大学校园里的M&M自动售货机中发现面部识别软件

大学校园里的M&M自动售货机中发现面部识别软件 加拿大安大略省滑铁卢大学在发现其中一台自动售货机采用面部识别技术后，开始拆除这台机器。自动售货机的运营商和制造商否认收集或出售生物识别数据，但该国之前发生的一起案例让学生们有理由感到警惕。学生兼 Redditor"SquidKid47"发布了一张照片，照片上显示该校一台 M&M 自动售货机上的错误信息显示，一个名为"Invenda.Vending.FacialRecognition.App.exe"的程序已崩溃。随后，一份校园报纸的调查引发了学生们的愤怒，促使学校下令拆除校园内的自动售货机。自动售货机制造商 Invenda在广告中称，其提供的分析服务可根据估计的年龄和性别向操作员提供购买习惯数据，这表明自动售货机拥有生物识别系统。该大学媒体认为，该公司可能会将客户数据发送给 M&M 的母公司玛氏公司。学生们认为自动售货机上装有小型摄像头，于是开始用口香糖和便利贴等物品覆盖自动售货机，同时要求拆除自动售货机。学校管理部门还没有给出拆除和更换自动售货机的明确时间表。该机器的操作员 Adaria 声称，它只有运动传感器，在检测到人时才会启动（唤醒）机器。英文达和阿达里亚表示，机器不会拍摄、存储或传输顾客的任何照片或视频。不过，Invensia 承认它在本地处理来自摄像头的"数字图像地图"。根据 GDPR 合规流程，Invenda 的一般广告声称只记录匿名数据。不过，加拿大另一家公司也被发现使用类似技术大规模违反隐私法规。2020 年，隐私官员的一项官方调查发现，2017 年和 2018 年，凯迪拉克美景公司在加拿大各地的商场中，利用隐藏在报刊亭中的摄像头，在购物者不知情或未经其同意的情况下，收集了 500 多万购物者的图像。虽然 Cadillac Fairview 和 Invenda 之间没有直接联系，但回忆起这件事，滑铁卢的学生们还是引发了是相信 Invenda 还是相信 Adaria 的争论。 ... PC版： 手机版：

【以太坊虚拟机开发商Neon已在美国纽约安装NFT自动售货机】

【以太坊虚拟机开发商Neon已在美国纽约安装NFT自动售货机】 2月23日消息，基于Solana区块链的以太坊虚拟机开发商Neon在美国纽约市曼哈顿约翰街29号运行了一台NFT自动售货机，该机器于去年12月试运行，目前已全天24小时开发，收集者可使用法币购买Solana NFT。此前消息，Solana上以太坊虚拟机开发商Neon Labs于去年11月份完成4000万美元的融资。

日本Gacha自动售货机仅以3.25美元的价格向垃圾佬销售酷睿i7-8700

日本Gacha自动售货机仅以3.25美元的价格向垃圾佬销售酷睿i7-8700 X/Twitter用户LaurieWired（通过Tom's Hardware）对这台机器进行了重点报道，他发帖称，一位名为Sawara-San的用户在Gacha机器上投入500日元（约合3.25美元）后，赢得了Coffee Lake S芯片。这种自助式自动售货机遍布全球大多数地方，但在日本尤其流行。用户只需投币，转动转盘，就能看到奖品奖品通常装在小塑料球里。这些机器吐出的往往是小玩具或模型，但在一家名为"1's PC"的电脑和电子产品商店外的这台机器吐出的却是另一种东西：CPU。但问题是，这些处理器似乎都是有缺陷的旧货，很可能是 1's PC 卖不出去而想清仓的。例如，Sawara-San 赢得的酷睿 i7-8700 似乎会导致显示问题，在使用该芯片的电脑上安装 Windows 最初无法正常工作。酷睿 i7-8700 应该有 6 个核心和 12 个线程，但 Windows 任务管理器截图显示，泽良山的电脑只有 5 个内核和 10 个线程。这可能是造成部分（如果不是全部）问题的原因，而且该芯片还可能存在更多问题、不过，该处理器仍能完成 Cinebench R15 和 R23 基准测试。992cb Cinebench R15 nT 测试分数比普通酷睿 i7-8700 低很多，这并不奇怪。尽管有这样那样的缺点，但花 3 美元多一点的钱就能从 1's PC 买到 90 美元的二手 CPU，还是很不错的。与此同时，全新的英特尔酷睿 i7-8700 在亚马逊上的价格为 200 美元，而翻新机型的价格为 135 美元。这并不是日本第一台 CPU 自动售货机。2021 年的报道强调，东京有一台机器以 9 美元左右的价格赠送装有一个或几个旧 CPU（包括英特尔型号）的假 AMD Ryzen 5000 盒。 ... PC版： 手机版：

