<他們不但在野執政兩副面孔,正經八百與偷香竊玉同時並存,媲美烏賊的偽裝能力更讓他們在道貌岸然與市井流氓之間轉變自如。他們更有媲美金魚的記憶力,昨天說的話、幹的壞事,轉眼就可以拋到腦後去。變種病毒再狡猾總會有被清消的一天,但變種政客,恐怕很難絕跡。變種政客的危害與定義是如此,至於哪些人很雷同神似?就交由你來點兵點將點點看吧。>
台灣傳統政客不難辨識,他們大多具有濃厚的官僚氣息、制式化的政治語言及僵化的思維反應,受到在野黨或社會媒體批評時,只能以拙劣的語言反應,以及會有羞愧、退縮等表現。所犯錯誤被揭發時,大多會顯得無地自容。
「傳統政客」存在於任何陣營、任何顏色,但不管他們操著本省或外省口音、腦裡裝的是統一或獨立意識,他們基本稱得上表裡如一,不具備睜眼說瞎話、硬坳硬掰、昨日黑說成今日白的政治表演天份。
「傳統政客」容易被看穿,「變種政客」卻不同。變種政客如同變種病毒般,對台灣政治的危害性遠高於從前,但更陰險狡猾,高恥度可以承受政治高壓,低道德意識能扛得住輿論批評。他們很難防範、很難撲滅,侵擾或撲殺政治對手時,那種不擇手段、文攻武嚇、天羅地網的無情狠勁,連黨內戰友都抵抗不了,黨外對手的免疫力就更低了。
變種政客一旦發威,受害的不僅是他們的政敵,連國家前途、人民福祉都會受到莫大影響。繼鴻海、台積電之後,慈濟也獲得500萬劑BNT疫苗,不但印證了「民間是通往國際認證疫苗最快的道路」這句話,也不由得不讓人懷疑,如果沒有變種政客從中作祟,台灣是不是早在去年底就已經買到了BNT疫苗?是不是就不會有那麼多確診死亡人數?
變種政客為掩飾其特定動機目的,行為常讓外界覺得詭異、不合常理。台灣到目前為止所有到貨疫苗總量將近900萬劑,其中政府從二月起就開始採購的自購疫苗才200萬劑左右。相較之下,鴻海、台積電、慈濟的1500萬劑BNT疫苗7月簽約、10月就能開始供貨,採購簽約及到貨速度都完勝執政黨,更重要的是價格透明公開。
這樣強烈對比讓執政黨被重重打臉,或許為挽回面子,執政黨就在宣佈「疫苗已足夠」並關閉民間採購管道後,馬上接連拋出「高端疫苗通過EUA(緊急使用授權)」、「明後年已簽約採購3600萬劑莫德納疫苗」等消息。耐人尋味的是,並未完成三期實驗的高端疫苗通過EUA,其審查過程政府卻不願公布。合約雖簽約卻提不出到貨時間表,等於畫一個美麗的大餅、讓人民望梅止渴。
人命關天,民間弄得到貨、卻不准民間繼續採購,然後叫人民等待正常實驗程序未完成的疫苗、或看得到吃不到的3600萬大數字疫苗,這種行事風格像不像變種政客的行為模式?
