Die große Gesichts-Verkennung

Ob Gesichtsüberwachung im öffentlichen Raum, das Erfassen der Emotionen zu Werbezwecken oder Charakterstudien aus Porträts: Software zur Gesichtserkennung wird anscheinend immer mächtiger. Wie begründet sind die Sorgen?

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Dieser Artikel-Ausschnitt ist der aktuellen Print-Ausgabe der Technology Review entnommen. Das Heft ist ab 9.11.2017 im gut sortierten Zeitschriftenhandel und im heise shop erhältlich.

Ausgerechnet Apple, der Konzern, der sich gegenüber dem FBI weigerte, das iPhone eines Verdächtigen zu entsperren, hat die Angst vor flächendeckender Überwachung befeuert. Denn das neue iPhone X, das Apple jetzt vorstellte, lässt sich nicht mehr durch einen Fingerabdrucksensor entsperren, sondern durch „Face ID“, eine Gesichtserkennungstechnik. Die Chance, auf eine Person mit identischen Gesichtsmerkmalen zu stoßen, sei deutlich geringer als auf eine mit gleichem Fingerabdruck, begründet Apple die Änderung.

Die Aussicht auf mehr Sicherheit machte allerdings nicht die Bedenken wett, die viele gegenüber der Technologie hegen. Denn das eigene Gesicht ist zwar ungeschützt für jedermann zugänglich, gehört aber gleichzeitig zum Persönlichsten, das der Mensch besitzt. Verbunden mit aktuellen technischen Entwicklungen, weckt dieser Umstand inzwischen mehr und mehr Begehrlichkeiten: Das Gesicht soll nicht nur zu einem universellen Ausweis avancieren, es verrät angeblich auch einiges über unsere Gefühle, Begierden, politischen Einstellungen und zukünftigen Verhaltensweisen. Wie mächtig sind die Algorithmen, die all das auskundschaften wollen? Wie gut ist unser Seelenleben künftig noch vor fremden Blicken geschützt?

Zumindest theoretisch könnte Apple die Gesichter seiner Kunden in einer riesigen Datenbank speichern, verknüpft mit Namen oder Mobilnummer. Sie wäre ein attraktives Ziel sowohl für Kriminelle als auch für Regierungen – sei es, um Identitätsdiebstahl zu betreiben oder, verbunden mit automatischer Gesichtserkennung, Menschen zu beschatten.

Diese Angst hält Florian Gallwitz von der Technischen Hochschule Nürnberg allerdings für übertrieben. „Face ID würde ich auch benutzen“, sagt der Experte für Mustererkennung durch künstliche Intelligenz. „Denn es wird ein 3D-Modell des Gesichts erstellt, von dem nur ein kompakter ,Abdruck‘ lokal und verschlüsselt auf dem Handy abgelegt wird.“ Soll heißen: Das Modell wird nicht als Bild, sondern in Form von Zahlen und Buchstaben gespeichert, aus denen man nicht berechnen kann, wie das Gesicht aussieht.

Gefahr droht eher aus einer anderen Ecke: Dass Menschen die Macht der Gesichtserkennung überschätzen – und ihren vermeintlich fehlerfreien Aussagen zu viel Glauben schenken. Dies gilt durchaus auch für Ermittlungsbehörden, die mit diesem Instrument nach Verdächtigen fahnden. Wie gut die automatisierte Identifizierung in Echtzeit mittlerweile funktioniert, testen deutsche Ermittlungsbehörden derzeit am Berliner Bahnhof Südkreuz. Die Grundlage für ihre Hoffnungen sind nicht nur Fortschritte bei den Kameras, sondern vor allem eine wahre Revolution der Gesichtserkennung durch tiefe künstliche neuronale Netzwerke (siehe TR 2/2017, S. 82). Den Startpunkt markierte Facebook 2014 mit „DeepFace“, einem auf Deep Learning basierenden Netzwerk, das die beteiligten Forscher anhand eines Datensatzes von vier Millionen Bildern von Gesichtern trainierten. Das Netz konnte in 97,35 Prozent der Fälle erkennen, ob zwei Fotos ein und denselben Menschen zeigten, und erreichte damit fast die menschliche Erkennungsleistung von 97,53 Prozent. Bereits ein Jahr später hat Google dieses Ergebnis mit seinem künstlichen neuronalen Netz „FaceNet“ mit einer Trefferrate von 99,63 Prozent übertroffen – und damit letztlich auch den Menschen überholt.

(wst)