最近，Facebook AI Research（FAIR）研发了一种“去识别”系统，该系统通可以过机器学习实时更改视频中人脸的面部特征，以欺骗面部识别系统，让其不能准确识别。
人脸识别在广泛应用的同时，也引发了个人隐私数据泄露的争议，就在最近，Facebook AI Research（FAIR）研发了一种“去识别（de-identification）”系统，该系统通可以过机器学习实时更改视频中人脸的面部特征，以欺骗面部识别系统，让其不能准确识别。
之前，也有其他初创公司研发了类似“去识别”的技术，不过大多都应用于静止图像，而FAIR推出的系统则可以直接应用在实时的视频中。
Facebook AI研究工程师和特拉维夫大学教授Lior Wolf表示，他们将对抗性自动
编码器与分类器网络配对，让视频中的人脸稍微扭曲，在迷惑人脸识别系统的同时，又能让人们认出这个人的样貌。
在论文中，Facebook的研究人员写道，“人脸识别可能会让我们的隐私泄露，并且‘换脸’技术可能会被用于制作误导性视频识别。”Facebook研究这项技术也是为了去除视频中的隐私信息。
此前，由于涉嫌滥用用户的面部识别数据，Facebook被伊利诺伊州市民告上法庭，面临近350亿美元的集体诉讼，而上周旧金山法院驳回了Facebook撤销诉讼的申请。所以，Facebook也需要用技术显示他们保护用户面部信息的决心。
当前，整个AI行业也在研究如何打击Deepfake这样恶性工具的传播使用，包括开发这种“反识别”系统，以及通过监管的方式减少人脸识别系统带来的隐患问题。
据悉，相关的论文将会在韩国首尔举行的国际计算机视觉国际会议（ICCV）上发表。