纽约市将在地铁上测试基于人工智能的枪支探测器

纽约市将在地铁上测试基于人工智能的枪支探测器 亚当斯说，市政府正在与Evolv 公司合作，这是一家总部位于马萨诸塞州的武器检测公司，其检测器被用于全国的学校和场所。然而，Evolv 曾因其机器的准确性而受到审查，政府也对其进行了两次调查，股东们还提起了集体诉讼。该法案要求纽约市警察局公开其使用的监控技术，并在新技术投入使用前发布影响和使用声明。亚当斯说，市政府还将利用这 90 天的等待期来审查其他供应商。亚当斯说："这个城市有一位技术市长。把你们的技术带给我们。让我们对其进行测试。"亚当斯没有透露扫描仪将安装在哪里，也没有透露将有多少台扫描仪投入使用。Evolv 扫描仪已经在花旗球场（Evolv 是"大都会队官方球迷安检提供商"）、林肯中心和大都会艺术博物馆投入使用。2022 年，一名枪手在布鲁克林地铁车厢内开枪后，亚当斯在市政厅入口处临时安装了 Evolv 扫描仪。同年，在布朗克斯区的一家医院，一名男子在急诊室候诊室内遭到枪击后，市政府在该医院试运行了类似的 Evolv扫描仪。全国数十个学区也安装了 Evolv 扫描仪，试图防止校园枪击事件的发生。据报道，Evolv 的扫描仪曾将雨伞标记为枪支，但却未能检测到被切割成枪管模样的铝管和钢管。Evolv 的扫描仪看起来像金属探测器，但却配备了人工智能。该公司声称，这种扫描仪使用"安全的超低频电磁场和先进的传感器来检测隐藏的武器"。Evolv 首席执行官彼得-乔治（Peter George）声称，这种扫描仪几乎可以检测到任何类型的武器。乔治在 2021 年表示："我们已经为所有存在的威胁编写了签名：所有存在的枪支、所有的炸弹、所有的大型刀具。"但有报道称，这项技术的实际效果并不理想。据报道，Evolv 的扫描仪曾将雨伞标记为枪支，但却未能检测出被切割成枪管模样的铝管和钢管。去年，《拦截》（The Intercept）杂志报道称，一些学区对 Evolv 的机器未能检测出学生背包中的刀具或误将饭盒当作炸弹而感到沮丧。2022 年，监控行业研究刊物《IPVM》报道称，Evolv 支付了国家观众体育安全保障中心的测试费用，该公司后来称该中心是"完全独立的"。根据 IPVM 的报告，Evolv 还编辑了这份所谓的独立报告，删除了关于某些武器检测率低的信息。去年 10 月，美国联邦贸易委员会（Federal Trade Commission）对Evolv 的人工智能检测系统是否如其宣传的那样有效展开了调查，今年 2 月，Evolv 披露美国证券交易委员会（Securities and Exchange Commission）也展开了"非公开的事实调查"。3 月，投资者提起集体诉讼，指控该公司虚假宣传其产品功效，"欺骗了公众、客户和投资者"。尽管如此，Evolv 仍然是亚当斯的首选供应商。据《纽约每日新闻》2022 年报道，市长的一些顶级捐赠人在 Evolv 持有可观的投资。亚当斯在 2022 年说："想象一下，我说，'不，我们不会投资能够识别枪支的技术，因为有人是这项技术的投资者'。你知道，好的技术可以拯救生命。我有义务和责任将其发扬光大。"该试点项目已经招致了批评。该市最大的非营利性公设辩护机构法律援助协会（Legal Aid Society）在一份声明中说："枪支检测系统存在缺陷，经常触发错误警报。"与市长的说法相反，纽约市不应该成为监控公司的试验场；公众并没有同意参与这些试验。亚当斯指出，地铁系统中与枪支或其他相关的暴力犯罪仍然相对罕见。亚当斯说，全市范围内的犯罪率有所下降，从 2 月到 3 月下降了 16%，但民意调查显示，纽约人还是越来越感到不安全。亚当斯说："如果他们没有安全感，那么我们就没有完成任务。如果人们不相信自己身处安全的环境，那么数据就不重要了。" ... PC版： 手机版：

