顔認識のために服を着る必要があるかどうかは激しい議論を巻き起こしたが、専門家は心配しすぎる必要はないと述べている。

顔認識のために服を着る必要があるかどうかは激しい議論を巻き起こしたが、専門家は心配しすぎる必要はないと述べている。

[[410356]]

7月9日のニュース:最近、デジタルブロガーの@长安数码君はソーシャルプラットフォーム上で、顔認識中に収集される領域は画面に表示される頭部だけではなく、カメラがカバーする範囲全体が背景にアップロードされると述べました。アップロード後、審査員による審査が行われます。


また、ブロガーは、バックエンドレビューを担当する友人がレビュー作業中に「シャワーを浴びているとき、恋人と抱き合っているとき、裸のとき、さまざまな奇妙な動きをしているときに顔認識を行っている人をよく見かける」と彼に話したと述べた。多くのネットユーザーは、これが本当なら、まるで別の惑星にいるような気まずさだと述べている。

科技日報によると、河北工業大学電子情報工学科の邱波教授は、顔認識で撮影した画像は、携帯電話で見るフレーム内の部分だけではなく、カメラの視野でカバーされたすべての領域でなければならないと述べた。これは基本的な常識の問題です。邱波氏はまた、技術的な観点から言えば、現在の顔認識技術では元の写真を保存する必要はないと述べた。スマートカメラは顔画像の特徴を抽出し、顔をリアルタイムでエンコードして顔特徴ベクトルを生成できます。

手動レビューが大規模な「社会的死」の現場になるのではないかという皆の懸念について、邱波氏は、あまり心配する必要はないと述べた。大企業では、毎日行う必要がある顔認識作業の量は膨大であり、この作業はほぼすべて機械によって行われています。さらに、現在顔認識技術を提供している大手企業や大企業は、すべてプライバシーコンピューティング技術を使用しています。比較のために顧客に提供する機能は鈍感化された特徴コードのみで、バックエンドに画像を送信することはありません。保存と送信のコストだけの観点から見ると、企業が元の画像をバックエンドに送信するのは費用対効果が高くありません。したがって、手動のバックエンドレビュー中に画像が見られるような状況は、「非準拠である可能性が高い」とのことです。

しかし、邱波氏は、現行の規制は企業に対して抑制効果を持つものの、プロセス全体を通じて誰も規則に違反しないという保証はないとも強調した。 IT Homeは、ネットユーザーの大多数に対し、日常生活において個人のプライバシー保護に注意を払い、リスクを理解し、そのようなリスクを回避するよう努めるべきであることを改めて喚起したいと思います。

<<:  BBAug: PyTorch 用のオブジェクト検出境界ボックスデータ拡張パッケージ

>>:  超人工知能は人類を滅ぼすのか?

ブログ    
ブログ    

推薦する

大型モデルは集団的に制御不能です!南洋理工大学の新たな攻撃は主流のAIすべてに影響を与える

業界最先端の大型モデルが一斉に「脱獄」! GPT-4 だけでなく、通常はそれほど間違いを起こさない ...

宇宙探査における人工知能の驚くべき7つの応用

宇宙探査は人類の最も挑戦的で刺激的な取り組みの一つです。これには、科学的知識、技術革新、そして人間の...

製薬会社はAIと遺伝子配列に基づいて菌類のさらなる薬効を発見している

[[342573]]研究室の菌類1928 年、スコットランドの研究者アレクサンダー・フレミングが休暇...

DeepMindは、オンラインで攻撃的な言葉を出力することに特化したZaun AIを提案している

言語モデル (LM) は、不快な言葉を生成する可能性がしばしばあり、モデルの展開にも影響を及ぼします...

畳み込みニューラルネットワークは「グラフ」構造化データを処理できないのですか?この記事でその答えが分かります

この記事で紹介する論文は、ICML2016でのグラフへのCNNの応用に関する論文です。 ICML は...

「初の常温常圧超伝導体」に対する共同研究者の反応:内容に欠陥あり

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

人工知能は学習意欲のない人々に取って代わるのでしょうか?

AI は学習を望まない人々に取って代わるのでしょうか? 日常的に AI が使われる時代では、AI ...

人工知能と機械学習はエンタープライズアーキテクチャの一部となっている

これはおそらく、世界的なCOVID-19パンデミックによるものか、あるいはコンピューティング能力の継...

普通のプログラマーから人工知能の仕事に転職するにはどうすればいいでしょうか?

人工知能は非常にホットな話題になっています。普通のプログラマーとして、人工知能に転向する方法。プログ...

人工知能の未来とERPシステムの4つの新たな要件

今後 5 年間で、AI は企業とそのビジネス モデルに大きな影響を与えるでしょう。調査会社プライスウ...

生成AI: 電子商取引の新たなフロンティア

AI の真の可能性が現れ始めたばかりですが、テクノロジーは電子商取引業界の生産性向上と優れた顧客サー...

ディープラーニングの19の格闘技を見てください。絶滅危惧動物の保護にも役立ちます

絶滅危惧動物を研究する上で最大の課題の一つは、その数を正確に推定することであり、各個体を追跡して詳細...

「百度脳産業イノベーションフォーラム」が本格始動、伝統産業向けAIソリューションを提案

「将来、AIとは何の関係もないと主張する企業はなくなるだろう」これは、2018年の世界人工知能会議で...

...

機械学習ニューラルネットワークとPython実装

ニューラル ネットワークは、機械学習のあらゆる側面に及ぶ幅広い用途に使用されます。この記事では、主に...