劃重點(diǎn)
01兩位哈佛大學(xué)生通過(guò)Meta的智能眼鏡Meta Ray-Ban在校園和地鐵等地隨機(jī)識(shí)別陌生人，并提取他們的個(gè)人信息。
02他們通過(guò)人臉?biāo)阉饕�、爬蟲(chóng)工具、大語(yǔ)言模型和數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了從照片到個(gè)人信息的自動(dòng)匹配。
03然而，這種利用AI技術(shù)進(jìn)行人臉識(shí)別的行為可能侵犯他人的隱私權(quán)。
04為此，人們需要提高隱私意識(shí)，并在使用智能眼鏡等AI產(chǎn)品時(shí)注意保護(hù)個(gè)人隱私。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
2012 年 Google I/O 大會(huì)發(fā)布的 Google Glass，被稱為 Google 史上最失敗的產(chǎn)品，卻也在科技史上留下濃墨重彩的一筆。
它失敗的原因有很多，隱私風(fēng)險(xiǎn)是其中一個(gè)。
讓 Google Glass 拍照很簡(jiǎn)單，用語(yǔ)音命令，或者按住頂部的按鈕，但沒(méi)有 LED 等亮眼的標(biāo)志，提示他人正處在拍攝狀態(tài)。
所以，從路人的角度看，Google Glass 就是個(gè)不講武德的「偷拍神器」，甚至曾有用戶在電影院被保安趕出來(lái)。
如今，相似的事情仍在發(fā)生，甚至變本加厲只是因?yàn)樵谌巳褐卸嗫戳四阋谎�，AI 眼鏡就可以識(shí)別出你的個(gè)人信息。
一張臉，一副眼鏡，認(rèn)識(shí)一個(gè)陌生人
你叫 Lee 嗎？你從伯根縣學(xué)院畢業(yè)嗎？你的韓國(guó)名字是 Joo-oon 嗎？你住在亞特蘭大嗎？我們是不是在劍橋社區(qū)基金會(huì)見(jiàn)過(guò)？你的父母是 John 和 Susan 嗎？
如果在路上被人搭訕，你沒(méi)見(jiàn)過(guò)他們，但他們好像認(rèn)識(shí)你，熱情地叫你的名字，說(shuō)出你的一兩條個(gè)人信息，你會(huì)是什么反應(yīng)？
兩位哈佛大學(xué)生，AnhPhu Nguyen 和 Caine Ardayfio，就做了這樣一個(gè)實(shí)驗(yàn)。
他們戴著 Meta 的智能眼鏡 Meta Ray-Ban，在校園、地鐵等隨機(jī)識(shí)別了數(shù)十個(gè)陌生人。拍下某人的一張照片，幾秒之后，這個(gè)人的信息就會(huì)出現(xiàn)在手機(jī)上。
只是智能眼鏡本身，還不能達(dá)到這樣的節(jié)目效果，他們做了一些技術(shù)上的改動(dòng)，但原理也并不復(fù)雜。
先通過(guò) Meta 智能眼鏡的直播功能，將視頻實(shí)時(shí)傳輸?shù)?Instagram，然后用一個(gè)計(jì)算機(jī)程序監(jiān)控這個(gè)視頻流，并使用 AI 進(jìn)行人臉識(shí)別。
接著，在互聯(lián)網(wǎng)上搜索到某個(gè)人的更多照片，以及基于公共數(shù)據(jù)庫(kù)，查找這個(gè)人的姓名、住址、電話號(hào)碼，甚至親屬信息。
最后，這些信息會(huì)傳送到他們編寫的一個(gè)手機(jī) app，方便查看。萬(wàn)事俱備，就差隨機(jī)嚇到一個(gè)路人。
往細(xì)了說(shuō)，兩位學(xué)生是把各種現(xiàn)有的、成熟的技術(shù)組合在了一起，連生成式 AI 也參與了。
智能眼鏡：配備攝像頭的智能眼鏡，在公共場(chǎng)合捕捉人臉圖像。
反向面部識(shí)別：通過(guò) PimEyes 等人臉?biāo)阉饕�，將人臉圖像與互聯(lián)網(wǎng)的公開(kāi)圖像進(jìn)行匹配，并返回這些圖像的網(wǎng)頁(yè)鏈接。
爬蟲(chóng)工具：使用 FireCrawl 爬蟲(chóng)工具，從這些網(wǎng)頁(yè)鏈接中抓取所需的數(shù)據(jù)。
