眼球追踪技术是元宇宙失败的另一个原因

凭借大肆宣传的 Meta 品牌重塑，Facebook 首席执行官马克扎克伯格明确表示，该公司正在全力以赴实现虚拟社交空间的愿景。这不是科技大亨第一次自信地宣布虚拟现实的复兴，人们应该居住在在线虚拟形象中，并将现实世界的钱花在数字家具上。

但这一次，机器学习的进步有望让科技公司访问整个类别的极其私密的数据——包括像眼球运动这样的生物识别技术，这些数据可能会揭示关于我们的偏好和心态的高度敏感的细节。

在一篇新论文中，杜克大学的研究人员描述了一种名为 EyeSyn 的系统，该系统比以往任何时候都更容易分析人的眼球运动。然而，研究人员并没有直接从人眼中收集大量数据，而是训练了一组模仿真实眼球运动的“虚拟眼睛”。该系统被输入典型眼球运动模式的模板——例如阅读文本、观看视频或与另一个人交谈——然后学习匹配和识别真实人类的这些模式。

换句话说，系统使用示例数据来猜测一个人在做什么或在看什么，完全基于他们的眼球运动。

据研究人员称，此过程消除了与为训练算法捕获大量生物特征数据相关的一些隐私问题。EyeSyn 系统没有使用充满人眼运动的基于云的庞大数据集，而是经过训练，可以从加载到本地设备上的模板模型中识别眼睛模式。这也降低了系统的资源密集度，因此较小的开发人员可以在没有大量计算能力的情况下渲染虚拟环境。

但研究人员也承认，眼动追踪可用于创建预测系统，以确定什么会引起人们的注意——并有可能推断出他们从未打算透露的非常私密的细节。

该研究的作者之一玛丽亚·戈拉托娃在杜克大学发表的一份声明中写道：“你优先考虑你的愿景，这说明了你作为一个人的很多情况。它可能会无意中暴露出我们不知道的性别和种族偏见和兴趣。”不想让别人知道，以及我们甚至可能不知道自己的信息。”

2019年的一项研究更进一步，得出的结论是，跟踪一个人的注视“可能隐含有关用户的生物识别身份、性别、年龄、种族、体重、人格特征、吸毒习惯、情绪状态、技能和能力、恐惧、兴趣和性取向。”

在情感识别等其他类型的算法系统中，许多机器学习专家对这些预测的准确性极为怀疑。但这很可能不会阻止科技公司部署它们——尤其是像 Facebook 这样的平台，它们通过监控和预测用户的行为来向他们展示广告来赚钱。

“当谈到 Facebook/Meta 时，他们早就用尽了善意运营的假设，尤其是在隐私方面，”马科姆社区学院研究算法歧视的教授克里斯·吉利亚德博士告诉 Motherboard。“当我想到 Meta 推动‘元宇宙’成为人们生活、工作和娱乐的地方时，这可能会以许多邪恶且坦率的歧视性方式发挥作用。”

EyeSyn 背后的研究人员并未与 Facebook 合作，并表示他们希望将这项技术开放给进入 VR 市场的小公司。Gorlatova 在接受 Motherboard 采访时指出，眼动追踪不同于其他通过观察整个面部来预测情绪的技术。例如，它的一些最古老的用途已用于产品测试、心理学研究和医学应用。但最近，科技公司对开发这项技术重新产生了兴趣，试图通过观察眼球运动、眨眼和瞳孔放大等因素来测量认知活动等事物。

在 2014 年收购虚拟现实公司 Oculus 后，Facebook 表示没有计划使用生物识别和运动传感器数据来推动用户行为或销售广告。但最近，Facebook 的母公司Meta 获得了多项与眼动追踪和生物识别传感器相关的专利，并且似乎有意使用这些类型的指标来支持其在 Metaverse 中的广告平台。

Gorlatova 强调，隐私需要从一开始就融入眼动追踪技术。具体来说，她说眼球运动数据应该在消费者终端设备上进行本地处理，这样敏感的生物特征信息就不会落入 Facebook 或其他第三方的手中。

“在这个通用领域有许多有前途的技术可以在本地训练分类器，而不会将私有数据发送到云端……或者在将数据传输到云端之前给数据添加噪音，这样它就不会泄露有关特定用户的敏感信息”Gorlatova 告诉电子邮件中的主板。“我个人认为边缘计算是实现许多下一代应用程序的关键，尤其是增强现实。”