亚马逊放弃杂货店无收银台购物模式 转而在购物车中完成记帐

亚马逊放弃杂货店无收银台购物模式 转而在购物车中完成记帐 据《The Information》报道， 亚马逊准备在今年晚些时候扩大亚马逊生鲜的销售点，因此该公司将从所有采用 Just Walk Out 系统的大型商店撤出，并"全面整顿商店"。不过，亚马逊将继续在较小的街角商店使用该系统。尽管亚马逊早在 2017 年就买下了高档、受欢迎的全食连锁店，但它一直没能在实体零售方面取得突破。多年来，这家网购巨头已经关闭了所有的书店、四星级商店和 Pop-up 商店，并停止了 Fresh 商店的扩张。去年，它关闭了"Amazon Style"服装店。今年 1 月，它关闭了最后一家汽车杂货店。现在，随着亚马逊进一步转向 Dash Carts，它实质上是将自助结账缩减为一个带有扫描仪和触摸屏的装置，安装在特殊的购物车上其他零售商在美国和欧洲也曾尝试过然后再用手掌扫描仪结账，这样做的好处是，顾客可以在购物时记录自己的总花费。尽管第一台自助结账机早在上世纪 80 年代就已投入使用，但这种方式从未完全流行起来正如一位英国连锁超市高管去年告诉 BBC ，自助结账机速度慢、不可靠，而且缺乏人情味。沃尔玛（Walmart）和好市多（Costco）等其他连锁杂货店也在重新思考自助结账的问题。即便如此，这种方法比该公司最初使用计算机视觉技术通过摄像头和传感器观察顾客以了解他们在买什么的方法要简单得多，出错率可能也更低，而且几乎可以肯定成本更低。亚马逊在今年 9 月表示，它正在缩减这种方法，转而使用射频识别（RFID）扫描仪来跟踪顾客的购买情况。人们可能会对亚马逊改用的手掌扫描技术感到不安，但也许这比所有的摄像头和人工智能都要好。 ... PC版： 手机版：