大語(yǔ)言模型：大語(yǔ)言模型從抓取的、雜亂的數(shù)據(jù)中推斷出姓名、職業(yè)等細(xì)節(jié)。
數(shù)據(jù)庫(kù)：在 FastPeopleSearch 等網(wǎng)站輸入姓名，從公開(kāi)記錄、社交媒體中查找家庭住址、電話號(hào)碼和親屬姓名等個(gè)人信息。
其中，大語(yǔ)言模型起到的作用很微妙，它可以理解、處理、匯編不同來(lái)源的大量信息，比如，將不同文章中的同一個(gè)名字關(guān)聯(lián)起來(lái)，通過(guò)上下文邏輯推理出某人的身份，讓數(shù)據(jù)提取的過(guò)程自動(dòng)化了。
關(guān)于大語(yǔ)言模型的推理能力，我們之前也報(bào)道過(guò)一項(xiàng)很有意思的研究，感興趣的朋友可以回看這篇文章：《和 GPT-4 聊天，一種很新的隱私泄露方式》。
隱私泄露老生常談，面部識(shí)別并不新鮮，偷拍問(wèn)題也不是出現(xiàn)一天兩天，大模型在兩年間已經(jīng)成了很多人離不開(kāi)的生產(chǎn)力工具。
但彼此之間強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合的化學(xué)反應(yīng)，還是導(dǎo)致了一個(gè)細(xì)思極恐的結(jié)果僅憑大街上偶然的相遇，我們的個(gè)人信息就可能被有心人提齲
兩位學(xué)生沒(méi)有對(duì)外公開(kāi)技術(shù)細(xì)節(jié)，做這個(gè)實(shí)驗(yàn)的目的，是為了提醒人們保持警惕。
那我們可以怎么保護(hù)自己？他們提出的應(yīng)對(duì)方法是，從人臉?biāo)阉饕娴葦?shù)據(jù)源中刪除自己的數(shù)據(jù)，但這很難說(shuō)徹不徹底。
雖然我提醒你了，但你不一定知道被偷拍了
當(dāng)年有人開(kāi)玩笑，Google Glass 的最大用處，是讓英國(guó)王室的查爾斯王子記住每個(gè)人的名字。
或許，通過(guò)支持人臉識(shí)別的智能眼鏡，我們會(huì)迎來(lái)一個(gè)沒(méi)有陌生人的世界，最高興的可能是夜神月。
你可能會(huì)問(wèn)，有了數(shù)據(jù)庫(kù)、面部識(shí)別，用手機(jī)偷拍應(yīng)該也行，為什么他們選擇了智能眼鏡 Meta Ray-Ban?
理由很簡(jiǎn)單，它長(zhǎng)得像普通墨鏡，不如 Google Glass 賽博朋克，偷拍更加方便，而且眼鏡本就適合記錄，免提，見(jiàn)你所見(jiàn)。
Meta Ray-Ban 并不是沒(méi)有提醒，它有一個(gè) LED 指示燈，當(dāng)用戶錄制視頻，它就會(huì)自動(dòng)打開(kāi)，提醒旁邊的路人。但是，聊勝于無(wú)。
之前 The Verge 測(cè)評(píng)發(fā)現(xiàn)，在明亮的室外，Meta Ray-Ban 的 LED 和快門聲都不明顯，在擁擠嘈雜的公共場(chǎng)所，很多人往往不會(huì)注意到這種細(xì)節(jié)。
LED 在右眼的上面，你注意到了嗎
當(dāng)你的手放在鏡腿的按鈕上，別人可能覺(jué)得你就是在扶眼鏡而已。
所以也不難理解，隱私一直是智能眼鏡的關(guān)注點(diǎn)，前段時(shí)間 Meta 首款 AR 眼鏡 Orion 發(fā)布時(shí)，也有人擔(dān)心，會(huì)不會(huì)重蹈 Google Glass 的覆轍。
Meta 還在 Meta Ray-Ban 的隱私政策里強(qiáng)調(diào)了「如何負(fù)責(zé)任地佩戴智能眼鏡」，寫了很多條溫馨提醒。
然而，每一條都是非強(qiáng)制的，尊重別人也好，在拍攝或直播前用聲音或手勢(shì)提醒他人也罷，全憑自覺(jué)。
別說(shuō)眼鏡的形態(tài)更方便偷拍了，甚至，科技公司可以直接設(shè)計(jì)出支持面部識(shí)別的智能眼鏡，障礙并不是技術(shù)本身。
2021 年，外媒報(bào)道，Meta 考慮過(guò)，在智能眼鏡內(nèi)置面部識(shí)別功能。當(dāng)時(shí) Meta 首席技術(shù)官 Andrew Bosworth 還舉例，這樣的智能眼鏡，可以幫臉盲或者記不住名字的用戶，在晚宴時(shí)認(rèn)出某人。
