懵了! 英内政大臣竟支持警方用“人脸识别”抓人……

最近英国警方因为引入了一个新系统,挑起了民众和英媒们的怒火。

自从2016年8月的诺丁山狂欢节(Notting Hill Festival)开始,伦敦警方为了保障市民的安全,多次测试使用自动面部识别系统(Automated facial recognition,简称AFR),在伦敦市内中国城一带的莱斯特广场(Leicester Square)、东边的韦斯特菲尔德商场(Westfield Stratford City)和连接议会大厦/唐宁街的白厅(White Hall)等的10个地区监控人群,进行面部识别。

直到目前为止,警方已经在公众地区做了6次的测试,并声称希望在未来可以把这个技术引用到体育比赛、演唱会、嘉年华和交通工具上。

什么是人脸识别系统?

人脸识别系统是很多国家,包括中国和美国等,都在使用的新科技。

它的主要目的就是让警察更易找出匿藏在社区里的罪犯和打击恐怖分子

人脸识别技术通常都是被运用在公共空间,比如说街道、购物中心、体育比赛或演唱会场上等等,通过摄像头拍下人们的面部影像,再和警方的数据库做比对,自动和在黑名单上的人的面容进行配对,并对危险人物或可能发生的危险进行预警。

但是有人认为,这种监控技术牺牲了普通平民百姓的隐私。

有部份人对於存放个人生物信息的数据库和生物信息的应用也存有怀疑,认为它有可能会延续种族或阶级的不平等。

除了以上的质疑外,还有一个更实质的“隐疾”:就是英国人脸识别技术的准确性

→ 英国人脸识别系统的问题

根据警方的官方数据,在2017年 6 月的欧冠联赛最后一轮比赛中,警方进行了一次人脸识别系统的测试。

系统一共发出了 2470 次的警报,但是在这2千多次的警报中,有 2297 次都是错的,只有173 次是正确的……错误率竟然高达 92%!

然后在同年10 月的一个拳击比赛中,警方对系统进行了更新后,又再一次做了人脸识别系统测试。不过错率仍然是高达90%!

当时警方发言人指问题出在数据库中的图片品质太低。

近日,一个独立的研究组织就总括过去6次的测试,发现英国的人脸识别技术的出错率平均居然达到81%!

也就是说,如果走在大街上,就可能会有81%的概率被警方错误认定我们是通缉犯……

研究组织中的穆雷教授(Professor Murray)和菲塞博士(Dr. Fussey)更批评了英国警方使用的面部识别系统缺乏“明确的法律依据”,指责当局没有考虑到该技术侵犯隐私的问题。

因为当警察在进行面部识别之前,往往都没有事先征求当事人的同意

他们在公共场所使用该技术时,在摄像机范围内的每个人都被认为处于公开监视之下。

BBC一部纪录片就曾经报道,一名男子因拒绝进行面部识别而导致被罚款。

→ 人脸识别系统在将来会被广泛使用吗?

虽然这个人脸识别系统暂时还未算成熟,但是如果警方能够解决出错率的问题,并拿出法律依据证明可以保障市民的隐私的话,也不能完全排除该系统会被普遍使用的可能性

毕竟这个系统的原意是希望保护社会和市民的安全。

英国伦敦警察联合会主席马什(Ken Marsh)就曾经表示:“以2017年发生的伦敦恐怖袭击事件为例,如果当时人脸识别技术能在伦敦的某些地方24小时运作,就可以辨别出这些恐怖分子了。

在人脸识别罪犯方面,英国应该好好学习中国。他们能辨别出每个人,这样做对极了。

对於出错率方面,马什的回应却是:“这数据太荒谬了,我从来没有听说过。根据伦敦警方的算法,人脸识别1000次检测中,只有一次是错误的。

当然他的言论同时引起了很多人的不满,连英媒都在大肆报道。

一个英国著名的维权组织“老大哥监察”(Big Brother Watch)的负责人卡洛(Silkie Carlo)就说:“这些数据已经表明人脸识别系统不但对市民的自由构成威胁,而且是一个极其不准确的执法工具。

→ 再进一步,警方和内政部联手合作?

不过,尽管这个人脸识别系统尚未得到大众的支持(而且基本更多的是批评),英国内政大臣贾维德(Sajid Javid)却很快地站队警方那边,支持使用这个系统,认为他们所做的是正确的事。

那么这就带出另一个大问题了:这个系统之后会被应用在移民政策上吗?内政部会用这个系统打击非法移民吗?

直到丽莎截稿为止,警察和移民局双方都还没有对於这方面发表任何相关的消息。

但是,其实移民局一直以来基本上早就已经掌握了所有曾到访过英国或申请过英国签证/身份的当事人的生物信息。

因为在申请签证/身份、入境英国的时候,一般都是需要被照相和按指纹的。

所以在将来,移民局如果真要和英国警方一起使用“人脸识别”来打击非法移民的话,恐怕也不是一件完全不可能发生的事,毕竟移民局目前已经拥有一个庞大的移民资料库了。

只不过依照目前的情况来看,在这几年内要把警察人脸识别系统应用在移民政策上的可能性,暂时应该还是不太高的(毕竟说穿了这个技术现在都还不是非常成熟的)。

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