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也可能是一次拘留、一笔错账、一段被篡改的人生轨迹。算法没有恶意，但设计算法的人有责任。当机器学会说“我不确定”的工夫，
刷脸支付时只上传特征向量而非原始照片。不过独立评测机构“算法观察”八月发布的报告泼了冷水：十款主流应用中，
他们正在测试一种“拒识”机制——当模型对一张脸的最高相似度低于阈值时，强制返回“无法确认”而非强行匹配。首批内测用户里，
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，
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。
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，
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，
意大利那件事的后续有点暖。被误认的游客后来在社交账号上发了一段话，说那几个年轻人请她喝了杯咖啡，