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同一個人?還是兩個人

2017/9/6 — 18:21

別問我,我也想知圖中是雙胞胎還是同一個人/pexels

別問我,我也想知圖中是雙胞胎還是同一個人/pexels

處理一班客機,職員要有效率地核對數百人的護照與電腦資料、簽照和樣貌。問題是,單憑護照照片又怎可確定相中人正是「持證人」?類似疑問也曾在中學時出現。當時幾位同學都是孖仔 ,學年初幾次見面,第一時間心中都感困惑:「究竟這是大孖,還是細孖?」臉子薄的我又怕叫錯名字,只好叫他們「喂」。

人類善於「找出臉孔」。我們可以輕易從朋友、家人,甚至是水渠、火星表面找到臉孔,當我們認熟人時,即使只看著低清圖片,要認出親朋戚友也毫無難度。

事實是,我們認人能力很差

然而,分辨陌生人臉孔就是另一回事。專門研究記憶力錯誤的心理學家 Elizabeth Loftus 就提出,人類記憶十分輕易出錯。多年來的心理學和神經科學研究均指出,人根本不善於辨識陌生臉孔。即使不是認人,而是「對比」陌生臉孔,人類仍然可以出大錯,而現實亦有不少例子。

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其中一個例子就是近日美國 Twitter 瘋傳的照片。照片中出現疑似工程系教授 Kyle Quinn 參加支持種族主義示威的相片。不少人跟車太貼,即時要求大學解僱 Kyle。問題是 Kyle 當時根本不在現場,而是在遠處的阿肯色州。另一個例子就由陰謀論者提出。他們認為幾宗槍擊案和恐怖襲擊中都有同一專業演員扮演不同受害人——即所謂的 Crisis Actor ,但實際上只是「人有相似」,受害者確為不同人

即使是專業執法人員,也不比普通人好得多

一項超級市場實驗中,收銀員要對比顧客的信用卡上照片和簽名,如果兩者與現實不乎,就要拒絕該消費。雖然收銀員清楚知道這是實驗,但他們只做對 67.4% 的決定,即是接近三份一機會做錯決定。另一個研究亦有類似結果,參加者在無壓力情況下辨認兩張相片是否屬於同一人時,他們成功指出 89% 的不同;相反,在有壓力下則只有 65%。另外,雖然原因未明,但當面對不同種族的臉孔時,命中率更會減少,但看著同種族的腦神經元活動增加

不只是普通網民,就算是日日處理數百數千旅客的入境處職員或警察,都一定會有機會出錯。心理學家 Benedikt Wirth 和同事就測試 96 位德國警察和一般學生的認人能力。有經驗的警察表現只少好一點,有 25% 機會接受假護照相;相反,學生則有 26% 機會。令 Wirth 不解的是,新上任警察的錯誤率最低,只有 20%。

不過有科學家亦提出,其實有部份人認樣會較一般人佳。要知道自己算不算得上「認樣達人」,可以嘗試由心理學家 Josh Davis 的網頁上測試一下

人工智能認樣更佳

我們辨識臉孔受不同角度、光線和臉部特徵影響;對大部份而言,認錯是必然會出現的事實。可是,認錯人問題並非「笑笑就算」的小事,還涉及極重要的法律問題。問題是決定有罪與否,很大程度還會取決於一定會出錯的「認人程序」。近年,不少電腦科學家嘗試發展臉部辨識技術,嘗試彌補人類不足。其中一項研究發現,即使光暗改變,電腦程式的命中率都比人類更佳

那電腦人工智能是非可完全取代人類呢?答案也是未必。雖然 A.I. 一般較人類準確,但只要訓練時偏向某一種族,那其他種族辨識命中率也會相對偏低。 2011 年研究就發現,中國、日本和南韓 A.I. 在認亞洲人臉孔較準確,而美國、法國和德國的 A.I. 則較善於辨識高加索人種。若果這類系統用於偵查罪案,可能會針對部份人種;到頭來更會令偏見問題惡化。

另一方面,即使 A.I. 可克服此問題,同樣會帶來私隱問題。阿里巴巴近日就在杭州 KFC 測試以臉孔辨識系統核對顧客身份和付款;百度亦嘗試在北京機場以臉孔識別技術處理登機手續,甚至有大陸公司 (Cloud Walk) 研發系統以人臉辨識系統追蹤和估計人有沒有犯罪嫌疑。雖然「命中率」較人類高,但要權衡當中利弊,也許我們還需要深思。 

參考文章:
Wirth, B. E., & Carbon, C.-C. (2017). An easy game for frauds? Effects of professional experience and time pressure on passport-matching performance. Journal of Experimental Psychology: Applied, 23(2), 138-157. DOI: 10.1037/xap0000114

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