听说过刷脸能付款，不知道还能辨认出恐怖分子和恋童癖！这家初创公司的人脸识别技术就是这么厉害！

我们的面部，泄露的信息比我们以为的要多得多。

一家以色列初创公司宣称，能扫一眼人脸就鉴别出人眼所发现不了的性格特征。

这家公司名为Faception，已与某国土安全机构签下合约，帮助识别恐怖分子。该公司称其技术也可用于识别出从超级扑克玩家到外向性格者、恋童癖、天才和白领罪犯之类形形色色的人。

“我们对人类的认知，比其他人相互间的认知要好得多。”Faception首席执行官沙伊·吉尔伯（Shai Gilboa）说道，“我们的个性是DNA里就带着的，并且反映在脸上。那就是种信号。”

Faception建立了15个不同的分类器，对特定人格特征具有高达80%的评估准确率。

该初创公司看出了用机器进行图像分析的巨大前景，正在稳步向前迈进。

不过，专家们也提醒说，此类技术的有效性尚存有伦理问题和一些深层次的限制。

华盛顿大学计算机科学教授，《主算法》（The Master Algorithm）作者，佩德罗·多明戈斯（Pedro Domingos）发问道：“我总不能看一眼你的脸，然后预测说你是个杀人犯，就逮捕你吧？你可以从中看出这是多么地有争议性。”

吉尔伯称，自己同时还兼任公司首席道德官，永远不会让预测负面特质的分类器流向公众。

危险在于计算机系统的不完整性。因此，吉尔伯希望政府将他的发现与其他来源纳入考量，更好地识别恐怖分子。但即使如此，数据的使用还是有些麻烦。

“这些判断具有准确性的证据还是相当弱的。”研究范围囊括了面部感知的普林斯顿大学心理学教授亚历山大·托多罗夫（Alexander Todorov）说，“正如我们100年前以为面相学终结了一样。”

最近，Faception在共有投资人名下的另一家初创公司组织的一场扑克锦标赛上，展示了自己的技术。吉尔伯称，Faception在赛前就预测了50位业余玩家中的4位是最棒的。当 赛果 尘埃落定，其中3位果然挤进了前三甲。为做出这个预测，Faception将这50位玩家的照片与职业扑克玩家数据库里的照片进行了比对分析。

想要用人工智能系统做 出类 似的结论并不容易。被训练来分析图像的计算机只会针对被训练的范例表现良好。如果该计算机的训练数据集只是少量的过时数据，它做出的结论就会有偏差。另外，还有一种风险是，系统会做出准确的预测，却不是基于正确的理由。

多明戈斯，这位华盛顿大学的教授，还举了个某学院训练计算机系统来区别狗和狼的例子。测试表明，那套系统几乎100%准确。但成功的真相却是，这台计算机学会了从照片背景中找积雪来判断是不是狼。所有狼的照片都是在冬天拍摄的，而狗狗的照片则不是。

而且，人工智能系统在可被人类随意改变的特征上也会出现零准确率的事件——比如有没有胡子。这也限制了人工智能做出准确预测的能力。

“如果有人到我面前说，‘我弄了个公司可以尝试做到这一点’，那我对他们的回复可能是，‘算了吧，做点其他更有前途的事比较好。’”多明戈斯说，“但另一方面，机器学习又每天都在给我们带来惊喜。”