如果说当前人工智能洪流的第一波浪潮带来了复杂的挑战，那么第二波浪潮往往是利用人工智能来解决这些挑战。 ChatGPT 及其连锁反应让“人性”受到质疑——现在我们有了 World ID 来验证谁算作人类。机器人引发机器人检测； GenAI Deepfakes 也因此诞生了。
如果这一切感觉有点周期性和旋风——如果你宁愿躲在面具后面——你瞧，人工智能有答案。 Chameleon 是一种新的 AI 模型，可生成虚拟的“个性化隐私保护”面具（即 P-3 面具），以防止面部识别。
“Chameleon 会学习用户（受保护者）的面部特征来生成 P3-Mask，该 P3-Mask 可以用于保护任何面部图像，然后再在线共享这些图像，以防止未经授权的 FR，”说研究来自香港大学和佐治亚理工学院。论文描述的过程如下：
“首先，我们使用跨图像优化为每个用户生成一个 P3-Mask，而不是为用户的每个面部图像定制面部扰动。即使对于计算资源有限的用户，它也能提供高效、即时的保护。其次，我们采用了可感知性优化来保持受保护的面部图像的视觉质量。第三，我们通过将焦点多样性优化的集成学习集成到掩模生成过程中，增强了 P3-Mask 针对未知 FR 模型的鲁棒性。”
实际上，这意味着变色龙欺骗了扫描仪认为某人的照片是其他人的。跨图像优化使掩模快速且适应性强，而图像优化则保护面部图像的质量。当遇到新的面部识别模型时，集成学习片段使用人工智能来提高算法的准确性。
它确实有效：“对两个基准数据集进行的大量实验表明，Chameleon 的性能优于三种最先进的方法，具有即时保护和最小的图像质量下降。”
将完美的自拍照发布到“gram”，无需担心
研究人员打算在 GitHub 上公开发布 Chameleon 的代码，他们相信该工具可以有效防止数据抓取，即在未经用户同意的情况下从公共互联网收集人脸数据以用于大规模训练数据集。他们明确喊出和这些公司“收集了数十亿张在线图像，并且可以在未经同意的情况下识别数百万公民”。
尽管存在遮罩工具，但它们通常会留下明显的伪影或其他扭曲。通过保持图像质量，Chameleon 可以在将图像发布到之前在图像上放置隐形蒙版例如，或将其应用于促销目的所需的爆头照片。
然而，公司不必担心：该工具允许用户授予受信任的第三方访问其 P3-Mask 的权限，以消除受保护图像的混淆。
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