AI无人商店背后，是上千个印度人通过摄像头看美国人买西蓝花？

AI无人商店背后，是上千个印度人通过摄像头看美国人买西蓝花？ 因为，通过与计算机视觉和深度学习算法相结合，Just Walk Out 技术能够准确识别你拿取的商品，并完成结算，整个过程非常省心，听起来也很智能。但是，事实可能并非如此。据外媒 The Information 报道，“Just Walk Out”其实要依靠来自印度的一个千人团队来观看和标记视频，以确保准确的结算结果。从 2022 年的数据来看，每 1000 笔交易就有 700 笔需要该团队审核，而亚马逊原本希望这一数字是 20~50 笔。Just Walk Out 于 2016 年首次推出，展示了亚马逊在杂货店购物方面最大胆的创新。它最大的好处是不用采集顾客生物识别信息，可以免去很多隐私方面的担忧。在 2023 年 9 月发布的一篇介绍文章中，亚马逊写到，“Just Walk Out 是计算机视觉、目标识别、高级传感器、深度机器学习模型和生成式人工智能的结合。亚马逊研究人员找到了一种方法，使这些技术在后台无缝地协同工作。如此一来，商店几乎可以立即弄清楚哪个顾客拿了金枪鱼三明治，哪个拿了鸡肉沙拉，然后算出正确的费用，并让顾客拿着东西离开。”具体来说，采用 Just Walk Out 的商店会在天花板上安装几个专用摄像头。在购物者进入商店后，该技术会为他们分配一个临时数字代码。当他们离开时，代码会消失。如果他们回来，他们会得到一个新代码。在购物时，Just Walk Out 可以检测购物者的手何时与货架上的商品互动。在产生互动后，算法会将商品放入虚拟购物车。如果购物者把东西放回货架，系统也会进行相应调整。此外，该技术还会提醒店员将放错地方的物品放回去。对于较小、难以看到的产品，如口香糖或口红，货架上的重量传感器会检测顾客何时拿起东西。亚马逊表示，为了训练这个系统，他们创建了一个合成数据集。该数据集包含数百万张 AI 生成的合成图片和视频剪辑，模仿了真实的、有时甚至是罕见的购物场景。这项技术在需要快捷购物的体育赛事场景中非常有效。根据亚马逊的数据，在 2022 年 9 月安装 Just Walk Out 技术后，District Market（一家提供啤酒、苏打水、比赛日小吃的便利店）的销售额比同一地点的前一家商店多了一倍，球迷满意度调查得分创下历史新高。在过去的几年里，亚马逊已经将 Just Walk Out 推广到大型商店。目前，44 家 Amazon Fresh（亚马逊旗下生鲜商店）中有 27 家拥有这项技术。亚马逊还在一些 Whole Foods（亚马逊旗下连锁超市）添加了 Just Walk Out。但 The Information 记者 Theo Wayt 在 2023 年的一份报道中指出，亚马逊尚未在一家不属于自己的大型商店中部署这项技术，因为它的成本实在是太高了：首先，引入该技术的超市要进行升级改造，这意味着要停业一段时间，每家商店的扫描仪和摄像机系统也非常昂贵；其次，工作人员需要确保商店货架保持整齐，以便扫描技术能够发挥作用。更要命的是，亚马逊仍然依靠大量的人力在幕后为 Just Walk Out 保驾护航。一位技术人员表示，截至 2022 年年中，亚马逊在印度有 1000 多人在为 Just Walk Out 工作，他们的工作包括人工审核交易和标注视频中的图像，以训练 Just Walk Out 的机器学习模型。该人士说，对后台人员的依赖在一定程度上解释了为什么顾客走出商店后需要几个小时才能收到收据。这样的延迟可能会让精打细算的购物者感到不安。但亚马逊的发言人在一定程度上反驳了该说法，称 The Information“对人工审核员的角色和数量的描述并不准确”，但没有说明亚马逊使用了多少审核员。这位发言人表示，印度员工的主要职责是机器学习数据助理，除了验证购买情况外，还负责注释视频图像，帮助公司训练模型。不过，时隔一年，亚马逊似乎也扛不住了。在 The Information 的一篇新报道中，Theo Wayt 指出，亚马逊准备在新开的一批杂货店中放弃 Just Walk Out，转用带有屏幕和扫描仪的 Dash Carts 智能购物车结账。这种购物车可以实时显示购物支出，比 Just Walk Out 更可靠。这篇报道让 Just Walk Out 背后的千人印度团队重新吸引了人们的注意。对于这种购物时有人看着的感觉，很多人感觉不自在，对一些“智能”设备的滤镜也是碎了一地。也有人比较乐观，觉得亚马逊确实在靠这个团队改进 AI 算法，只是进展不太顺利。“想象 1000 个家伙看着美国人购买西兰花还是很有趣的”。在事件发酵后，亚马逊发言人不得不再次出来辟谣。“认为Just Walk Out技术依赖于人类审核员在印度现场看着购物者的说法具有误导性和不准确性，”亚马逊发言人在给USA TODAY的电子邮件声明中表示。“与许多人工智能系统一样，底层机器学习模型通过生成合成数据和注释实际视频数据来不断改进。”“我们的员工会通过查看录制的视频片段来验证一小部分购物访问，以确保我们的系统能够达到我们的高准确性标准，这是因为我们不断改进算法，并利用人工输入来纠正算法。”这位发言人补充说。作为两篇报道的作者，Theo Wayt 极力发声明说报道的内容被社交媒体扭曲了。不过，他也认为，这个故事传播了一个基本事实：许多华而不实的 AI 背后仍需要人工。从目前的消息来看，亚马逊似乎还没有打算完全放弃 Just Walk Out。他们会在一些 Fresh 商店、Amazon Go 便利店以及一些体育场管中保留这项技术。 ... PC版： 手机版：