上海交大訓練AI臉部識別罪犯，幹壞事兒也遺傳？

上海交通大學的吳曉林和張希研發一個神經網路系統，能夠通過臉部識別技術辨認罪犯。他們使用一系列的機器視覺演算法來檢測一批包括罪犯和非罪犯的面部照片，並試驗這一網路神經系統是否能辨別出罪犯。

在實驗過程中，研究員使用了1856名男性的身份證照片，他們的年齡在18到55歲之間，其中一半的人有犯罪史。90%的照片用來訓練這一AI演算法，剩下的10%用來檢驗演算法效果，結果十分驚人，這一系統的識別準確率高達89.5%。

實驗的結果十分有趣，它顯示罪犯與常人的的面部特徵有三大不同：一是罪犯上唇的彎曲程度比非罪犯要大23%，二是罪犯兩隻眼睛內角之間的距離比正常人短6%，三是罪犯從鼻尖到嘴角兩條線的角度比非罪犯小20%。

這個實驗結果是否可以證明日後我們能藉助這一系統識別出有潛在犯罪危險的人呢？儘管這是個具有爭議的做法，判斷一個人是否有犯罪傾向需要更多其他信息加以證明，但這一系統還是可以應用到多個方面來提高安全性。

這套AI最終的結論是，犯罪分子與遵守法律的公民相比，他們長相和普通人之間的差異更大。換句話說，如果一個人的臉越大眾，他們越不可能成為罪犯。這項研究對象幾乎具有相同的種族背景，這就提出一個嚴重的問題，雖然犯罪行為可能有遺傳因素，但大多數研究人員認為它與環境社會經濟因素相關，而不是與遺傳因素有關。

但是，如果這項試探性的，高度可疑的研究被公眾心理接受，它可能導致一個危險的未來，犯罪是先天的，而不是根據現實和事實判斷，並是根據機器識別來進行決斷。

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