“面部识别”，作为一种可以成倍提高监控能力的技术手段，在市场上大行其道，未来可能成为猪肉生产的必要条件，但同时也暗藏隐忧。

据《纽约时报》报道，阿里巴巴和京东等中国主要科技公司正在开发人工智能工具，通过面部识别来检测疾病，并对每头猪的状况进行追踪，并希望通过这项技术使大型农场更易于管理，从而对农场进行整合，关闭部分规模较小的农场。政府方面也称，此举将减少污染。

“猪”脸识别技术对于精准畜牧业来说非常重要，这种技术在欧洲国家和中国的畜牧业中最为常见，通过使用追踪技术来最大限度地提高效率。精准农业通常包括：根据年龄和体重给每只动物分配定量的食物以节约资源，不断测量动物的生长状况并监测疾病的发生。人们可以将这些技术应用于饲养的任何家畜，包括猪、鸡、牛和绵羊等。

尽管这种做法稍微有点残忍也耗费时间，但农民们可以通常用射频识别标签，贴在猪的耳朵上，以便进行追踪。使用面部识别来监测动物实际上更加人性化，因为这或许有助于及早发现疾病。然而，这项技术是否能够在农场进行日常使用仍然值得商榷。布里斯托机器人实验室的高级研究员Mark Hansen是为数不多的研究该领域的学者之一，他们正在研究如何专门针对猪进行技术调整。在6月份发表的一篇论文中，Hansen报告称，他和他的团队能够制作出一个模型，这个模型可以在1553张图像中识别出其中的某10头猪，准确率为96.7％。

汉森团队的研究人员首先通过在一个水箱后面安装动作感应摄像头来收集猪的面部图像。每当一头猪走近来喝水时，相机就会拍下它的脸。然后，深度学习算法扫描这些图像，并对其进行识别，即鼻子、皱纹、眼睛和经常出现在头顶的斑纹。

事实上，猪脸识别系统与人脸识别系统并无二致。Hansen的研究发现，仅用于人脸识别的系统能够区分出10头猪，准确率高达91%。同时表明，这种系统学会的许多对人脸识别有用的方法，也同样适用于对猪脸的识别。研究报告中还写道“一个训练有素的人脸识别系统如何适用于其他物种”。

那么，对专为人类设计的面部识别模型进行修改，使之适用于其他哺乳动物也就成为可能了，这样有助于弥补猪的面部识别算法的部分缺陷，然而这些算法目前还难以处理表情和亮度的变化。Hansen的研究指出，农场内的环境是“不可控的”，那里的阳光、灰尘等要素，不像在实验室里那样可以人为控制。人脸识别算法则更能适应可能影响准确度的不同环境因素。因而当为猪配置人脸算法时，同样也能适用。

然而，猪身上的很多特征，可能会给面部识别算法带来挑战。猪通常比人类衰老得快，因而使得面部识别系统难以通过它们的生长来对其进行追踪。猪会在六个月内迅速达到成熟，然后被屠宰。而且猪也会不时互相攻击，导致脸部受伤，比如会缺少一大块耳朵一样。而且，就研究来看，目前尚不清楚识别算法是否能适应不同种类的猪。

Hansen说道：“更大的问题在于，这种技术在算法中和现实环境中的准确性，我们必须证明，它是否真的有用。目前，如果没有其他背景信息支撑的话，算法得出的数据并不多。如果这种技术没有转化为易于使用和稳健的管理系统，农民们也不会愿意试用它。”

在说服农民使用这些工具时，便利性和实用性反而并非面部识别公司需要考虑的因素。德克萨斯大学里约热内卢Grande Valley分校生物伦理学助理教授Ian Werkheiser指出，欧盟的一些农民一直抵制精确畜牧业的入侵。过去，欧盟的研究人员将这种不情愿归因于营销不够。而韦凯瑟提出了不同的理论。他说:“农民们将会清楚地认识到，这种不情愿会导致他们与工作脱轨。”同时，他补充说，依靠工业自动化而非人类来对猪进行处理，往往会给动物造成更大的压力，可能导致肉制品质量下降。

Werkheiser还担心农具会在一定程度上助长人们对于人类监控的自满情绪。目前部分技术公司开始尝试找到一种无害的，甚至看似有益的方式，这样人们就会更乐于接受。他补充说道，“消费者对无人机的爱好也同样使他们享受的同时，还符合国家法律和军事规定。可以说“面部识别有利于动物福祉，同时也非常符合这些公司的最大利益”。

原文链接：https://slate.com/technology/2019/03/facial-recognition-pigs-precision-farming-china.html