How China Tracks Everyone
透過人工智慧進行人臉辨識，已成為中共政府對公民進行檢查的另一種方式。銀行、機場、飯店甚至公共廁所，都在所有公共場所都裝有 AI 攝影機，該攝影機可以透過分析人們的面孔，來驗證其身份。
雖然如此，但警察和治安部門，對採用這項新技術最熱衷。
臉部辨識技術，是在使用客製化軟體的專用機器中實施的，該專用軟體可應用於軍事、公共安全、檢查、政府、工廠、教育和醫療等各個領域。
臉部辨識和人工智慧的使用，將跟蹤犯罪嫌疑人，並瞭解人們在哪裡，他們在做什麼，他們相信什麼，與誰有聯繫，發現可疑行為，甚至預測犯罪，以協調應急服務部門的工作。並監控該國 14 億人口的遷移情況。
最大的好處是中國政府與該國的科技行業，以及新興的網路新創公司密切合作，它們正在努力開發現代監控系統。
監視技術使政府感到，它終於可以達到對人們生活的控制水準。
人們已經看到北京警方，戴著帶臉部辨識功能的眼鏡，該眼鏡可以檢測與政府國家數據庫關聯的臉部。
政府的人臉辨識大規模監視系統，以共產黨的口號「眾目 sharp 之下」而得名，這是毛澤東試圖讓每個公民，互相監視的嘗試的振興版本。
雪亮工程是一項計劃，旨在將整個中國現有的安控攝影機，整合到一個全國範圍的監視和數據共享的專案中。除了關注公共活動外，它的目的還在動員居委會對整個城市發生的任何惡作劇活動進行關注。
共產黨政府一直希望控制多數穆斯林地區，特別是對屬於維吾爾族的伊斯蘭激進分子的控制，臉部辨識攝影機已成為路障、加油站、機場、火車站和汽車站的常見景象，以及住宅區和大學區，以及穆斯林社區的入口。
中國第二大 AI 公司曠視（Megvii）的副總裁謝義南表示，中國政府對臉部辨識技術的巨大需求，已幫助該公司快速創新其技術。（3S MARKET：2019 年 10 月已經被列入實體黑名單中）
謝說：「政府從頭開始推動對這項技術的需求，因此曠視公司在實現這項技術方面沒有大的障礙。」 「在美國，人們忙於討論如何使用它。」
科技巨頭阿里巴巴牽頭，對另一家 AI 公司商湯（SenseTime） 進行了 6 億美元的投資，估值提高至 30 億美元。競爭對手曠視（Rival Megvii）從投資者那裡籌集了 4.6 億美元，其中包括由中國最高領導人創立的國家支持基金。
「它可以辨識超過 4,000 輛汽車，」該公司首席執行官許力介紹了這些 AI 攝影機。 「我們可以分辨出它是成年人、兒童、男性，還是女性。」
曠視和商湯都已將其技術，出售給中國各地的公安部門，這是中國「雪亮工程」計劃的一部分。
根據政府對該計劃的描述，兩家公司的技術也正在中國的「智慧城市」計劃中使用，該計劃除其他外，將使用臉部辨識和其他個人數據來「幫助城市更高效地運行」。
中國增加審查
中國擁有數百萬個攝影機和數十億行代碼，正在建立一個高科技威權主義的未來，對人民的審查制度將得到加強。北京正在採用臉部辨識和人工智慧等技術，來辨識和追蹤14億人。它希望在蓬勃發展的技術行業的幫助下，建立一個龐大而空前的國家監視系統。
隨著監視系統的重大升級，中國已成為全球最大的安全和監視技術市場，分析人士估計，到 2020 年，中國將安裝近 3 億台攝影機。
言論自由和新聞自由的思想，寫在中國的憲法中，但中國是一黨制國家，實際上擁有一切控制權。對全國範圍內網路和社交媒體的後續控制，引起了全世界的關注。
PEN 美國首席執行官 Suzanne Nossel 表示：「中國已經設法為其公民，提供了一個活躍的社交媒體世界，受到了嚴格的監管，並成功地打破了社交媒體，作為自由社交、政治和創造性表達工具的承諾。」
為了在這種一黨制的審查制度下展開工作，中國的社交媒體公司別無選擇，只能在實現這種壓制體制方面，發揮積極作用。
中國政府的專制政權，已經成功實施了大規模監視系統，以幫助始終對公眾進行審查。但是，在世界其他地區，出於版權考慮，出於消費者目的使用臉部辨識（更不用說監視）了。在西方民主世界，需要獲得個人的適當同意，才能處理可用於辨識個人身份的生物特徵數據。
評論家說，由於缺乏科學標準或政府法規，幾乎沒有阻止警察部門使用臉部辨識，來瞄準移民或辨識政治抗議活動的參與者的方法。
紐約大學 AI Now 研究所政策研究主任 Rashida Richardson 表示：「使用這些技術需要提高透明度。」 「以及關於我們適合哪種類型的用例，以及應該不可用哪種類型的用例的更公開的討論。」
使用臉部辨識後的其他國家
新加坡最近宣佈，它計劃為超過 100,000 個路燈，啟用臉部辨識技術，以幫助當局挑選並辨識，整個城市國家人群中的臉部。
該項目被稱為「路燈即平台」，是新加坡「智慧國家」計劃的一部分，該計劃使用尖端技術改善人們的生活。
2018 年 2 月，馬來西亞為其低成本航空公司亞航，推出了快速機場通關體驗系統（Faces），該系統利用臉部辨識技術使乘客更快地登機。
亞航聲稱 Faces 的辨識成功率達到 80％，並將登機過程減少到 9 到 10 分鐘之間，平均程序減少從 11 到 13 分鐘。
一例身份錯誤
臉部辨識技術已經使人們更加關注大規模監視，錯誤辨識和針對少數群體的不公平針對。這些擔憂不僅來自隱私和民權倡導者，而且越來越多地來自科技公司本身。
那是因為臉部辨識從來都不是完美的，而且可能永遠不會如此。它不能 100％ 地確定兩個圖像中的面孔相同。當前大多數系統都會提供一個分數，顯示比對的可能性。警察局可以根據所需比對的接近程度設置閾值，然後決定如何對結果採取行動。
系統的準確性取決於幾個因素，首先是用於「訓練」算法的數據。人臉和狀況數據庫越寬泛，意味著具有不同膚色，在不同角度和距離下，以及在不同光照條件下捕獲的人，算法將越準確，並且辨識就越精確。
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