Các chuyên gia cho rằng công nghệ nhận diện khuôn mặt đang trở nên quá phổ biến, rẻ tiền, dễ tiếp cận, và có thể bị lạm dụng, chẳng hạn như công cụ do Amazon sản xuất.
Tờ New York Times sử dụng Rekognition để giúp xác định các nhân vật nổi tiếng và người của công chúng, bao gồm các thành viên của Quốc hội Mỹ, trong phạm vi cho phép của pháp luật hiện hành.
Đây là những tình huống mà đa số mọi người đều chấp nhận việc sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt. Thế nhưng điều gì sẽ xảy ra khi công nghệ này được sử dụng trên tất cả chúng ta.
Một phát ngôn nhân của Amazon cho biết Rekognition có thể được sử dụng vì mục đích tốt đẹp, chẳng hạn như tìm trẻ lạc tại các công viên trò chơi. Thế nhưng Tiến sĩ Suelette Dreyfus, một chuyên gia bảo mật tại Đại học Melbourne, lại có suy nghĩ khác.
“Nếu các khách mời tại Đám cưới Hoàng gia được nhận diện bởi một phóng viên mảng giải trí, thì đó chẳng phải là điều gì to tát,” bà Dreyfus nói. “Nhưng nó sẽ rất khác biệt nếu một công ty bí mật theo dõi việc bạn đến cửa hàng bán rượu vào chiều thứ Bảy để mua bia lạnh, sau đó bán thông tin đó cho bên thứ ba.”
Các công ty như IBM hay Microsoft đều phát triển công nghệ nhận diện khuôn mặt, nhưng hiện nay chỉ có Amazon là cung cấp dịch vụ này với mức giá phải chăng.
Tại Úc, chi phí phân tích video Rekognition là 13 xu cho mỗi phút.
Bà Rumman Chowdhury, người dẫn đầu sáng kiến Trí tuệ Nhân tạo có trách nhiệm của Accenture, nói rằng những công cụ này chính là một “chiếc hộp Pandora.”
“Người ta sẽ dựa vào những kho dữ liệu mà họ có thể truy cập một cách rẻ tiền và dễ dàng,” bà nói.
Bên cạnh khả năng nhận diện người nổi tiếng, người dùng Rekognition còn có thể xây dựng các công cụ phân tích khuôn mặt, như giới tính, nụ cười, cảm xúc, mắt kính, so sánh các khuôn mặt, và tạo ra một bộ lọc để loại bỏ một số hình ảnh.
Công nghệ nhận diện khuôn mặt thường dựa vào các đặc điểm độc đáo của khuôn mặt, chẳng hạn như khoảng cách giữa cằm và trán, và liên kết những số đo này với một kho dữ liệu.
Tuy nhiên, theo bà Chowdhury, một số hệ thống nhận diện khuôn mặt có sự thiên vị về sắc tộc.
Một nghiên cứu gần đây của MIT Media Lab phát hiện ra rằng một số hệ thống nhận diện được chính xác đến 99% về giới tính khi được yêu cầu phân tích các hình ảnh của đàn ông da trắng, nhưng lại xác định sai đến 35% đối với phụ nữ da màu.
Những kết quả này đặt ra một câu hỏi là: Liệu các công cụ này có thể thay thế vé vào cửa tại các sự kiện thể thao, hoặc thay thế thẻ từ tại các tòa nhà văn phòng, như các công ty này gợi ý hay không?
“Có một bước nhảy vọt lớn giữa các đoạn phim được quay bằng camera an ninh – vốn xâm phạm không gian công cộng – và sự ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt,” Tiến sĩ Dreyfus nói. “Đây là sự giám sát đám đông có tùy chỉnh, tự động hóa cao, và nhờ vậy nên có giá rẻ.”
Nước Úc hiện chưa có những quy định nghiêm ngặt liên quan đến việc sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo, theo lời của Ủy viên Nhân quyền Edward Santow.
“Chúng ta nên có một bộ nguyên tắc mà các nhà phát triển công nghệ như Amazon và các công ty khác được khuyến khích, hoặc bắt buộc phải tuân theo,” ông nói.
Đáp lại, phát ngôn nhân của Amazon cho biết công ty này yêu cầu các khách hàng phải tuân thủ luật pháp và sử dụng có trách nhiệm – các khách hàng có thể bị ngừng dịch vụ nếu họ vi phạm.
