交大教授訓練機器看臉識罪犯：識別率達86%以上
上海交通大學的武筱林教授和他的博士生張熙近期完成了一項研究，他們發現，通過學習，機器可以通過照片分辨出誰是罪犯，誰是守法公民，識別準確率在86%以上。
這篇論文題為《基於面部圖像的自動犯罪概率推斷》（Automated Inference on Criminality using Face Images），目前上傳在預印本網站arXiv上。他們運用計算機視覺和機器學習技術檢測1856張中國成年男子面部照片，其中將近一半是已經定罪的罪犯。實驗結果顯示，通過機器學習，分類器可以以較高概率區分罪犯與非罪犯這兩個羣體的照片。特別是在內眼角間距、上唇曲率和鼻唇角角度這三個測度上，罪犯和非罪犯存在較為顯著的差距。平均來講，罪犯的內眼角間距要比普通人短5.6%，上唇曲率大23.4%，鼻唇角角度小19.6%。同時，他們發現罪犯間的面部特徵差異要比非罪犯大。
從古至今，從西方到東方，我們都能看到類似於“相由心生”的説法。但不論是相士或是從事相應研究的心理學家，都始終擺脱不了“迷信”或“歧視”的帽子。武筱林和張熙出於好奇，試圖利用數據分析推翻這門古老的“偽科學”，但研究出來的結果令他們大吃一驚。更令他們始料未及的是，文章一經公開，就招來了漫天爭議。
武筱林11月30日告訴澎湃新聞，他收到了很多郵件，雖然絕大部分是國際上的研究者來信索取數據和實驗細節，進行學術層面的交流，但也有不少不友好的評論，甚至指責他的研究是對社會“不負責任”。
“我們的運氣也不好，文章剛出來的時候正好是特朗普當選前後。有來自美國的郵件説，‘美國現在已經一團糟了，你們就別添亂了’。 ”也有人直接建議武筱林撤稿。對於被貼上“歧視”的標籤，武筱林有些惱火，他強調，他個人的價值觀絕對是反歧視的，而他做這個研究的原本目的是證偽。
此外，他也收到了一些令人哭笑不得的評論，比如有的網友想讓他把這個東西交給紀檢委使用。
武筱林告訴澎湃新聞，他目前還是打算專心把這個工作進一步做得更嚴謹、更充分，這項研究的成熟程度離應用還很遙遠，他們目前也沒有任何走向應用的打算。
“從另一個角度講，我們的研究也可能為反歧視提供依據”。但他也坦言， 人工智能研究應如何劃定價值倫理的禁區，是個很嚴肅的問題，光憑他個人難以回答。
“現在世界範圍裏都存在這樣的爭論，人工智能已經發展到這一步了。”
那麼，武筱林和張熙的這項研究，到底是怎麼進行的呢？
通過學習，機器辨認出罪犯照片的準確率在86%以上
實驗選取了1856張中國18到55歲男性的照片，面部無毛髮遮擋、無傷疤或其他標記，並將它們歸為罪犯組和非罪犯組。非罪犯組包含1126張用“網頁蜘蛛”從互聯網上抓取的照片，人羣來自社會各行各業：服務員、建築工人、司機、醫生、律師、教授等。罪犯組共730張照片，其中330張來自公安部或省級公安廳的通緝令，400張由一所與實驗組達成保密協議的公安局提供。在這730名罪犯中，235名涉及暴力犯罪，包括謀殺、強姦、人身侵犯、綁架和搶劫，其餘則犯下了偷竊、欺詐、貪污等非暴力罪行。所有照片都被調整為80cmX80cm大小，並對亮度和灰比都進行了控制，儘量避免對結果造成影響。
實驗用4種分類器（邏輯迴歸，KNN,SVM,CNN）對樣本進行檢測，發現它們都能較成功地對罪犯和非罪犯組進行分類，準確率在86%以上。
