外媒Motherboard了解到，技術專家已經對1月6日國會大廈騷亂中拍攝的大量Parler視頻檔案使用了面部識別技術。在某些情況下，他們已經能夠在不同的視頻中追踪個人的面孔，精確地確定一個人在特定時間點的位置，即使他們自己沒有使用Parler。

這則新聞表明，檔案管理員、黑客和愛好者如何繼續挖掘Parler數據，以獲得他們認為可能是有用的見解，為執法部門提供幫助。它還強調了面部識別的各種問題，面部識別往往可能是不准確的，需要人工分析來審查，更普遍地表明了面部識別的民主化。

“我創建了一個人臉識別篩選器，到目前為止處理了大約900個Parler視頻。到目前為止，我已經調出了大約4萬張臉。”其中一位技術專家聲稱。Motherboard准許此人匿名，以便更坦率地談論一個敏感項目。

本月早些時候，一位名為donk_enby的黑客在國會騷亂後領導了一個項目，對右翼社交媒體平台Parler的內容進行存檔。亞馬遜隨後切斷了對Parler本身的服務，使得該檔案及其鏡像對研究人員和記者更有價值。

這些數據包括用戶的公開帖子、視頻、圖片，以及他們相關的GPS數據。Motherboard此前曾使用其中的一些信息來顯示Parler用戶從軍事設施內部向網絡發布的信息。Gizmodo和技術專家使用類似的方法來繪製暴亂期間從國會大廈內部上傳的視頻。

現在，一些人更多地轉向視頻本身的內容，特別是在國會大廈拍攝的視頻中的面孔。“第一步是將每一張臉從所有視頻中不加區分地隔離出來，”技術專家解釋道。“第二步是使用人臉網模型將同一個人的所有面孔歸納在一起，這樣你就可以通過視頻，實際上，通過位置和時間來追踪他們。”他們補充道。

技術專家向Motherboard提供了他們的數據和代碼的小樣本。緩存中包括一個面孔的文件夾，是他們的工具從Parler視頻中提取的。一個電子表格中包含了系統認為是某個人的唯一標識，他們出現在哪個視頻中，出現的時間戳，以及視頻拍攝地點的經緯度。技術專家提供的小電子表格顯示了系統所說的某一個人出現的兩個視頻。

一些面部識別技術可能是眾所周知的不准確，導致誤報或其他錯誤。Motherboard審查的數據似乎確實顯示了屬於人的面孔，至少在多個圖像中穿著相同的衣服，但數據集的準確性寫大是不清楚的。技術專家表示，他們已經與FBI分享了他們的研究成果。

不過，其他進行類似項目的人已經公開發表了他們的工作。一個名為Faces of the Riot的網站包括數千張面孔，創建者聲稱這些面孔來自Parler視頻。該網站包括面孔的圖像、與面孔所在視頻相關的代碼以及視頻本身的鏈接。

“我希望這能讓人們更容易向FBI提交線索，因為這些面孔是以一種易於訪問的形式擺放的，每張面孔都有鏈接的視頻來提供背景，”Faces of the Riot的一位聯合創建者在一次在線聊天中告訴Motherboard。為了安全起見，他們不想提供自己的真實姓名。

“只需點擊一下，就能將視頻與圖片鏈接起來，目的是為了讓用戶在進行舉報之前，有機會看到騷亂/Parler中的面孔出現的相關背景，”他們繼續說道。

根據項目維護者的推文，該網站出現了一些誤報，包括面部檢測實際上是T卹，上面印有紐約州州長安德魯·科莫的臉。這些圖像包含可能與騷亂無關的人的面孔。

聯合創建者確實對他們的網站和其他可能允許用戶查詢某個人的身份或姓名的服務進行了區分。“我認為有必要區分一下，我們的網站沒有採用面部識別，只是面部檢測。沒有試圖將身份與臉部綁定，正是因為這個原因，”他們說。

國會大廈騷亂期間及周邊地區上傳到Parler和其他社交網絡的視頻和其他內容，導致那些闖入大樓或犯罪的人被問責。當局提交的宣誓書多次提到社交媒體的帖子，包括為Riley June Williams，一名據稱從南希-佩洛西的辦公室偷了一台筆記本電腦的女性。記者，研究人員和活動家也確定軍方和執法部門的成員在騷亂中或附近。

據《紐約時報》報導，Clearview AI公司表示，其應用程序的使用量在國會騷亂後激增。這是一個備受爭議的面部識別工具，被美國一些執法機構使用，其利用從社交媒體上獲得的數據。