ror体育在线登录入口-Facebook“十年挑战”只为忆往昔？

本文摘要：如果你有用于社交媒体，你可能会注意到Facebook、Instagram和Twitter上经常出现了一种新趋势，用户会晒出有自己以前和现在的对比照，大部分是展出自己十年前和现在的照片。

如果你有用于社交媒体，你可能会注意到Facebook、Instagram和Twitter上经常出现了一种新趋势，用户会晒出有自己以前和现在的对比照，大部分是展出自己十年前和现在的照片。我没参予，而是放了一条具有嘲讽意味的推文。

这条推文引发了一些注目。我并不是想要说道“十年挑战”本身是危险性的，不过我告诉，面部辨识的场景大体上是可靠的，并且指出了一种用户应当意识到的趋势。我们毫无保留地共享个人信息的深度和广度仍有一点考虑到。

许多驳斥我的网友指出，当真照片早已不存在了。最少见的就是：“这些数据是能用的，Facebook早已取得了所有的个人资料照片。”他们当然是这么想要的。在各种版本的“十年挑战”中，网友们将自己的第一张个人资料照片与当前的放到一起，或者将十年前自己的照片和现在的放到一起。

因此，这些照片的确是不存在的，上面有上载时间。很多人上载了大量的个人照片，且大部分是可以公开发表采访的。让我们把这个点子付诸实践。

想象一下，如果你要得出结论一个与年龄有关的面部辨识算法，更加具体地说，是年龄快速增长（例如：随着年龄的快速增长，人的外貌不会如何变化）。在理想情况下，你期望有一个包括大量人物照片、普遍且森严的数据集，而这种挑战正好精确地告诉他你这两张照片的时间差——十年。当然，你可以在Facebook上网页个人资料图片，查阅公布日期或EXIF数据。但这可能会产生一些误会，用户在发送到照片时并不是仍然按照时间顺序，放的照片也不一定都是本人。

较慢网页我Facebook好友的资料图片，可以看见一个朋友刚刚去世的狗、卡通人物、文字图像、抽象化图案等等。也就是说，如果你有一组简练，印有“过去”和“现在”的照片，就不会有所协助。

此外，Facebook个人资料照片的上载日期不一定与摄制日期吻合，即使是照片上的EXIF元数据在审定该日期的时候也不会错误。为什么呢？因为人们可以网页离线图片，数年间，他们有可能多次上载过图片。有些人会上记在其他地方寻找的图片。

一些平台为了维护隐私不会除去EXIF数据。人工智能有线指南紧随Facebook的这一趋势，很多人在照片上加到了文字（例如：“2008年的我，2018年的我”），还有更加多信息，大部分是照片的地点和方式（例如：“2008年于某某大学，由Joe摄制；2018年到NewCity参与某某活动”）。换句话说，好在了这个挑战，人们才精心整理了十年前和现在的照片，这是一组十分可观的数据。

当然，我在Twitter上接到的恶评并非都与照片的可用性有关。一些网友认为垃圾数据过于多了，不过数据研究人员和科学家告诉怎么说明这一现象。和热议话题一样，早于在人们开始为了不相关的目的参予或企图掌控话题之前，你就可以更为信任趋势或活动数据的有效性。

至于假造的图片，图像识别算法不足以辨识人脸。如果你上载了一张猫的十年前后的照片——我一个朋友就这么做到了——这种样本就很更容易被弃置。更加最重要的是，即使这种话题不是社交工程的案例，但过去几年早已弥漫着各种社交游戏和话题的案例，目的就是萃取和搜集数据。想一想剑桥分析公司（CambridgeAnalytical）对七千多万美国Facebook用户萃取的海量数据就告诉了。

有人可以用你的Facebook资料照片展开面部辨识算法训练不一定是坏事，有些时候这是不可避免的。更加普遍的结论是，我们必须处置与技术的对话，注目我们分解的数据以及如何大规模地用于它。我会获取三种奇特合理的面部辨识用于案例：有效地的，普通的以及有风险的。

有效地的案例：面部辨识技术，尤其是其年龄快速增长算法，可以协助找寻下落不明儿童。去年，印度新德里警方报告称之为，利用面部辨识技术，他们仅用了四天时间就寻找了近三千名下落不明儿童。如果这些儿童早已下落不明了一段时间，他们看上去或许不会和最近一次拍电影的照片有所不同。因此，一个可信的年龄快速增长算法在这里有可能知道不会有协助。

面部辨识的潜力大多很普通，年龄辨识有可能最限于于目标广告。广告显示屏里重新加入了摄像机或传感器，需要根据有所不同年龄段的人口特征（以及其他视觉上可辨识的特征和可辨别的文本）来改动信息，这种显示屏有可能迅速就不会普及。这没什么可兴奋的，这种应用于只是为了让广告的目的更为具体而已。

但随着数据蔓延，它与我们的定位、和出售不道德以及其他信号交织在一起，可能会带给一些令人不寒而栗的影响。和大部分新兴技术一样，也不存在一些令人担忧的后果。年龄快速增长可能会沦为保险评估和医疗保健的一个因素。

如果你看上去比同龄人老成，投保风险也就更大，你有可能要缴纳更加多或被拒绝接受投保。亚马逊在2016年末发售了动态面部辨识服务，之后之后开始向执法人员部门和政府机关（如奥兰多和华盛顿县的警察局）销售这些服务。不过这项技术引起了根本性隐私问题：警员不仅可以用这项技术跟踪犯罪嫌疑人，还可以跟踪那些没犯罪的人，比如抗议者或其他被警员视作眼中钉的人。

美国公民自由联盟（TheAmericanCivilLibertiesUnion）拒绝亚马逊暂停出售这项服务，亚马逊的部分股东和员工也以公司的估值和名誉为由，拒绝其暂停这项服务。我们很难高估技术对人类的影响。

我们有机会让它显得更佳，为此，我们也必需认识到它可能会显得更糟。一旦理解了这些，我们都无法置身事外。这有什么大不了的吗？就因为记了一些早已公开发表的照片，差劲的事情就不会再次发生吗？用年龄快速增长和年龄辨识展开面部辨识训练是危险性的吗？不几乎是。不管这个话题背后的起源或意图为何，对于我们创立和共享的数据，颁发它的采访权限以及其含义，我们都必需显得更为聪明慎重。

如果是在一个游戏中，它具体说道是在为年龄快速增长研究搜集过去和现在的照片，那么你就要考虑到确切谁需要以及为何目的看这些照片。从任何一个话题或者社交平台的细节中，我们能看见更加普遍的信息，那就是人类是世界上大多数技术最非常丰富的数据来源。我们应当告诉这一点，并且之后维持慎重和稳重的态度。

人类是相连物质世界和数字世界的纽带，人类的对话是使得物联网有意思的主要原因。我们的数据是使企业更加智能、更加有利可图的动力来源。我们不应拒绝企业无论如何都要给与我们的数据理应的认同，但我们也须要认同自己的数据。

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