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上海交大教授訓練機器看臉分辨罪犯:準確率86%以上
“我是來敦促你撤稿的”
外表與犯罪性的關(guān)聯(lián)研究似乎是個潘多拉魔盒,在沉睡了200多年后打開,一樣會遭受紛至沓來的批評。
此前,武筱林也曾向媒體展示了幾封他收到的措辭強硬的郵件。
一名留學在外的上海交大校友寫到,“我建議你撤銷這篇論文,并且上傳一封公告,為不恰當?shù)难芯糠椒ㄖ虑浮!崩碛墒恰斑@篇論文充滿了極度的歧視和強烈的誤導。我們?nèi)斯ぶ悄茴I域的研究者不應當濫用技術(shù),去做一些違反倫理的事情”。
武筱林
這名來信者還特別強調(diào):“這篇論文給上海交大的聲譽帶來了很糟糕的影響。這對那些申請美國高校的上海交大學子來說,將會是一場災難?!?/p>
另一封信則來自美國康奈爾大學的科研同行:“我是來敦促你撤稿的,因為這是一項可恥的工作。我們無法選擇自己的唇部弧度、眼間距和所謂的鼻唇角角度。但犯罪者的問題在于行為,而不是長相。”
外網(wǎng)上也有一些不友好的聲音。Hacker News的一位用戶說道,“我看摘要的時候還以為這是在開玩笑,讀下去竟然是篇認真的論文。不過這種研究需要犯罪學、心理學和機器學習方面的專家,而不是隨便兩個懂Keras的人?!?/p>
有些數(shù)據(jù)隱私方面的專家也指出,“從這么小的數(shù)據(jù)樣本里得到這么普遍性的結(jié)論,會給廣大無辜群眾帶來大麻煩的?!?/p>
國際隱私保護組織的Richard Tynan博士認為,“作為一個個體,你不可能知道機器是怎么給你下定論的。在小數(shù)據(jù)集上,算法、人工智能和機器學習可能會建立起專斷荒唐的相關(guān)性。這不是機器的錯,把復雜系統(tǒng)運用在不合適的地方是很危險的?!?/p>
編輯:周佳佳
關(guān)鍵詞:教授 機器看臉 分辨罪犯