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Facebook宕机引发全球AI恐慌
2019-07-09 16:32:00
美国时间7月3号早晨,Facebook的服务器突然遭遇大规模宕机,整整12个小时,没法正常加载图片和视频。
取而代之的是机器视觉系统给出的标签——“这张图片可能包含:单身,和狗”。
开了10级美颜,加了8层滤镜,和狗子搏斗一下午才伪装出的“精致生活”,就这样被AI扎得稀碎。
不止脸书,Facebook旗下的所有APP都受到了牵连,主打图片社交的Instagram更堪称一个大型车祸现场,图片不仅被AI按照“场景+主体”算计得明明白白,其中一些甚至直接识别出了照片人物的真实姓名。
虽说作为一个“行走的大数据”,大部分用户早就不对个人隐私抱太大希望,但看到 AI 审视下“赤果果”的自己,网友们还是产生一种焦虑与好奇掺杂的奇妙感受。
如果没有宕机,我都快忘了,Facebook会用机器学习审查我的照片,并且打上标签。但讲真,「单身」和「胡子拉碴」说的就是我啊!
技术中立:AI上岗审核表情包
虽然是从社交起家,但在机器视觉和图像识别领域,Facebook确实称得上地表最强的公司之一。
而之所以要为每张上传的照片打上标签,八成是为了内容审查服务。
算上旗下的Instagram,每天人们发在Facebook上的图片高达20亿张,内容从自拍、到八卦,还有各种政治讨论,审核压力可想而知。
2017年5月的公开数据显示,当时Facebook在全球拥有4500名内容审查员,之后8个月时间,这个数量就整整翻了一倍,达到7500人,几乎已经相当Twitter的员工总数。
Facebook一直在寻求利用AI降低审核成本,去年9月发布的Rosetta系统就是个重要的突破。
图片审核困难重重,图片本身就裸露色情的要删;看起来普普通通,但蕴含歧视暗示的要删;更难的则是meme,也是通常所说的表情包。
表情难在它混合了图片和文字两种格式,AI得“文武兼备”,不仅会识别图片、看懂文字,还得会把两部分进行区分,而这恰好是Rosetta的突破所在——它是一个更强的OCR(光学字符识别)系统,能在背景干扰很大的情况下,稳定地提取出所有文字信息,进行识别。
这个算法现在已经被Facebook的各个产品团队采纳,每天审核十亿张图片不是梦。
在AI加持下,Facebook的图片审核效率迅速提升,但这远不是Facebook图片标签系统最重要的使命。
技术向善:帮助盲人“看”世界
无论对于AI或是人类,视觉的进化被公认是一切发展的基石,可世界上偏偏有3600万人生活在黑暗之中,他们不能接收视觉信息,更没法融入社交圈子。
AI识物,则恰好能解决这个问题。
从去年开始,除了法律限制严格的加拿大和欧盟,在全球大部分地区,每当用户在Facebook中上传照片时,系统都会自动给图片贴上标签,供用户选择是否正确,以及要不要添加。
这个过程,同时也是对Facebook机器视觉算法的训练,用户修改标签的行为,就是对算法训练中重要的纠错过程。
如果用户添加,那么这些标签就会显示在图片上,而如果用户选择不添加,它们也会被记录在相关信息中,当盲人用户在Facebook上翻阅照片时,系统便会将这些内容念出来。
比如,对于这张配文为“我们终于成功了”的图片,Facebook的工具可能会给出这样的语音信息:“图片中包括:两个人、微笑、太阳镜、天空、户外和水”。
根据这些信息,用户能脑补出一个类似的画面:两个带着墨镜的人,微笑得站在一片湖泊前,头顶还有蓝蓝的天空。
虽然信息量还是相当有限,但对比此前只读文本的屏幕阅读器,进步已经很大了,而且从反馈来看,Facebook的“标签阅读器”确实已经帮助许多视障患者“看到”更丰富的世界。
事实上,不止Facebook,很多科技公司都在尝试用AI,来帮助视障人士更好地融入数字时代。
微软的Seeing AI就是一个更专注于日常生活的解决方案,Seeing AI需要配合手机摄像头,或者智能眼镜来工作,只要让摄像头随着视线移动,AI算法就能实时对周围物体做出识别,并转化成声音信号,帮助辨别障碍物、路标、文本、颜色等等信息。
此外,三星和一些创业公司,也都在开发类似的产品,主流方案也以“机器视觉解析 + 听觉反馈”为主。
换言之,到目前为止,在帮助视障人士理解世界的领域,AI机器视觉仍是我们最为仰仗的工具,甚至没有之一。
还是那句老话…
其实,不管你是否知情,Facebook给你照片打标签的行为,都已经持续很多年了,而当事件曝光后,公众反映出的情绪,明显是担忧多于好奇。
现在再提到AI,我们最容易联想到的,就是各种AI被滥用的例子,无论是造假的Deepfake,匹配垃圾广告的“推送算法”,还是差点和武器、战争扯上关系的Google AI,在各种逐利和炒作的心态下,AI似乎和它技术的本质渐行渐远。
AI可以成为高精度的杀人机器,也可以为弱势群体带来更便利的生活,对于AI当然不能完全不能放弃警惕,但就像Google曾经的“Don’t be evil”,就像腾讯的“人是技术的尺度”,这背后,说到底,终极要义仍是人的价值观。
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