「3+11」沒會議記錄、「高端疫苗通過EUA」沒錄影,會議內容不公開可以說的臉不紅、氣不喘。國際疫苗的採買價格可以府院黨口徑一致的說成是「不能說的機密」,民間採購疫苗開始時處處明卡暗卡、成功後卻又大肆宣傳搶功收割。
林岳龍觀點:變種政客比變種病毒可怕
https://www.storm.mg/article/3832772
危害辨識卡 在 讀書e誌 Facebook 的最佳貼文
勞動節,來思考關於未來會常常出現的一種合作對象 -- 機器 (或說是電腦,人工智慧等等)
“Our investment in robotics should not simply be a way to accumulate money for retirement, they must also be put to work to ensure there is a world we want to retire into"
(我們投入在機器與人工智慧的研發,不該只是為了退休而積累錢財,更重要的目的,是要幫助我們可以創造出一個我們退休後會希望生活在其中的世界)
身為紐約大學法律系教授的作者跟許多的教授作者一般,寫出來的書都不是太好讀 😂。這本書有趣的地方在於它不是單純從技術或是經濟的角度,思考機器對未來工作的影響。而是從法律如何制定的角度切入,而這一切其實都源自於我們怎麼看待所謂“工作的價值”。
書中前提是引用1942年著名科幻小說家以撒艾西莫夫 (Isaac Asimov) 縮寫的短篇小說中講到的機器人三定律,以及這三個定律如何讓機器人無法全然遵守,最後只好犧牲自己以拯救人類的故事。其實大部分的科幻小說,骨子裡都是哲學思考的成份。所以就不小說提到的機器人三定律其實很大一部分影響著後來人們對機器人的思考。但因為二十世紀當中,很多的思考是以工廠生產值為範本。當工作的意義僅限於“產值”的時候,很自然的會導向 “機器取代大部分工作” 的一種論述。作者回到事實面,讓我們看到其實機器的發展並沒有讓失業率變高,但不可否認的是工作的本質,以及不同崗位的定義的確是隨著時代調整,但這也是人類歷史以來一直在發生的事情。
他提出的 “新機器定律” 包括:
1. 電腦和人工智慧應該與人類協作而非試圖取代
2. 電腦和人工智慧不應該模擬成人的樣子
3. 電腦和人工智慧不應該加強零和的軍備競賽
4. 機器和人工智慧必須清楚表明他們的創作者,擁有者,和有控制權的人。
接下來作者提出幾個大的領域當中思考人工智慧的不同可能。在醫療領域中,這些智慧機器是減輕醫生的負擔,還是讓某些人或得真人的接觸機會更少? 在教育領域中,這些智慧機器是在監督每一個孩子,還是有機會化成學生透過讓孩子們教機器的而更加精熟所學的知識?在媒體的領域中,這些智慧機器會更加擴散負面的假新聞,還是可以讓人們有時間成為更好的編輯? 在戰爭的領域當中,因著人臉辨識的智慧而決定殺不殺一個人,真的是好的嗎? 還是可以預見無止盡的武力競賽,而讓人反思是否我們該把精力花在共同的敵人上(例如氣候變遷的考驗)?
最後作者說到其實政治和法令的制定,其實都是源自於人們思考事情的觀點以及對某個事物的論述 (可以參考之前另外一本書 “故事經濟學”)到頭來不管是法令或是機器,最終還是人所設計的。所以他很希望大眾更多來思考,工作的本質和價值到底是什麼,才不會被某些小說和電影限制了我們的想像,或是決定了我們的觀點。他用希臘神話中伊卡洛斯的故事作為一個比喻,當我們醉心於一項技術的時候,必須同時要對它能夠平衡看待,才不會讓自己所創造的東西,反而成為危害自己的東西。
延伸閱讀,其他關於人工智慧與人性的書:
“Deep Thinking " (深度思考)-- 樂觀看待人機協作的西洋棋王著作
https://dushuyizhi.net/deep-thinking-深度思考/
"Blockchain Chicken Farm" (區塊鏈養雞場)--從中國三四線城市的科技逆襲,思考工作的意義和本質
https://dushuyizhi.net/blockchain-chicken-farm-區塊鏈養雞場/
“Girl Decoded" -- 讓AI有情商,有可能的嗎?
https://dushuyizhi.net/girl-decoded-讓ai有情商/
全文與相關連結都在部落格中👇👇👇
https://dushuyizhi.net/new-laws-of-robotics-新機器定律/
#NewLawsofRobotics #AI #人工智慧 #FrankPasquale
危害辨識卡 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
【除了逮你還能逮誰~】用 AI 人臉辨識緝凶,警卻誤抓嫌犯莫名被關 10 天
Posted on2021/01/04
TO 精選觀點
【我們為什麼挑選這篇文章】AI 辨識技術日趨成熟,也開始應用在生活中的方方面面,包含緝匪。但是 AI 做出的判斷真的能直接作為扣押人的依據嗎?以目前技術來看,AI 頂多能縮小緝查範圍,找到相似的面貌。但直接判定的證據仍然需要多方比對才不致冤獄。美國警方前陣子就發生了一件烏龍,不僅用假護照的照片作為追查依據,還扣押了這位被 AI 誤判的人。(責任編輯:郭俐伶)
作者:量子位
什麼都沒做,就莫名其妙被員警關了 10 天?
