Phần mềm nhận diện khuôn mặt này đang làm người Nga khiếp sợ và Mỹ có thể là nạn nhân tiếp theo

Tháng trước, một lập trình viên phần mềm người Nga tên là Andrey Mima tuyên bố anh đã tìm được hai người phụ nữ mình chụp hình vào năm 2010 chỉ nhờ khuôn mặt của họ. Mima viết trên Vkontakte, mạng xã hội tương tự như Facebook của Nga rằng anh đã dùng một ứng dụng nhận diện khuôn mặt gọi là FindFace. Tất cả những gì anh cần làm là nhập ảnh vào và phần mềm nhận diện hình ảnh của FindFace sẽ làm việc còn lại, quét các bức ảnh hiện có trên Vkontakte và tìm kiếm hai người phụ nữ này. Nhờ đó, anh đã có thể tìm ra và gửi cho họ ảnh anh chụp.

Mima ca ngợi tính hiệu quả của FindFace và cho rằng dịch vụ này không gây hại cho quyền riêng tư của người dùng. Tuy nhiên, nhiều người lo sợ rằng ứng dụng mới được 1 tháng tuổi trên sẽ gây ra một thảm họa bảo mật không thể ngăn chặn.

Một sự việc xảy ra vào tháng tư năm nay đã cho thấy nguy cơ trên là có thật. Sau khi biết về FindFace, nhiều người dùng mạng xã hội Dvach của Nga đã dùng nó để dò tìm thông tin và quấy rối các nữ diễn viên phim khiêu dâm của nước này.

Rõ ràng đó không phải là mục đích của người tạo ra FindFace. Ý tưởng của FindFace là giúp mọi người kết bạn. Nếu người dùng có ảnh của một ai đó, anh ta có thể nhờ FindFace mà tìm được tài khoản mạng xã hội của người đó và tìm hiểu về họ trước khi hai bên có thể trở thành bạn bè. Trên lý thuyết, đây là một ý tưởng không đáng sợ chút nào.

Trang chủ của FindFace

Nhà sáng lập của FindFace, Maxim Perlin nói rằng công ty của anh đang “tìm mọi cách để bảo vệ người dùng trên Vkontakte khỏi các hành vi ác ý”. Tuy nhiên, anh cũng thừa nhận rằng không có nhiều cách để ngăn dịch vụ khỏi bị lạm dụng. Điều làm FindFace trở nên đáng sợ là khả năng tìm kiếm vô cùng hiệu quả của nó và việc khó bị ngăn chặn nếu người dùng có ý đồ xấu.

Công nghệ mà FindFace đang áp dụng được phát triển bởi một start-up ít tên tuổi ở Moscow tên là NTechLab. NTechLab được sáng lập vào năm 2015 bởi Artem Kukharenko, một nhà khoa học máy tính và Alexander Kabakov, một nhà tư vấn truyền thông số. Trước khi gặp Alexander, Artem đã nghiên cứu công nghệ học sâu (deep learning) trong hơn 10 năm, khi còn làm việc cho Samsung và Phòng thí nghiệm đồ họa máy tính và đa phương tiện của Đại học Quốc gia Moscow. Hai chuyên gia này sau đó đã cùng nhau tạo nên một công nghệ giúp tìm kiếm con người chỉ nhờ vào hình ảnh khuôn mặt của họ.

Và họ đã thành công. Tháng 12 năm ngoái, thuật toán được phát triển bởi NTechLab đã vượt qua Google và nhiều ông lớn công nghệ khác trong cuộc thi nhận diện khuôn mặt MegaFace của đại học Washington. Trước 500.000 hình ảnh của hơn 20.000 người dùng, công nghệ của NTechLab có tỷ lệ thành công là khoảng 73% trong khi chương trình FaceNet của Google chỉ có tỷ lệ thành công là 70%.

Hai giáo sư phụ trách cuộc thi, Ira Kemelmacher-Shlizerman và Steve Seitz, chưa từng nghe đến NTechLab trước khi công ty này tham gia cuộc thi. Họ kinh ngạc trước thành tích của start-up trên nhưng do thể lệ của cuộc thi, họ không biết vì sao NTechLab có thể làm được như vậy. “Chúng tôi không tiếp cận được với thuật toán của họ, vì thế chúng tôi không thể đánh giá về phương pháp của họ”, Kemelmacher-Shlizerman nói.

