召，應當讓給更多人，特別是為農村朋友們普及相關信息，通過流量精準推送的方式，讓人人加入通緝人販子和尋找走失者的陣營。
“打通各方現有數據，讓信息共享也可以提高找人效率”，知情人士告訴投中網，“找尋走失者的數據庫、各地監控視頻資源、社會化監控視頻資源等分散各地。”
騰訊安全管理部安全專家湯海鵬表示：“這個系統雖說現在已經成熟了，但如果想在全國推廣去用，這個過程會很長，因為要涉及很多要協調的事情，我們一個省的一個案子就協調了好幾個月。”
其次，制約AI尋人發展的另一道坎是隱私和倫理問題。
民眾對于數據隱私越發敏感，10月28日，浙江理工大學特聘副教授郭兵就對一家杭州的動物園進行起訴，理由是動物園未經用戶許可，把要把之前的指紋入園認證改為人臉識別認證。此外，校園安防監控項目與腦機接口頭環引發的校園監控事件也牽動著公眾的神經。
人臉識別作為一項技術，其本身并沒有什么問題，關鍵在于如何運用。同樣的人臉識別技術，幫助幼兒園和小學建立智慧安防系統，用來尋找丟失的幼童或監護老人，就很少陷入爭議。
但與此同時，在教育場景內使用AI技術，需要進一步推進法治化進程，建立相關法律法規，做到有法可依。這是確保技術不被濫用、限制技術的負面影響、真正發揮其促進教育教學作用的關鍵所在。
湯海鵬此前向媒體透露，“這里面有很大的倫理道德難題，我們其實壓力非常大。..我們只能盡量走得謹慎一些，盡量去避免發生一些負面的影響。”
金杜研究院在《人工智能系列之人臉識別信息的內涵與合規難題》的報告中建議：“企業在對相關技術進行部署和應用時，應持續遵守合法、正當與必要的原則，在部署前開展必要的個人信息安全影響評估，以確保生物識別信息的處理嚴格遵從法律法規和監管要求。”
Apple CEO蒂姆·庫克說：“我并不擔心機器會像人一樣思考，我擔心人像機器一樣思考，沒有價值觀，沒有同情心，沒有對結果的敬畏之心。”
責任編輯：ct
工商網監
評論