這是發生在美國新澤西州的一段真實故事。
一個酒店偷竊案件,嫌疑人駕車逃逸。員警沒有驗指紋、沒測 DNA,僅靠人臉識別系統,就鎖定了「罪犯」Nijeer Parks(帕克斯)。
編按:駕車逃逸的嫌疑犯當初受警方臨檢的時候,出示了假證件,該證件被警方懷疑之時對方就逃之夭夭了,留下這本假證件。警方就根據假證件上的相片用 AI 找到了帕克斯。
但尷尬的是,帕克斯壓根就沒去過那個地方,也不知道那個酒店在哪。甚至也不會開車,連駕照都沒有。去警局的時候,還是他的表哥開車送他的,結果還是被關了 10 天。
警方用「假證件」上的照片追查嫌犯?
據 NJ Advance Media 報導,去年(2020)1 月,在新澤西州伍德布裡奇市漢普頓酒店,發生了一起偷竊案。嫌疑人在酒店禮品店偷了糖果和其他零食,在酒店人員報警後逃到了一間男廁所。在警方趕到時, 該男子交出一張駕照,顯示自己是 Jamal Owens。
警方通過巡邏車內的電腦查到,該駕照無效的,可能是嫌疑人偽造。正當警方準備逮捕時,該男子從酒店門口逃出,跳上了一輛道奇挑戰者後逃逸。據 NJ Advance Media 援引法庭檔披露,當時嫌疑人還撞上了他們的巡邏車。一名警員追蹤該車後發現車輛被遺棄在一個停車場。
「道奇挑戰者」(非當事車輛)
於是,神奇的事情從第二天開始了。
來自紐約、新澤西兩大州的調查人員,通過面部識別軟體,掃描了駕照檔,與警察局、FBI 資料庫中存檔的嫌疑人照片進行比對,找到了與照片「高度匹配」的人。
編按:不是,既然都知道是假證件,那照片也有很高的機率是假的吧?
這類軟體,主要依賴於數十億張社交媒體照片來識別犯罪嫌疑人,一直飽受詬病。由於某種原因,NJ Advance Media 沒有具體透露。目前,新澤西州已經禁止使用這種軟體。
然後,兩個州的警方告訴伍德布裡奇市的同事:我們找到嫌疑人啦!
警方找到與證件照片找片吻合的嫌犯
嫌疑人被確定為帕克斯,並以他的名義發出了逮捕令,指控他犯有商店盜竊、偽造政府檔、拒捕、嚴重的武器攻擊、離開事故現場等罪名。隨後,警方檢查了幾個地址,試圖逮捕帕克斯,但無法找到他。
帕克斯通過祖母知曉了這件事情,隨即要求表哥開車送他去警察局,想澄清誤認問題。但是一到警察局門口,他就直接被銬上手銬,被七八個員警同時審訊。在裡面,員警給他看了受損的道奇挑戰者的照片,並一直逼問:你知道你做了什麼?
帕克斯解釋無果,直接被關進監獄,他透露在保釋前,在那裡待了 10 天。
當時監獄檢察官提醒他:如果乖乖認罪,作為交換條件,他將在監獄中服刑 6 年,直到他服完 85% 的刑期就可以提前釋放,其中還有 3 年假釋。但帕克斯認為,如果他接受審判,檢察官會根據他以前的犯罪歷史尋求 20 年或更長時間的判決。
帕克斯曾因販賣毒品而被定罪 6 年,但出獄後決定改過自新,找到一份普通的工作,與未婚妻過著安穩的生活。但這件人臉識別案件,打破了他的寧靜。開啟了一年多的訴訟之旅。
帕克斯的律師頓對鎮政府、警察局和包括市長約翰-麥科馬克在內的公職人員提起訴訟,指控調查人員依靠面部識別軟體侵犯了他客戶的權利。市長的發言人表示,鎮政府還沒有看到民事申訴,無法發表評論。目前,一名高級法院的法官已經開始向檢察官辦公室施壓,要求他們在案件中拿出更多的證據,而不僅是面部識別軟體。
總之,看起來事情還沒結束。
抓罪犯,人臉辨識說了算?