另外，人臉識(shí)別初創(chuàng)公司 Clearview AI，已經(jīng)開(kāi)發(fā)了自己的 AR 眼鏡和應(yīng)用程序，據(jù)稱可以連接到包含 300 億張面孔的數(shù)據(jù)庫(kù)，只是沒(méi)有對(duì)外公開(kāi)銷售。
某種程度上，怎么使用面部識(shí)別，怎么防止偷拍，是被法律和道德約束的。
比如，F(xiàn)acebook 的面部識(shí)別技術(shù)，曾經(jīng)讓用戶在照片中標(biāo)記朋友，對(duì)隱私的質(zhì)疑自然是繞不過(guò)去的，在 2015 年的一次集體訴訟中，F(xiàn)acebook 賠償了 6.5 億美元。
2021 年，F(xiàn)acebook 宣布，停用面部識(shí)別技術(shù)識(shí)別照片和視頻中的人物，并刪除超過(guò) 10 億人的相關(guān)數(shù)據(jù)。
面部識(shí)別，多么老生常談埃但最面目平凡的技術(shù)，卻也因其應(yīng)用的成熟、普及和廣泛，讓人如臨大敵。
在 AI 面前，秘密越來(lái)越少
在哈佛學(xué)生的實(shí)驗(yàn)中，大語(yǔ)言模型的作用是幫忙處理數(shù)據(jù)，但現(xiàn)在使用各種生成式 AI 的產(chǎn)品，我們往往是主動(dòng)給出自己的數(shù)據(jù)。
因?yàn)楹芏鄷r(shí)候，付出隱私是使用服務(wù)的必選項(xiàng)，比如向 AI 換臉 P 圖軟件交出自己的臉。
更進(jìn)一步說(shuō)，不只是臉，AI 硬件和軟件們，都越來(lái)越強(qiáng)調(diào)個(gè)人數(shù)據(jù)的概念。
比如，用 AI 錄音產(chǎn)品無(wú)縫記錄你的一天，向 AI 日記透露你的日常和愛(ài)好，或者只是通過(guò)記憶功能讓 ChatGPT 記住我們是誰(shuí)。
可穿戴 AI 錄音設(shè)備 Limitless
AI 會(huì)慢慢地更了解你，分析你，整理你周圍的信息，提供給你更多的情緒價(jià)值，彌補(bǔ)個(gè)人有限的腦容量。
同時(shí)，這些產(chǎn)品也會(huì)強(qiáng)調(diào)隱私安全，要么說(shuō)你的數(shù)據(jù)就是你的，不會(huì)拿你的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，要么說(shuō)用的是在本地運(yùn)行的端側(cè)模型，或者私有云，隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)更低。
隱私和便利，很難既要又要，當(dāng)我們享受各種 AI 產(chǎn)品的趣味和個(gè)性化時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)也如影隨形。
就像《攻殼機(jī)動(dòng)隊(duì)》里的電子腦，人們直接將大腦連接上網(wǎng)絡(luò)或者是進(jìn)行大腦的互連，彼此可以快速溝通，但大腦也就有了被入侵的風(fēng)險(xiǎn)，連記憶也可以被偽造。
當(dāng)然，隱私泄露可能就像面部識(shí)別一樣，是個(gè)無(wú)趣的、沒(méi)有新意的話題，你泄露，我泄露，他也泄露。好像，沒(méi)關(guān)系的，都一樣。
但如果有人戴著「墨鏡」走到你面前，叫出你的名字，那一幕還是很有沖擊力的，對(duì)嗎？
或許更讓人擔(dān)心的，是無(wú)形的、支配信息的權(quán)力，先擁有技術(shù)和工具的人，對(duì)其他不知情的個(gè)人行使這種權(quán)力。
智能手機(jī)興起之后，豎屏短視頻、直播也發(fā)展起來(lái)，我們?cè)絹?lái)越習(xí)慣于拍攝和被拍攝，是無(wú)辜的背景板，或者說(shuō)，不在乎，也無(wú)從察覺(jué)。
這時(shí)候我們是汪洋大海里的一滴水，但未來(lái)，這滴水，或許會(huì)因?yàn)殓R頭背后的 AI 被聚焦，然后折射出更具象的模樣。
