在這個(ge) 網絡時代，針對個(ge) 人的監控可以說是無處不在，無論是FBI還是Facebook，每個(ge) 人的身份信息都在被收集、記錄和分析。 

    為(wei) 了表達對於(yu) 日益普及的監控技術的抗議。藝術家Sterling Crispin逆向應用麵部檢測的計算機算法，製造出了一種數據麵具（DATA MASKS）。

    簡單地說，就是使用最先進的麵部識別和檢測算法，Crispin開發出了一個(ge) 不斷發展的係統，該係統可以生成了類似人類的麵孔。這些“麵孔”複合麵部識別算法，類似於(yu) Facebook使用的那種算法，但對於(yu) 任何一個(ge) 普通人而言都無法分辨出來這是什麽(me) 。 

    為(wei) 了創建麵具，Cripsin從(cong) 在線數據庫裏收集麵孔結構，這些原始數據隨後通過複合的方法轉變成一個(ge) 2D圖像，然後再進行3D渲染。從(cong) 本質上講，Crispin模仿的是Facebook投入重金研發的DeepFace麵部識別係統，但是逆向使用，使之用來對付機器。

    而且，Crispin在最終的麵部形成之前停止算法，導致最終的結果是一個(ge) 半成品的、怪異的圖像，不會(hui) 透露任何個(ge) 人信息，但足以欺騙數據采集軟件。“一個(ge) 麵識別算法會(hui) 認為(wei) 這是一個(ge) 99％完成度的人類麵孔。但對於(yu) 任何一個(ge) 正常人來說，這根本什麽(me) 都不是。”

    Crispin把最終形成的怪異圖像進行渲染和3D打印成可佩戴的麵具，以此抗議我們(men) 隱私的解體(ti) 。

    創建這些麵具的目的並不是為(wei) 了躲避麵部識別或提供一個(ge) 讓人檢測不到的工具，這些用手在臉上遮擋一下就能做到。”Crispin解釋到，“相反，我的目標是向機器展示它正在尋找的東(dong) 西，我們(men) 生活在一個(ge) 數字監獄裏，我隻想在這隻無所不見的眼睛前放上一麵鏡子，讓它看到自己的麵孔。”

    Facebook的DeepFace係統可在兩(liang) 張完全不同的照片中辨認出同一個(ge) 人，準確率高達97.25％。

    數據麵具（DATA MASK）同時也是Crispin理學碩士論文的主題，它旨在提醒人們(men) 這些技術意味著什麽(me) 。像DeepFace這樣的係統並不是依靠“我是誰”來定義(yi) 一個(ge) 人，而是靠一係列可量化、可衡量的數據來定義(yi) “我是什麽(me) ”。“這將對於(yu) 我們(men) 未來的隱私、身份和社會(hui) 交往產(chan) 生巨大的影響。”他寫(xie) 道。