無獨有偶,這不是美國第一次出現人臉識別抓錯人。帕克斯被抓還不是類似事件中最嚴重的一起。2014 年,一位名叫史蒂夫•塔利(Steve Tally)的財務顧問被誣告搶劫了兩次銀行。第一次是在當年 5 月 14 日,第二次是在他被捕前 10 天,也就是 9 月 5 日,並且被控在第二次搶劫中毆打一名警官。
在警方公開發佈 9 月份搶劫案的監視圖像之後,認識塔利的三個熟人撥打了警方熱線,並指出了塔利外表與劫匪之間的相似之處。就連塔利的前妻在看了警方提供的圖片後,也認為是他。
但塔利有充分的不在場證據:他當時正在一家公司裡上班。警方沒有理會,還把塔利關押了兩個月,在這期間打傷了他。直到兩個月後,塔利的辯護人拿出了他在公司上班的監控錄影,塔利才得到釋放。
2009 年,美國國家科學院的一篇論文指出:除了 DNA 測試外, 沒 有其他法醫證據方法可以可靠且始終如一地證明證據與特定個人或資料來源之間的聯繫 。
從技術上來說,人們無法從人臉識別上確定某個嫌疑人的唯一性。而 FBI 的法醫音訊視頻圖像分析部門自己也知道,人工進行人臉比對,結論最終會基於個人觀點。
AI 演算法能一次辨識數百萬張臉,但卻不能成為絕對性的證據
早在 2008 年,FBI 年的一份報告中建議圖像部門研究量化面部特徵的頻率。然而人類已經努力了 100 多年,目前為止還沒有定論。人臉識別另一個問題是,將監控攝像頭會壓縮視頻圖像,導致用來區分嫌疑人的皮膚、靜脈和痣等圖案被去除、損壞或變形。塔利被捕就是因為 9 月的監控視頻中強盜的臉上存在痣。
實際上,由於採集視頻的光照條件不同,會導致一些偽影被誤認為痣。雖然當年抓捕塔利使用的是人工對比,但到了今天,準確率更高的 AI 來做人臉識別依然問題重重。
演算法可以在幾秒鐘內搜索數百萬張臉,對於具有規則照明和標準化姿勢的圖像,許多人臉識別系統的準確率都超越了人類。但仍然沒有一個演算法可以保證 100% 的正確率。
在專業性上,AI 演算法的可解釋性差,人臉識別缺乏支援法醫意見的經驗資料。
說到人臉識別抓罪犯,不知你是否會想起幾年前張學友演唱會的五連殺?當時警方依靠人臉識別,連續抓住了 5 名逃犯。但相比之下,英國的員警就沒有這麼好運了。在 2017 年的歐冠比賽上,英國警方使用了人臉識別系統,結果總共發出了 2470 次警報,相當於每隔三秒就會提示嫌犯來了,錯誤率高達 92%。
因為擔心隱私被圖像採集方洩露,浙江理工大學副教授郭兵將使用人臉識別技術的杭州野生動物世界告上了法庭,成為中國「人臉識別第一案」。
最終,動物世界刪除郭兵辦理年卡時提交的面部特徵資訊。
人臉識別面部資訊屬於個人敏感資訊,一旦洩露將對個人的人身與財產安全造成極大的危害。也正因如此,人們對於人臉識別的態度越來越慎重。
去年 5 月,三藩市出於安全與隱私的考慮,禁止政府使用人臉識別技術,成為全球第一個禁用人臉識別的城市。科技公司對人臉識別的態度這些年也越來越謹慎,IBM 退出研究這項技術,微軟也刪除了用於研究的大型人臉識別資料集 MS Celeb。
人臉識別這項 AI 最初的殺手級應用,成就許多 AI 明星公司。但發展至今,人臉識別也正在來到一個十字路口。一端,它的便利已經充分展現;另一端,伴隨的隱私爭議和錯誤率難題,也不斷以新事件登上熱搜。
用不用人臉識別?在什麼地方用人臉識別?如何用人臉識別?都在成為新時代裡的難題。
另外,聽說現在不少社區,都改人臉識別了?
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2021/01/04/ai-arrest-wrong-criminal/?fbclid=IwAR1NWVHkY_JLQmwaObcWgumpCHXI3Ya3aJWZiJ740tI99dgbZIHG-CAmb-Y
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