歐盟人臉辨識禁令太爭議!Google力挺、微軟砲轟錯誤政策
歐盟人臉辨識禁令太爭議!Google力挺、微軟砲轟錯誤政策
2020.01.22 | Google

面對科技超出法律擬定腳步的發展速度,歐盟擬在未來5年內,暫時禁止公共場合使用人臉辨識技術,期望藉此給予立法人員足夠的時間研擬並訂定法條規範。

這項草案在本週獲得Google執行長桑德爾.皮蔡(Sundar Pichai)的支持,然而微軟卻對此相當不以為然,微軟總裁布萊德.史密斯(Brad Smith)也出面反駁這項作法。

根據外媒《Politico》獲得的一份文件,以執委會主席烏爾蘇拉.馮德萊恩(Ursula von der Leyen)為首,於2019年12月新上任的歐盟管理層預計在到職100天內,推動AI相關規範的立法程序。

其中一條是對人臉辨識技術的臨時禁令,歐盟計畫未來一段時間(如3至5年)內,禁止私人或政府在公共場所使用人臉辨識技術,研究與安全計畫則不在此限,並希望能在這段時間內搞清楚如何立法監管。

歐盟欲禁人臉辨識,Google、微軟反應截然不同

於比利時布魯塞爾舉辦的一場會議上,Google執行長皮蔡公開挺歐盟臨時禁用人臉辨識的作法,聲稱這項技術可能遭到濫用,呼籲政府盡快立法管理,「我認為政府及監管單位應盡速著手處理,制定出一套完善的規範。」

皮蔡表示,在社會弄清楚如何利用這項技術前,人們或許需要等待一段時間,至於這段時間是長是短,則取決於政府怎麼安排進程。

Sundar Pichai twitter.jpg
Google執行長桑德爾.皮蔡贊同歐盟的作法,並呼籲政府應盡速立法規管,避免技術遭到惡用。
圖/ Sundar Pichai Twitter.jpg

微軟總裁史密斯則認為,歐盟計畫頒布的這一項禁令,是一種不得其法的錯誤作法。水能載舟亦能覆舟,人臉辨識技術也是如此,他列舉人臉辨識技術的好處,例如可用於協尋走失兒童。

史密斯聲稱,他不願要求人們放棄人臉辨識,因為這有可能是幫助失散家人重新團圓的技術。

史密斯同意必須對新技術進行規範,首要之務是確認有哪些潛在疑慮,接著制定法規防範人臉辨識被用於大規模監控。但他反對歐盟因噎廢食的禁令作法,強調最終只有一種辦法能讓技術變得更好,那就是使用它。

儘管皮蔡支持歐盟的作法,他也呼籲監管單位應考量比例原則,合理權衡技術帶來的利弊,特別是具有高風險及高價值的技術領域,並應視應用領域制宜,好比說自動駕駛與醫療設備應該要有不同程度的規範。

皮蔡指出,人們應對AI技術有著清楚、客觀的認識,縱使AI擁有龐大的應用潛力,也不能對引發負面後果的隱憂視而不見。

除了歐盟計畫監管的人臉辨識技術以外,皮蔡另一個重視的領域是「Deepfake」,這是一種利用AI替影片、音訊中人物偽造臉龐、聲音的技術。Google已推出開放的數據集,希望能幫助研究人員建立檢測此類造假內容的工具。

延伸閱讀:AI換臉的偽造影片到處流竄,識別造假的軍備競賽開打

除了隱私疑慮,人臉辨識仍有「誤差」

人臉辨識爭議早已甚囂塵上,歐盟並非對人臉辨識開出第一槍的單位,美國舊金山、麻州的薩默維爾都禁止警察等政府單位使用人臉辨識技術;法國、瑞典也阻止校方在學園內測試人臉辨識。

不單是侵犯隱私的疑慮,人臉辨識受到質疑的另一點,在於它辨識有色人種的準確度較白人差,可能導致冤案發生,使無辜的民眾入獄,對女性的辨識準確度也不如男性。

facial recognition
人臉辨識技術在辨認有色人種及女性的準確度較低,也引發外界對造成冤案可能性的質疑。
圖/ shutterstock

一項英國研究也指出,超過50%民眾認為人臉辨識應該受到監管,同時近半數覺得人民應有選擇不受人臉辨識監控的權利,顯然人臉辨識技術已觸動一般民眾的牴觸情緒。

雖然歐盟的禁令措施顯得相當強硬,但比起發生問題再事後彌補,等法令就緒再開放上路或許是較為恰當的選擇,且禁令僅限公共場合,企業仍可在網路服務、產品內提供人臉辨識功能,並非完全抹殺相關應用。

資料來源:ReuterMIT科技評論AljazeeraPolitico

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #人臉辨識
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

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從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

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「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

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從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

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第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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