Ngay cả khi che mặt lại, trí tuệ nhân tạo mới này vẫn có thể nhận ra bạn là ai

Dù đây là tiến bộ của ngành trí tuệ nhân tạo nhưng nó càng làm cho quyền riêng tư của người dùng trở nên mong manh hơn bao giờ hết.

Quan niệm ngày càng được phổ biến rộng rãi giữa các cơ quan thực thi pháp luật, các nhà quảng cáo, và thậm chí cả các nhà thờ, đều cho rằng, các hệ thống nhận diện khuôn mặt, không còn nghi ngờ gì nữa, đang trở thành một trong những mối đe dọa lớn nhất cho tính riêng tư.

Các nhà khoa học đã cho ra mắt một hệ thống nhận diện mới, dù có làm mờ đi thế nào cũng có thể nhận ra hình dạng ban đầu.

Bản thân khả năng xác định bất kỳ ai đó một cách tức thời chỉ bằng cách nhìn thấy khuôn mặt họ, đã tạo ra một sự mất cân bằng quyền lực to lớn, với các hậu quả nghiêm trọng có thể xảy ra cho các hoạt động tự do ngôn luận và phản kháng chính trị. Càng đáng ngại hơn khi gần đây, các nhà nghiên cứu đã trình diễn một hệ thống nhận diện, để cho dù khuôn mặt có bị làm mờ đi hoặc bị che khuất, các thuật toán được đào tạo vẫn có thể xác định được người đó bằng cách khớp nó với các mô hình trước đây, khi so sánh môi trường xung quanh đầu và cơ thể của họ.

Trong một tài liệu mới được tải lên máy chủ ArXiv, các nhà nghiên cứu tại Học viện Max Planck tại Saarbrucken, Đức đã trình diễn một phương pháp xác định các cá nhân ngay cả khi phần lớn hình ảnh của họ đã được không bị gắn tag hay được che khuất.

Hệ thống của các nhà nghiên cứu, với tên gọi "Faceless Recognition System" (Hệ thống nhận diện không cần khuôn mặt), đào tạo một mạng lưới thần kinh nhân tạo trên một bộ các bức ảnh chứa khuôn mặt và cả các bức ảnh bị che khuất gương mặt. Sau đó, họ sử dụng các kiến thức này để dự đoán danh tính của các gương mặt bị che khuất bằng cách tìm kiếm những điểm giống nhau trong các khu vực xung quanh đầu và cơ thể của người đó.

Hệ thống này có tên gọi "Faceless Recognition System" (Hệ thống nhận diện không cần khuôn mặt).

Độ chính xác của hệ thống này biến đổi tùy thuộc vào việc có bao nhiêu gương mặt xuất hiện trong bộ các bức ảnh đó. Ngay cả khi chỉ có 1,25 trường hợp khuôn mặt của một cá nhân xuất hiện hoàn toàn trong các bức ảnh, hệ thống vẫn có thể xác định được khuôn mặt bị che khuất với độ chính xác 69,6%. Nếu có 10 trường hợp gương mặt của một cá nhân xuất hiện, độ chính xác sẽ tăng lên tới mức 91,5%.

Nói cách khác, ngay cả khi bạn đã làm mọi thứ để che khuất gương mặt của mình trong phần lớn các bức ảnh trên Instagram, hệ thống này vẫn có khả năng xác định xác định được đó là bạn, miễn là đã có 1 hoặc 2 trường hợp nào đó gương mặt của bạn xuất hiện đầy đủ trong một bức ảnh.

Thế nhưng việc xác định danh tính này có thể trở nên khó hơn rất nhiều khi sử dụng một bộ các bức ảnh từ "hàng loạt các sự kiện khác nhau", hay các yếu tố như ánh sáng chiếu vào mặt và quần áo của người trong ảnh thay đổi.

Việc xác định danh tính này có thể trở nên khó hơn rất nhiều khi sử dụng một bộ các bức ảnh từ "hàng loạt các sự kiện khác nhau".

Các nhà nghiên cứu nhận ra rằng khi xác định các gương mặt bị che khuất bằng các ô vuông màu đen trên những sự kiện khác nhau, hiệu năng của hệ thống giảm đáng kể từ mức 47,4% xuống còn 14,7%. Cho dù vậy, các nhà nghiên cứu lưu ý rằng con số này vẫn chính xác hơn gấp ba lần so với phương pháp "ngây thơ" khi xác định các gương mặt bị che khuất thông qua việc đoán mò.

Trong quá khứ, Facebook đã cho thấy sức mạnh của thuật toán nhận diện khuôn mặt của mình, khi nó có thể dự đoán danh tính của người dùng khi họ che khuất gương mặt của mình với độ chính xác đến 83%, bằng cách sử dụng các dấu hiệu như dáng đứng của họ và hình dáng cơ thể. Nhưng các nhà nghiên cứu cho biết hệ thống của họ là hệ thống đầu tiên được đào tạo bằng cách sử dụng đầy đủ các dấu hiệu xung quanh các gương mặt bị làm mờ và bôi đen.

"Từ góc độ của tính riêng tư, kết quả này càng làm gia tăng thêm mối lo ngại", các nhà nghiên cứu viết trong tài liệu của mình. "Rất có thể có những hệ thống chưa bị tiết lộ, tương tự như hệ thống được mô tả trong tài liệu này, đã sẵn sàng hoạt động trực tuyến. Chúng tôi tin rằng đó là trách nhiệm của cộng đồng thị giác máy tính để xác định, và phổ biến về mối liên hệ giữa tính riêng tư và hình ảnh người dùng chia sẻ trực tuyến".