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模型迅速将她匹配到数据库里最“像”的那个名字。米兰理工大学视觉计算实验室的测试证实了这一点：把同一张东亚面孔放进不同模型，返回的相似身份能跨越五个国籍。
这类“指鹿为马”的视觉识别错误正变得司空见惯。中国科学院自动化研究所今年六月发布的一项评测显示，
几位当地年轻人举着手机对一位亚洲女性游客笑着喊出一个中国女演员的名字。被喊的人愣了半秒，
米兰街头的笑声早就散了。可下一次，当摄像头把某个人错认成另一个人，引发的可能是一场误会，
主流开源人脸模型在跨种族、跨年龄段的比对中，误识率最高飙到百分之十七。换句话说，
而是手机上一款换脸软件把游客的五官“映射”到了预设的明星模型上——他们笑的是算法，
七款仍在隐私政策里用“可能用于模型优化”这类模糊表述。报告撰写人陈默直言：“合规是底线，
每六次识别就可能有一次张冠李戴。苏州工业园区一家科技公司算法工程师周岩打了个比方：“模型就像只见过一百张猫照片的孩子，