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指纹是唯一的吗？人工智能研究发现，事实并非如此
雅格布·普里斯科
CNN记者雅格布·普里斯科报道
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Fri东部时间2024年1月12日上午11点37分发布 一项新的研究使用了一种称为深度对比网络的人工智能模型来判断不同手指的指纹何时属于同一个人。
唐·梅森/图片库RF/盖蒂图片社
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"你认为每个指纹实际上都是独一无二的吗？"
这是一位教授在闲聊时问盖比·郭的问题，当时他在封锁期间被困在家里，等待开始他在哥大的第一年。“我一点也不知道那次谈话会为我未来三年的生活重心奠定基础，”郭说。
郭现在是哥伦比亚大学计算机科学系的一名大四学生，他领导的一个小组在这个问题上做了一项研究，布法罗大学的徐教授是他的合著者之一。这篇发表在《科学进展》杂志上的论文似乎颠覆了一个长期以来被接受的关于指纹的真理:郭和他的同事认为，指纹并不是唯一的。
事实上，在团队上诉并最终在科学进展获得接受之前，期刊多次拒绝了这项工作。“一开始有很多来自法医界的反对意见，”郭回忆说，他在这项研究之前没有法医方面的背景。
“在我们论文的前一两次迭代中，他们说没有两个指纹是相同的，这是众所周知的事实。我想这真的有助于改善我们的研究，因为我们只是不断地将更多的数据放入其中，(提高准确性)，直到最终证据无可争议，”他说。
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为了获得令人惊讶的结果，该团队采用了一种称为深度对比网络的人工智能模型，这种模型通常用于面部识别等任务。研究人员将他们自己的想法加入其中，然后将美国政府的6万对指纹数据库输入其中，这些指纹有时属于同一个人(但来自不同的手指)，有时属于不同的人。
在鸟瞰图中，可以看到2023年8月18日在夏威夷拉海纳被野火摧毁的街区被烧毁的汽车和房屋。
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当它工作时，基于人工智能的系统发现，同一个人不同手指的指纹有很强的相似性，因此能够区分指纹何时属于同一个人，何时不属于同一个人，单对的准确率最高为77%——似乎证明每个指纹都是“独一无二的”。
“我们找到了一个严格的解释，为什么会这样:指纹中心的角度和曲率，”郭说。
他补充说，数百年来的法医分析中，人们一直在寻找被称为“细节”的不同特征，指纹脊上的分支和端点被用作指纹识别的传统标记。“它们非常适合指纹匹配，但对于寻找同一个人指纹之间的相关性来说并不可靠，”郭说。“这就是我们的洞察力。”
作者表示，他们意识到了数据中的潜在偏差。根据该研究，尽管他们认为人工智能系统在不同性别和种族之间的运行方式大致相同，但为了使该系统在实际取证中可用，需要通过分析更大更广的指纹数据库进行更仔细的验证。
然而，郭说，他相信这一发现可以改善刑事调查。：
“最直接的应用是，它可以帮助为悬案提供新的线索，在这些悬案中，留在犯罪现场的指纹来自与文件上不同的手指，”他说。“但另一方面，这不仅有助于抓住更多的罪犯。这实际上也将帮助无辜的人，他们可能不必再接受不必要的调查。我认为这是社会的胜利。”茶杯里的风暴？
瑞士洛桑大学刑事司法学院法医学教授Christophe Champod表示，对指纹图像使用深度学习技术是一个有趣的话题。然而，没有参与这项研究的尚波德说，他认为这项工作没有发现任何新的东西。
“他们认为这些形状在手指之间有一定的相关性，这一观点从指纹识别的早期开始就已经为人所知，当时是手工完成的，并且多年来一直被记录在案，”他说。“我认为，在我看来，由于缺乏知识，他们高估了自己的论文。我很高兴他们重新发现了一些已知的东西，但本质上，这是茶杯里的风暴。”
作为回应，郭说，从来没有人系统地量化或利用同一个人不同手指指纹之间的相似性达到新研究的程度。
“我们首次明确指出，这种相似性是由于指纹中心的脊线方向，”郭说。“此外，我们首次尝试匹配同一个人不同手指的指纹，至少是用自动化系统。” 作者说，研究中使用的识别指纹相似性的系统可以用于犯罪现场分析。
Gabe Guo/哥伦比亚工程公司
加州大学欧文分校犯罪学、法律和社会学系的教授西蒙·科尔同意这篇论文很有趣，但他说它的实际效用被夸大了。科尔也没有参与这项研究。
“我们在指纹问题上没有'错’，”他在谈到法医专家时说。“没有两个指纹'完全一样’这一未经证实但直觉上正确的说法，不会因为发现指纹相似而被推翻。不同人的指纹以及同一个人的指纹总是被认为是相似的。”
该论文称，该系统在犯罪现场可能是有用的，在那里发现的指纹与警方记录中的指纹不同，但科尔说，这只会在极少数情况下发生，因为当采集指纹时，所有10个手指和通常的手掌都会被例行记录。“我不清楚他们什么时候会认为执法部门只会记录一些个人的指纹，而不是全部，”他说。
这项研究背后的团队表示，他们对结果充满信心，并开放了人工智能代码供其他人检查，这个决定得到了尚波德和科尔的称赞。但是郭说，这项研究的重要性不仅限于指纹。
“这不仅仅是关于取证，而是关于人工智能。自从我们存在以来，人类就一直在看指纹，但没有人注意到这种相似性，直到我们让我们的人工智能分析它。这正好说明了人工智能自动识别和提取相关特征的能力，”他说。
“我认为这项研究只是这一系列事情中的第一块多米诺骨牌。我们将看到人们使用人工智能来发现隐藏在我们眼前的东西，就像我们的手指一样。”
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