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兩邊的想法其實差不多，發布技術可能會面臨一些安全性問題和質疑，但不發布，肯定是什么都沒剩下了。
畢竟兩邊在性能上，還是均做出了一些突破的，不會真的因為這種事情裹足不前。
相比于人眼識別能力在LFW數據集上97.53%的能力，兩邊發布的技術DeepFace和DeepID均突破了這一界限。
原本時間線上僅有97.35的臉書團隊，借助孟繁岐的一些思想，將該精度提升到了97.89%。
而原本時間線上有高達98.52%能力的湯小鷗團隊，由于提前兩個多月發布，則遭遇了性能的降低問題，發布水平為97.95%。
不過仍舊以微弱優勢戰勝了臉書團隊。
“臉書的算法比我們擁有更多的人類真實圖像資源，我們作為實驗室在這方面有巨大的劣勢，雙方的實力差距很大。不過我們仍舊頂住了壓力，克服了困難。”湯小鷗面對采訪的時候，如此回復到。
這是人工智能方法首次在人臉識別領域突破人類水準，在全球引發了巨大的轟動。
同時，也讓原本就火熱的虛假生成人臉問題熱度再創新高，所有吃瓜群眾看到這些新技術之后，第一個想問的問題就是，你這個最新的算法，它到底能不能分辨虛假的生成的人臉？
“利用城市各個角落的攝像頭抓拍的人臉圖像進行對比，自動識別犯罪并發出勁爆。根據性別，年齡等屬性表情快速查詢人物信息，這些科幻電影中的情節，臉書正在逐漸讓它們成為可能。”
臉書有一些新聞稿在宣傳自己的技術，但似乎下面的圍觀群眾們不是很吃這一套。
“別吹了別吹了，我們就想知道你們的新算法能識別生成的假臉嗎？”
“你們的新算法能處理人工智能的安全危機嗎？”
“.......”，面對不明內情的群眾，臉書的技術團隊也比較無奈。
很多技術都并不是完全安全的，只是眼下這個時間點，這個問題實在熱度太高，也太過敏感。
臉書的宣發策略是，不正面回答。
但大家心里都很清楚，不回答其實很多時候就是一種回答。
此情此景，如果不能正面回答這個問題，那么這個問題的答案，其實已經非常清楚了。
那就是：“對不起，做不到。”
而港中文這邊，由于在華國境內，受到的輿論波及就要小很多。
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