武筱林和張熙進一步發現，罪犯和非罪犯在面部特徵方面最顯著的差別在內眼角間距、上唇曲率和鼻唇角角度這三個測度上。平均來講，罪犯的內眼角間距要比普通人短5.6%，上唇曲率大23.4%，鼻唇角角度小19.6%。
圖b標註了存在差異性的3個特徵點。表4為罪犯組和非罪犯組在3個特徵點上的平均值和偏離值。
最後，他們發現計算機模擬出來的罪犯和非罪犯的“平均臉”比較相似，但罪犯間的面部特徵差異要比非罪犯大。也就是，非罪犯羣體間彼此長得更為相似，變化幅度更小。
“顱相學”、“天生犯罪人”：沉睡2個世紀的研究
許多研究者一看到武筱林的研究成果，就立馬聯想到了西方18、19世紀一度盛行的“顱相學”和“天生犯罪人”理論。
1870年，意大利監獄醫生龍勃羅梭打開了意大利著名土匪頭子維萊拉屍體的頭顱，發現其頭顱枕骨部位有一個明顯的凹陷處，它的位置如同低等動物一樣。這一發現觸發了他的靈感，他由此提出“天生犯罪人”理論，認為犯罪人在體格方面異於非犯罪人，並認為犯罪人是一種返祖現象，具有許多低級原始人的特性。同時，他認為犯罪具有遺傳性。
龍勃羅梭的理論帶有很大的歧視性色彩，一經發表就遭到各方抨擊。此外，由於龍勃羅梭的研究缺乏數據支持，也一直被當作偽科學對待。
此後，反歧視的價值倫理在西方社會得到了進一步發展，關於外表和犯罪性的研究也逐漸沉寂。直到2011年，美國康奈爾大學的一個心理學研究團隊發現人們僅通過觀察一個人的照片判斷他是不是罪犯的成功率相當高。
“我也認真讀過2011年他們的研究”，武筱林説道，“但他們採取的是傳統心理學的試驗方法。MIT Technology Review説，我們是在這個研究方向走出了新的一步，用數據説話。”
原本打算證偽，第一反應很吃驚
關於“顱相學”和“天生犯罪人”理論，武筱林坦言，“不管是從主流科學界的觀點，還是從我個人的價值觀、個人的直覺，我一開始都覺得這是不靠譜的。”而他認為，像康奈爾大學的心理學家們那樣採用傳統實驗方法，以人為試驗者，不可避免帶有主觀偏見，也會出現生理上的疲勞，因此他想到運用計算機進行數據分析，在定量層面上進行證偽。
但出來這樣的結果，武筱林感到很吃驚。他們早在一年前就取得了結果，但遲遲不肯發表，而是反覆交叉驗證，但始終沒有推翻原始的結論。
比如，在他們11月21日上傳的第二版論文裏，他們就作了一些修改。由於有人提出，罪犯的照片是由警察提供的，而警察使用的照相機可能在信號上與其它相機不同，他們故意在照片的光學信號上加了很多噪音，以淹沒不同相機信號上的差異。但之前的結論依然成立，分類器仍有75%以上的準確率。此外，他們特地重新核實了犯罪者照片的拍攝情況，證實都是普通證件照片，而非被捕後拍攝的。
“所有算法出來的結果都相當一致，從技術層面來講可靠性很高。”
“我是來敦促你撤稿的”
外表與犯罪性的關聯研究似乎是個潘多拉魔盒，在沉睡了200多年後打開，一樣會遭受紛至沓來的批評。
此前，武筱林也曾向媒體展示了幾封他收到的措辭強硬的郵件。
一名留學在外的上海交大校友寫到，“我建議你撤銷這篇論文，並且上傳一封公告，為不恰當的研究方法致歉。”理由是“這篇論文充滿了極度的歧視和強烈的誤導。我們人工智能領域的研究者不應當濫用技術，去做一些違反倫理的事情”。