Khi được hỏi về phần mềm của mình, NTechLab chỉ cho biết như sau: “Chúng tôi đã tìm thấy một cấu trúc đặc biệt bên trong mạng thần kinh mà cực kỳ phù hợp cho công việc nhận diện hình ảnh. Sau đó, chúng tôi dùng một vài thủ thuật đặc biệt giúp đơn giản hóa quy trình huấn luyện mạng thần kinh này. Chúng tôi cho thuật toán trên luyện tập với hơn 20 triệu bức ảnh …”.

Tính đến hiện tại, FindFace đã được tải xuống hơn 400.000 lần. Do các nhà sáng lập của FindFace và NTechLab có quen biết với nhau, FindFace đã được ưu tiên áp dụng công nghệ này trước các công ty khác.

“FindFace là dự án đầu tiên được phát triển dựa trên công nghệ của chúng tôi. Chúng tôi quyết định FindFace và NTechLab sẽ tiếp tục hợp tác chặt chẽ hơn trong tương lai”, Kabakov nói.

NTechLab cũng không hé lộ nhiều về việc họ sẽ tìm kiếm khách hàng tiềm năng hoặc định ra các tiêu chuẩn an toàn cho phần mềm trên như thế nào.

“Chúng tôi sẽ phát triển nền tảng đám mây cho phần mềm nhận diện khuôn mặt của mình. Điều này sẽ cho phép mọi doanh nghiệp tiếp cận dịch vụ này một cách dễ dàng”, NTechLab cho biết. “Nhưng chúng tôi sẽ giảm sát chặt chẽ cách thức sử dụng của họ và ngăn chặn các tổ chức và cá nhân sử dụng dịch vụ này cho các mục đích sai trái. Nhằm mục đích đó, hiện nay chúng tôi đang phát triển các thuật toán giúp phát hiện các hành vi sử dụng không đúng đắn”.

NTechLab không giải thích rõ hành vi sử dụng sai trái là gì. Điều đáng lo ngại là họ đang vận hành một công nghệ có quy định sử dụng không rõ ràng và trên thực tế đã bị lạm dụng cho các hành vi quấy rối. Luật pháp của Nga về các hành vi lạm dụng trực tuyến vẫn còn lỏng lẻo, và chính phủ vẫn chưa kiểm soát được tình trạng quấy rối trên mạng.

Dẫu vậy, NTechLab vẫn đang được nhiều nhà đầu tư của Mỹ quan tâm. Phát ngôn viên của NTechLab, Drovoka cho biết công ty của cô đang nhận được nhiều lời đề nghị đầu tư từ Mỹ, trong số đó có Y Combinator.

Khi được hỏi về việc FindFace được nhiều người dùng cho mục đích quấy rối, phát ngôn viên của công ty nói rằng đó là cái giá phải trả cho tiến bộ công nghệ.

“Chương trình nhận diện khuôn mặt của chúng tôi là một công nghệ mang tính cách mạng. Thực tế thì những công nghệ như vậy có cả mặt tích cực và tiêu cực, tùy thuộc vào người sử dụng chúng là ai”, Drovoka nói. “Trong trường hợp của chúng tôi, người ta không chỉ dùng FindFace để săn lùng thông tin về các nữ diễn viên phim khiêu dâm, mà còn có nhiều ví dụ khác về tính hữu ích của phần mềm này”.

Để chứng minh, Drovoka đã kể ra câu chuyện sau. Hai người đàn ông đã phóng hỏa một tòa nhà ở thành phố Saint Petersburg, và hình ảnh camera quay lại được là manh mối duy nhất. Một cư dân của tòa nhà đã đăng video lên mạng xã hội Pikabu của Nga. Sau đó, nhiều người bình luận gợi ý dùng FindFace để tìm thủ phạm. FindFace đã nhận diện thành công khuôn mặt của kẻ phạm tội và chỉ ra tài khoản của chúng trên mạng xã hội lớn nhất của Nga là Vkontakte. Nhờ thông tin trên, cảnh sát đã có thể tìm ra thủ phạm. NTechLab cho rằng thuật toán của họ đã thực sự có ích trong trường hợp này. Hy vọng là hai kẻ phóng hỏa không bị nhận nhầm vì dù sao FindFace vẫn có tỷ lệ thất bại 27%.

Tham khảo: fusion.net