Thượng Nghị viện Hoa Kỳ tra hỏi Apple về mức độ bảo mật của Face ID

Ngay lập tức sau buổi ra mắt iPhone X hồi tháng 9 vừa rồi,ượngNghịviệnHoaKỳtrahỏiApplevềmứcđộbảomậtcủtrận đá banh hôm nay Thượng nghị sĩ Hoa Kỳ Al Franken đã gửi một bức thư tới CEO Tim Cook bày tỏ nhiều quan ngại về mức độ bảo mật cũng như riêng tư của tính năng mở khóa nhận diện khuôn mặt Face ID. Một tháng sau, Apple mới đưa ra lời hồi đáp tới Franken.

Trong bức thư trả lời Al Franken của Phó giám đốc Chính sách cộng đồng Cynthia Hagan, Apple tỏ ra thấu hiểu và đồng cảm với mối lo của vị Thượng nghị sĩ, sau đó giải thích rằng mọi dữ liệu thu được về khuôn mặt người dùng được gửi tới Secure Enclave (một phân khu bộ nhớ riêng biệt không thể truy cập) để xử lý, không quên nhắc lại rằng dữ liệu Face ID được mã hóa hoàn toàn và không bao giờ rời khỏi thiết bị.

Nhận diện khuôn mặt không phải công nghệ mới. Một số hệ thống xác định khuôn mặt trước đây từ HP và Google đều thất bại thảm hại trong việc nhận diện chủ nhân có nước da tối màu. Năm 2009, webcam của HP gặp lỗi và không thể nhận diện khuôn mặt người da đen. Còn thuật toán nhận diện khuôn mặt của Google Photos hồi 2015 thì lại xếp ảnh người da màu vào mục... đười ươi.

Nếu Face ID khắc phục được những lỗi chí mạng này, công nghệ chắc chắn được đón nhận nồng nhiệt. Phó Giám đốc Cynthia Hogan đã trả lời một số thắc mắc về làm thế nào Apple thiết kế thuật toán của mình để nhận diện công bằng, chống thiên vị hay phân biệt chủng tộc:

"Khả năng tiếp cận của iPhone tới mọi chủng người không phân biệt sắc tộc hay màu da là điều đặc biệt quan trọng với chúng tôi. Face ID sử dụng hệ thống thần kinh nhân tạo xác nhận khuôn mặt được chúng tôi đào tạo qua hàng tỷ bức ảnh, bao gồm cả IR và ảnh 3 chiều thu thập qua các nghiên cứu được thực hiện với sự đồng thuận từ người tham gia. Chúng tôi làm việc với tình nguyện viên khắp thế giới bao gồm các đại diện từ nhiều nhóm người đa dạng về tuổi tác, giới tính, sắc tộc và nhiều yếu tố khác. Chúng tôi luôn sẵn sàng tăng cường nghiên cứu để cung cấp tính chính xác trong nhận diện khuôn mặt cao nhất có thể đối với nhiều dạng khuôn mặt nhất có thể. Thêm vào đó, mạng lưới thần kinh nhân tạo được lập trình để phát hiện và kháng cự lại gian lận, chẳng hạn như cố gắng mở khóa bằng ảnh hoặc mặt nạ 3D".