人臉識別在廣泛應用的同時，也引發(fā)了個人隱私數(shù)據(jù)泄露的爭議，就在最近，F(xiàn)acebook AI Research（FAIR）研發(fā)了一種“去識別（de-identification）”系統(tǒng)，該系統(tǒng)通可以過機器學習實時更改視頻中人臉的面部特征，以欺騙面部識別系統(tǒng)，讓其不能準確識別。

之前，也有其他初創(chuàng)公司研發(fā)了類似“去識別”的技術(shù)，不過大多都應用于靜止圖像，而FAIR推出的系統(tǒng)則可以直接應用在實時的視頻中。

Facebook AI研究工程師和特拉維夫大學教授Lior Wolf表示，他們將對抗性自動編碼器與分類器網(wǎng)絡(luò)配對，讓視頻中的人臉稍微扭曲，在迷惑人臉識別系統(tǒng)的同時，又能讓人們認出這個人的樣貌。

在論文中，F(xiàn)acebook的研究人員寫道，“人臉識別可能會讓我們的隱私泄露，并且‘換臉’技術(shù)可能會被用于制作誤導性視頻識別。”Facebook研究這項技術(shù)也是為了去除視頻中的隱私信息。

此前，由于涉嫌濫用用戶的面部識別數(shù)據(jù)，F(xiàn)acebook被伊利諾伊州市民告上法庭，面臨近350億美元的集體訴訟，而上周舊金山法院駁回了Facebook撤銷訴訟的申請。所以，F(xiàn)acebook也需要用技術(shù)顯示他們保護用戶面部信息的決心。

當前，整個AI行業(yè)也在研究如何打擊Deepfake這樣惡性工具的傳播使用，包括開發(fā)這種“反識別”系統(tǒng)，以及通過監(jiān)管的方式減少人臉識別系統(tǒng)帶來的隱患問題。

據(jù)悉，相關(guān)的論文將會在韓國首爾舉行的國際計算機視覺國際會議（ICCV）上發(fā)表。