▲傳聞這竟是 FB 為了讓 AI 收集人類衰老過程變成數據庫。（圖／翻攝自《ＷＩＲＤ》）
張岑宇／綜合報導
「#10YearChallenge」本來應該是指 Facebook 上的「How Hard Did Aging Hit You Challenge」（時間在你身上留下多少歲月痕跡），意思是挑戰「衰老」有多大程度影響你。
▲#10YearChallenge 傳聞是為了方便FB搜尋我們臉部人物照片的數據資料庫。（影片／取自YouTube，若遭移除請見諒）
▲How Hard Did Aging Hit You Challenge。（影片／取自YouTube，若遭移除請見諒）
許多外媒指出，這項「挑戰」由美國奧克拉荷馬州的當地媒體 KOCO 5 News 的首席氣象學家 Damon Lane 率先發起，他把十年前後的相片合在一起，於今年 1 月 11 日在Facebook上發佈。
美國有科技記者認為這很有可能是Facebook 為了訓練人工智慧 AI，判斷人類老化過程的活動。
▲#10YearChallenge 傳聞是為了方便FB搜尋我們臉部人物照片的數據資料庫。（影片／取自YouTube，若遭移除請見諒）
如果資料科學家向 AI 展示這些人 10 年前跟現在可能的樣貌照，AI 就很容易建立一個關於人類年齡算法跟數據的模型，不僅有助於改善臉部辨識軟體，還可以預測未來結果，或是也可以幫助執法單位，搜尋可能的嫌疑罪犯以及失蹤人口等用途。
根據《wird》報導，這種推論其實相當合理，想像一下，如果你想要訓練一個關於年齡相關特徵的臉部識別算法，更具體地說，是關於人們會如何隨著年齡的增長臉部會有何改變。
理想情況下，您需要一個包含大量人物照片的數據資料庫，而這個數據資料庫必須是嚴謹且涵蓋範圍很廣泛的。如果你知道這些照片被間隔了一定時間，例如隔開十年之間變化的照片就會有所幫助。
▲標籤#10YearChallenge 傳聞是為了方便 FB 進行資料探勘（data mining）的陷阱。（影片／取自YouTube，若遭移除請見諒）
當然，你可以利用人工的方式透過 Facebook 瀏覽個人資料圖片，查看發布日期或EXIF數據，但是整套文件圖片最終可能會變成大量無用的資訊，因為一般使用臉書的使用者，不太可能會依照現實當中的時間順序上傳圖片，此外，上傳的動態很容易被最新的照片圖文資訊覆蓋過去。
換句話說，如果你有一套簡單，有用的標籤可以加以區別，那麼將會對現在的照片以及未來的系統有所幫助。
更重要的是，Facebook上的個人資料圖片，照片發布日期不一定與拍攝照片當下的時刻完全一樣。即使是參照照片上的可交換圖檔格式（Exchangeable image file format，官方簡稱Exif）數據，也無法可靠地確認上傳照片的日期，究竟是否為使用者拍攝當下的照片。
資料探勘（data mining）是什麼?
資料探勘過程的總體目標是從一個資料集中提取資訊，並將其轉換成可理解的結構，以進一步使用。除了原始分析步驟，它還涉及到資料庫和資料管理方面、資料預處理、模型與推斷方面考量、興趣度度量、複雜度的考慮，以及發現結構、視覺化及線上更新等後處理[1]。資料探勘是「資料庫知識發現」（Knowledge-Discovery in Databases,KDD）的分析步驟] ，本質上屬於機器學習的範疇。
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