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承诺拍摄您所有照片的相机可能是一个有用的工具，或者它们可能会以我们尚未意识到的方式改变我们的记忆。
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自从数码相机和智能手机出现以来，我们拍摄的照片多得无法轻松管理，但通常我们仍然没有想要记住的时刻的照片，要么是因为我们忙于享受它们——要么是因为有些人倾向于拍照而不是置身其中。这就是 lifecams 承诺要照顾的。
拥有一台为您拍照的相机的意义并不是要取代那种您认真考虑要拍摄的照片的精心构图的图像。它更多的是捕捉您生活中的时刻，让您自由享受它们，而无需考虑拉出相机。如果您想详细记录自己的生活以帮助您将来记住它（也许当您的记忆力不如以前时），或者如果您始终是拍照的人，而不是拍照的人，那么这个想法可能看起来很吸引人。
在没有警告的情况下让始终在线的设备突然消失存在潜在的隐私问题，以及围绕您是否警告访客并让他们选择不使用偷拍相机的礼仪问题。这些很像伪装成普通太阳镜的智能眼镜的问题，这让很多人感到不舒服——最近几周我们都在仔细研究的许多照片和视频，比如“奶酪和葡萄酒”派对，强调了为什么当有人做一些有趣的事情时自动拍摄照片并不总是一件好事的原因。
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那么，如果检索一张你不知道自己拥有的照片，因为你没有拍它呢？您的所有朋友（以及世界各地的数据监管机构）是否不仅对面部识别感到满意，而且对您需要进行的其他数据挖掘感到满意，以便能够调出过去 10 年某个时候 Beryl 阿姨在夏日午后坐在您厨房餐桌上的照片？
您是否希望摄像头通过智能气象站的反馈来了解外面的天气，能够嗅到哪些手机连接到您的家庭 Wi-Fi，或者对厨房的空气进行采样（因为嗅觉是最令人回味的感官之一，您可能记得您烤饼干比以前更容易）？追踪你不记得名字的人怎么样？
什么才是一张有趣的照片这个问题也有点令人担忧，因为要有用，这些生活摄像机需要足够好的软件，以便从数百张人们转身离开、眨眼或只是坐在那里的无用照片中挑选出有价值的图像。想想看，永远不确定你是否因为没有正确的搜索词或因为 AI 没有检测到任何值得拍照的东西而无法找到难忘一天的照片。
“有趣”的技术术语是显著性，而显著性算法存在我们才刚刚开始关注的偏差。当你看一张图片时，你不会一次看完整张图片：你的眼睛会去看你的大脑认为最有趣的东西。谷歌以此作为其新图像格式的基础，其中机器学习模型预测的图像部分首先是最有趣的下载部分：花朵而不是周围的叶子，眼睛和嘴巴而不是某人脑后的墙。
Google 的机器学习模型会学习我们在图片中看到的内容，但这种凝视可能会有偏差。
决定首先下载图像的哪个部分或如何在不失去视觉冲击力的情况下自动裁剪图像或首先拍摄哪些照片的显著性模型正在引导您的视线并响应人们首先看到的内容。正如我们中的许多人在过去 18 个月中无休止的视频会议中注意到的那样，我们倾向于先看别人的脸，但如果你看到某人看某物的照片，你会看到他们正在看的东西。
与许多仅通过观察人们的言行来训练的机器学习模型一样，显著性模型对这些人的所有偏见进行编码，并自动大规模应用。当 Twitter 邀请研究人员查看其显著性驱动的图像裁剪算法是否存在偏差时，它发现了很多问题，以至于它没有尝试重新设计算法，而是摆脱了自动裁剪。获得漏洞赏金的研究表明，该算法认为年轻、苗条、漂亮的白人女性面孔最重要。让某人的皮肤更轻盈、更光滑，让他们的脸看起来更苗条、更年轻、更刻板的女性化，并且通常更具传统吸引力，算法会裁剪照片以突出他们。它往往会剪掉白发的人以及坐轮椅的人。
这意味着，如果我们使用智能相机来捕捉我们生活中重要的事情，我们需要确保它不会被训练成忽视祖父母、坐在轮椅上的朋友或其他与我们不小心教它看待和重视的人和事不匹配的东西，因为我们可能在浏览这些照片之前才意识到， 数月、数年或数十年后。