“Chất lượng cuộc sống của chúng ta sẽ trở nên tồi tệ hơn rất nhiều nếu chúng ta cấm cửa công nghệ chỉ vì một số người lạm dụng nó,” bà nói. “Hãy tưởng tượng nếu người tiêu thụ không thể mua một chiếc máy vi tính, vì chiếc máy này có thể được sử dụng cho các mục đích phi pháp?”
Bên cạnh đó, công nghệ nhận diện khuôn mặt đang ngày càng được sử dụng bởi các cơ quan thực thi pháp luật. Vậy thì giữa máy tính và con người, ai có thể làm công việc này chính xác hơn?
Một nghiên cứu mới cho thấy, những chuyên viên giỏi nhất vẫn có thể nhận diện khuôn mặt tốt hơn máy móc, thế nhưng kết hợp cả hai yếu tố này lại có thể cho ra kết quả gần như hoàn hảo.
Đây là nghiên cứu đầu tiên đánh giá kỹ năng của các nhân viên giám định pháp y được đào tạo bài bản, so với công nghệ nhận diện khuôn mặt mới nhất, theo ông David White đến từ Đại học New South Wales, đồng tác giả của nghiên cứu.
“Những công trình nghiên cứu trước đây thường tập trung vào mức độ chính xác của những người bình thường,” Tiến sĩ White cho biết. “Chúng tôi so sánh các thuật toán hiện đại nhất với những con người chuyên nghiệp nhất.”
Ông hy vọng bài nghiên cứu được đăng trên tạp chí Proceedings of the National Academy of Sciences có thể giúp cải thiện hiệu suất của các tổ chức vốn hoạt động dựa trên tính chính xác của việc nhận diện khuôn mặt.
Theo đài ABC, chính phủ liên bang đang lên kế hoạch thiết lập một kho dữ liệu nhận diện khuôn mặt quốc gia, nhằm đối chiếu hình ảnh trên các bằng lái xe với hình chụp từ các camera an ninh và camera bắn tốc độ.
“Chúng tôi dựa vào mức độ chính xác của công nghệ để bảo vệ an ninh cho xã hội,” tiến sĩ White nói. “Tôi cho rằng việc kết hợp những thuật toán tốt nhất cùng với những nhân viên ưu tú nhất có khả năng sẽ đem lại một xã hội công bình và an toàn hơn.”
Để đánh giá các giới hạn trong khả năng của con người, các nhà nghiên cứu đã đưa ra 20 tình huống thử thách cho 50 chuyên viên giám định pháp y trên khắp thế giới. Những người này được cho thời hạn 3 tháng để hoàn thành thử thách, và có thể sử dụng bất kỳ công cụ gì liên quan đến công việc của họ.
Bên cạnh đó, các nhà nghiên cứu cũng thử nghiệm 20 tình huống này trên 4 thuật toán máy học, vốn trích xuất dữ liệu của hàng triệu gương mặt từ năm 2015 đến 2017.
Mặc dù những thuật toán cũ cho ra kết quả tương tự như những người chưa được đào tạo, hai thuật toán ra đời năm 2017 có khả năng nhận diện khuôn mặt tương đương với mức trung bình của nhóm chuyên viên.
“Tôi nghĩ chúng ta có thể nói rằng các thuật toán đã trở nên chính xác gần như ngang bằng với các chuyên viên giỏi nhất,” ông White nói.
Ông Brian Lovell, một chuyên gia về sinh trắc học tại Đại học Queensland, cũng cho rằng các thuật toán vượt trội hơn hẳn so với hầu hết mọi người.
“Rất nhiều hệ thống nhận diện gương mặt hoạt động chính xác đến 99% nếu có kho dữ liệu lớn, đặc biệt trong lĩnh vực passport. Người bình thường không thể đạt được độ chính xác cao như vậy,” Giáo sư Lovell nói.
Thế còn việc nhận diện khuôn mặt trong các tình huống thực tế thì sao?
“Công nghệ nhận diện khuôn mặt theo thời gian thực trong những môi trường phức tạp thì luôn khó khăn hơn, bởi vì đối tượng đang di chuyển, máy ảnh có thể không được đặt ở vị trí tối ưu, và chất lượng ảnh có thể ở mức thấp hơn rất nhiều,” Tiến sĩ Anna Bobak đến từ Đại học Stirling cho biết.
Bà cũng nói rằng việc kết hợp các kỹ năng của một nhân viên giám định pháp y được đào tạo bài bản với các thuật toán có thể giúp tối đa hóa độ chính xác khi so sánh các khuôn mặt.
Nghe SBS Radio bằng tiếng Việt mỗi tối lúc 7pm tại
