FBIはFacebookに敵わないのか？

FBIが導入した顔認識システムが批判されているという海外メディアの報道を見たが、FBIのシステムはFacebookほど優れておらず、顔認識の精度を向上させるためにFBIの協力が必要だと考える人もいた。それは本当ですか？ FBIは今夏、次世代識別（NGI）顔認識システムを全面的に導入する予定だ。今年末までに、NGI 顔認識システムは全 50 州の住民に関する大量の画像情報を中央連邦データベースに入力する予定です。 NGI 顔認識システムは完璧ではありません。電子フロンティア財団 (EFF) は、FBI の NGI 顔認識システムに意図的に冷水を浴びせているようだ。EFF は、NGI は完璧ではないと考えている。ここに容疑者の顔写真があると仮定すると、NGI システムは最大 50 人の容疑者のリストを表示し、容疑者の名前情報を正常にロックダウンできる確率はわずか 85% です。 NGIは、Facebookが今月初めに発表したDeepFace顔認識システムと比べると見劣りする。 DeepFace システムは、2 枚の写真に写っている人物が同一人物であるかどうかを判別できます。この技術の精度は97％と高く、人間の認識能力に匹敵します。 Facebook の優位性はネットワークのデータ価値にあることは間違いありません。同じ状況であれば、より狭い範囲で顔認識が実行でき、成功率も当然高くなります。この点だけを見ると、米国で最も強力な法執行機関でさえ、Facebook に対して劣等感を抱くしかない。顔認識技術に冷水を浴びせる人もいる。この「人間レベルに近い」顔認識技術の誕生を喜ぶ人は多いが、実際の顔認識技術は業界が約束するほど簡単ではない。顔認識技術開発で有名なFSTバイオメトリクスの最高技術責任者シャハール・ベルキン氏は、「顔認識技術の威力を誇る民間企業は嘘をついている。人間の脳とコンピューターの差は大きいからだ」と語った。 FST Biometrics の顧客基盤はカメラの前に座って協力する意志があり、その認識技術には身長や歩行追跡技術など複数の検証層があり、積極的に虚偽の情報を排除することができます。 FBI の NGI 顔認識システムにはこれらの利点はありません。いわゆる顔情報は指紋のようなもので、1つの指紋が1つの身元に対応し、法廷での使用に適しています。しかし、人間の顔の情報は異なります。人間は顔の情報を簡単に区別して識別できますが、機械はそれができません。 FBI の不利と Facebook の有利さらに悪いことに、FBI の顔認識技術で使用される画像の品質は疑わしい。ベルキンは、顔認識システムには、顔を中心軸として正面からの写真と15以上の角度からの画像情報が必要だと述べた。このような絵は意識的に表現されることが多いです。公共の場所に設置されたカメラで撮影された画像は顔認識システムには適しておらず、これはFBIにとって非常に厄介な問題となっている。監視カメラは通常、天井や街灯に設置されているため、容疑者が撮影されていても、角度や画質などの問題により、顔認識システムで判別することが困難です。現在、さまざまな国の監視カメラシステムは、当初から顔認識システムと連携して動作するように構築されていません。しかし、Facebook はユーザーの友達が誰であるかを把握しており、それが顔認識システムにとって非常に重要であるため、この問題を回避できます。さらに、Facebook では関連する写真を多数見つけることができます。画像情報の総量で言えば、Facebook は最大 2,500 億枚の写真を使用できますが、FBI は 5,000 万枚しか持っていないため、まったく同じレベルではありません。写真の数が増えることのメリットは明らかです。選択肢が増えるだけでなく、写真の数が増えると関連情報も増えるため、顔認識技術の精度が大幅に向上します。 FBI が Facebook の協力を得るには、たった一枚の書類だけが必要なのかもしれない。 FBIはまだ優れた顔認識システムを構築できる。必要なのは、より多くの写真、より多くの名前、そしてそれらをまとめて整理するためのよりスマートなネットワークです。つまり、FBI は Facebook の協力を必要としており、そのような協力を得るためのコストは低く、裁判所命令だけで済んだのだ。現在、Facebookはユーザーのプライバシー侵害をめぐる訴訟に直面している。訴訟に敗訴した場合、法執行機関はさらに多くのユーザーデータを「入手」する可能性が高いが、それはまさに法執行機関が夢見る顔認識システムに求められるものである。他の最先端技術の競争と同様に、Mac 対 PC であれ、Android 対 iOS であれ、市場への先駆けが主導権を握りますが、「市場への先駆け」だけでは競争上の優位性は確保できません。 Facebook が顔認識システムを完璧に機能させることができれば、FBI もそれができるはずだ。今の問題は、FBI の GNI が Facebook の顔認識システムとどれほど比較できるかということだが、これは未解決の問題だ。しかし、どんなことがあっても、FBI はカメラやコンピューターに負けるかもしれないが、法廷では勝つだろう。

今日頭条の青雲計画と百家曼の百+計画の受賞者、2019年百度デジタル著者オブザイヤー、百家曼テクノロジー分野最人気著者、2019年捜狗テクノロジー文化著者、2021年百家曼季刊影響力のあるクリエイターとして、2013年捜狐最優秀業界メディア人、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト北京3位、2015年光芒体験賞、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト決勝3位、2018年百度ダイナミック年間有力セレブなど、多数の賞を受賞しています。

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