這名來信者還特別強調：“這篇論文給上海交大的聲譽帶來了很糟糕的影響。這對那些申請美國高校的上海交大學子來説，將會是一場災難。”
另一封信則來自美國康奈爾大學的科研同行：“我是來敦促你撤稿的，因為這是一項可恥的工作。我們無法選擇自己的唇部弧度、眼間距和所謂的鼻唇角角度。但犯罪者的問題在於行為，而不是長相。”
外網上也有一些不友好的聲音。Hacker News的一位用户説道，“我看摘要的時候還以為這是在開玩笑，讀下去竟然是篇認真的論文。不過這種研究需要犯罪學、心理學和機器學習方面的專家，而不是隨便兩個懂Keras的人。”
有些數據隱私方面的專家也指出，“從這麼小的數據樣本里得到這麼普遍性的結論，會給廣大無辜羣眾帶來大麻煩的。”
國際隱私保護組織的Richard Tynan博士認為，“作為一個個體，你不可能知道機器是怎麼給你下定論的。在小數據集上，算法、人工智能和機器學習可能會建立起專斷荒唐的相關性。這不是機器的錯，把複雜系統運用在不合適的地方是很危險的。”
“我們的研究也可以是反相貌歧視的依據”
對於被貼上各種不友好的標籤，武筱林感到有些惱火。他講道，“我個人價值觀其實是反歧視的。比如有些招工廣告公開要求容貌姣好，我是非常反對的。”
同時，他強調在科學上相關和因果是兩回事。“罪犯趨向有這些臉部特徵，也只能説兩者之間有相關性，並沒有説明裏面存在因果關係。不是説長得一樣就是犯罪，不是説天生一張犯罪臉。”
“我們只是發現了統計上容貌和有些社會行為之間存在相關性。我們不關心也不可能去討論裏面的因果邏輯——也許有，也許沒有——但我們不是這方面的專家，沒有這方面的知識、訓練、經驗去做這個事情。”
從因果上來講，也可能有這樣一種解釋：因為有些人長得異樣，可能受到歧視和排擠，更容易走上犯罪道路。“所以我們的研究也可以是反相貌歧視的依據”。
“核物理學家該為原子彈造成的傷害負責嗎？”
但當澎湃新聞問及該如何看待社會倫理價值和科研之間的關係時，武筱林坦言這個問題很嚴肅也很複雜，他個人也難以回答。
“為了人類社會更高的利益，是不是科學家要自律一點，而不是説求知求真者無罪，這個爭議在世界範圍內已經開始了，人工智能已經到這一步了。是不是就會有一些禁區，研究者不能去碰它，坦白講我不知道。”
“核物理學家該為原子彈造成的傷害負責嗎？”這是武筱林拋回給澎湃新聞的疑問。
目前，武筱林不想受到一些非理性的討論的干擾。他還在緊張地完善這個實驗，因為批評者主要指出他們的樣本量不夠。“我們用的是深度學習，深度學習現在也很時髦，比如谷歌的阿爾法GO，它需要大量的樣本數據。由於隱私問題，我們的數據還是不夠大，儘管在已經發表的文章裏已經算很大了，但對深度學習來講還是不夠的。”
在經過完善後，他們計劃將文章投到計算機視覺領域的頂級國際會議上去，並投向《自然》、《科學》這樣的頂級學術期刊。但現在武筱林也在擔心，公眾輿論是否會影響到學術界對他們研究成果的接受程度。
他期待能有更多在學術上理性交流的聲音，哪怕是用數據推翻他們的結論。武筱林透露，這個領域有很大的拓展空間，目前有一些國際上的同行在做類似的題目，這也是他們提前將文章放上arXiv的原因，以保護優先權。
“大眾積極的關注對我們的方向是好事，但不能誤判誤讀。我們的研究沒有得到任何私人或者司法部門的支持，也沒有任何的商業目的。”