原標(biāo)題:攝像頭“讀臉”的另一種打開方式
攝像頭早已與人們的生活密不可分,AI相關(guān)的技術(shù)也是赫赫有名。
但如果有人告訴你,開發(fā)者們能調(diào)用電腦或手機(jī)上的攝像頭識別你的面部情緒,你是會為更多人/機(jī)器了解你而感到刺激和開心,還是油然而生一種抗拒和不安全感?
反正我是后者。畢竟互聯(lián)網(wǎng)公司或者黑客利用攝像頭獲取用戶隱私的事故,多的足夠?qū)懞枚啾尽翱萍伎植拦适聲?,連起來繞地球幾周了。
不過,用戶們對被攝像頭“讀臉”這件事如臨大敵,卻并沒有影響科技公司攻克心情識別技術(shù)的一片“初心”。
初心易得,始終難守:用戶與攝像頭的對決
最近,視頻播放器 Bitmovin 上線了觀眾感知功能。
在播放視頻的時(shí)候,它會打開攝像頭,觀察正在看視頻的觀眾。通過面部表情來分析、衡量用戶對廣告內(nèi)容的情緒反應(yīng),如果用戶對產(chǎn)品布局表現(xiàn)出積極的面部反應(yīng)時(shí),就顯示廣告;如果用戶正沉浸在痛苦或不適中,就不顯示特定的廣告??雌饋硭坪踹€挺人性化的。
不過,心情識別技術(shù)早就不是什么新鮮事了。之前 The Sync Project 、emo 就以此方式來推薦音樂,可口可樂也曾用檢測表情的辦法做過營銷活動。
除了商業(yè)用途,還有不少有意思的應(yīng)用場景。比如卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)的研究人員,就用 IntraFace來進(jìn)行分心狀態(tài)檢測。一旦駕駛員在開車時(shí)去哄孩子、接電話等,就會遭到軟件的警告。
那么,這個(gè)神奇的“讀臉”技能究竟是怎么實(shí)現(xiàn)的呢?
簡單來說,就是調(diào)用攝像頭,實(shí)時(shí)監(jiān)測畫面中人物的面部位置,采集眉、眼、鼻、嘴和面部輪廓的變化數(shù)據(jù),然后通過機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練出實(shí)時(shí)更新的算法模型,進(jìn)而判斷出他們的情緒狀態(tài)。
在 Bitmovin的視頻感知功能中,系統(tǒng)在完成判斷之后,還會驅(qū)動各個(gè)功能模塊進(jìn)行動作,比如播放調(diào)整、控制廣告等等。
盡管心情識別技術(shù)看起來是如此有用,但似乎很少有人會認(rèn)為,情緒感知是一個(gè)未滿足的需求。
通過很多其他的解決方案或者技術(shù)路徑,似乎都可以做到差不多的預(yù)測用戶喜好的水平。為此迎來一個(gè)連表情都被實(shí)時(shí)監(jiān)控的世界,實(shí)在有點(diǎn)得不償失了。
尤其是商業(yè)組織進(jìn)行“讀臉”,會更強(qiáng)烈地引起不適。
問題的關(guān)鍵在于,企業(yè)通過攝像頭對用戶的表情進(jìn)行收集和分析,本質(zhì)上是一種單向消耗。
只有企業(yè)自身從這一行為上真實(shí)地獲得了大量收益,比如推薦更多更精準(zhǔn)的廣告,引誘用戶進(jìn)行消費(fèi)。
對于用戶而言,網(wǎng)上沖浪的體驗(yàn)并沒有因此變得更好,甚至可能更糟,又憑什么要求大家用“臉”買單呢?
世上哪得雙全法:攝像頭心理戰(zhàn),有沒有“雙贏”的解法?
當(dāng)然,這么說對科技公司來說也有點(diǎn)過于刻薄了。
畢竟很多負(fù)責(zé)任的公司都為之做出了不少妥協(xié)和努力。比如允許用戶選擇在使用應(yīng)用時(shí)才能訪問相機(jī),或者在狀態(tài)欄顯示攝像頭活動狀態(tài),在拍照或攝像時(shí)發(fā)出提示音,有的手機(jī)在攝錄時(shí)攝像頭還會自動浮起來……
盡管效果看起來都不盡如人意吧,但至少人家努力了??!
要從根源上解決用戶與企業(yè)圍繞攝像頭展開的拉鋸戰(zhàn),讓“讀臉”這件事顯得不那么冒犯,還是要在消耗用戶和服務(wù)用戶之間,找到一個(gè)“雙贏”的最優(yōu)解。
幸好,心情識別技術(shù)的應(yīng)用范圍非常多,絕不是只有互聯(lián)網(wǎng)世界才可以討論。所以我們不妨思考這樣一個(gè)可能性,如果讓現(xiàn)實(shí)世界里的攝像頭具備感知能力,能不能激發(fā)更大的想象。
答案顯然是值得樂觀的。
最近特別火的無人零售,就需要生物識別來幫助AI系統(tǒng)了解消費(fèi)者。
比如天貓的無人超市,就曾推出過“Happy購”情緒營銷。貨架上的攝像頭能夠及時(shí)捕捉用戶的表情,并根據(jù)情緒幅度,快速計(jì)算對商品的偏好程度,進(jìn)而給予不同的優(yōu)惠折扣。
在另一類商業(yè)場景中,也非常需要能夠看懂表情的攝像頭,那就是線下娛樂。
娛樂消費(fèi)的盈利模式,就是依靠調(diào)動受眾的情緒進(jìn)行內(nèi)容變現(xiàn)。通過攝像頭感知用戶的情緒變化,進(jìn)而調(diào)整商品或服務(wù),埋藏著不少讓人驚喜的“彩蛋”。
簡單舉幾個(gè)例子,比如鬼屋/密室逃脫等娛樂項(xiàng)目。
為了保證玩家在封閉體驗(yàn)區(qū)的安全,攝像頭本來就是標(biāo)配,而通過感知玩家的情緒變化,可以及時(shí)反饋來迭代游戲體驗(yàn)。一些自以為很恐怖,結(jié)果大家內(nèi)心毫無波動還有點(diǎn)想笑的項(xiàng)目,就別拿出來丟人了。
還有,就是電影試映會或分級制,可以通過小規(guī)模的觀影活動,借助攝像頭來實(shí)時(shí)收集真實(shí)的觀眾反饋,減少“人情分”“看完忘了”“被營銷號帶節(jié)奏”之類的無效操作。哪些作品比較受大眾喜歡,哪些鏡頭會引起兒童不適,都可以通過情緒識別進(jìn)行量化分析,告別“拍腦袋”決策。
還有就是一些文娛演出場所,比如京劇、相聲、音樂會、話劇等等,這些劇目最需要觀眾的臨場反應(yīng)來調(diào)整和迭代演出內(nèi)容。但傳統(tǒng)的“人肉統(tǒng)計(jì)”顯然有點(diǎn)落后了,攝像頭完全可以代勞。
可以看出,情緒識別技術(shù)的應(yīng)用場景是多種多樣的,橫亙在豐滿理想和殘酷現(xiàn)實(shí)之間的,說到底還是企業(yè)與用戶的利益之爭。
要改變“讀臉”人人喊打的現(xiàn)狀,一是讓用戶也能在技術(shù)融合中真實(shí)受益;二是企業(yè)通過應(yīng)用告知、合理授權(quán)、數(shù)據(jù)脫敏等方式,贏得公眾的信任。
讓攝像頭讀懂喜怒哀樂,或許并不宏大
看到這里,想必優(yōu)秀的小伙伴已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)問題——既然攝像頭感知在現(xiàn)實(shí)中有諸多用處,為什么還沒有普及開來呢?
我來搶答一下:“讀心術(shù)”只是攝像頭進(jìn)化的第一步,想要大規(guī)模應(yīng)用,情況就復(fù)雜地多了,只能先從小打小鬧開始。
1.有限的終端算力。目前常見的智能攝像頭大多還在從事監(jiān)控、安防之類的基礎(chǔ)工種。要對復(fù)雜場景進(jìn)行多目標(biāo)的實(shí)時(shí)識別和分析,終端算力還無法支持。
當(dāng)然,也可以將視頻送到云端去處理,這樣又會帶來高延遲和數(shù)據(jù)安全性的問題。因此,心情識別技術(shù)想要大規(guī)模應(yīng)用,還為時(shí)過早。
2.跨地域的隱私授權(quán)。如今各個(gè)地區(qū)都在加強(qiáng)隱私建設(shè),以“史上最嚴(yán)”的歐盟隱私法案(ePR)為例,要收集必要的用戶數(shù)據(jù)之前,必須征得畫面里所有用戶的同意,否則將被禁止處理該數(shù)據(jù)。試想一下,在人流量密集、流動性強(qiáng)的區(qū)域去完成這樣的授權(quán)工作,幾乎很難被執(zhí)行。
當(dāng)然,這些問題正在不斷地被技術(shù)和企業(yè)們解決。比如集合了云端計(jì)算、邊緣計(jì)算、端側(cè)計(jì)算的一體化部署方案,能解決攝像頭算力不足的難題。
而對隱私敏感的用戶指責(zé),則可以通過主動限制釋放“讀臉”技能來規(guī)避。比如前面提到的,只在小型場景、知情的情況下進(jìn)行情緒讀取。
只要面臨“用還是不用”的道德糾結(jié),果斷選擇不用,總是更加穩(wěn)妥。亞馬遜的無人超市Amazon Go,就沒有國內(nèi)無人便利店、盒子常見的拍臉環(huán)節(jié),用戶只需掃碼就能進(jìn)入。而店內(nèi)的100多個(gè)攝像頭也只是捕捉身體動作的視覺線索,判斷分區(qū)和動線是否合理。
總而言之,攝像頭的心情感知能力,固然可以化“自私”為“雙贏”,但大規(guī)模應(yīng)用還是很遙遠(yuǎn)的事情。而且在新的規(guī)則完善之前,還是得把它關(guān)在籠子里。
愛,即是克制——這或許是讓人類與攝像頭之間建立信任最快的捷徑。
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