我们的大脑中有专门用于人脸识别的区域，记住并识别一张面孔仅仅是下意识的动作，但对于机器来说这是一个艰巨而复杂的计算任务。因此人脸识别技术是机器学习领域的一个圣杯，这方面的佼佼者，如Facebook（脸谱网）能告诉你出现在了哪张好友的合影照片中。
在这个“看脸的时代”，机器能够准确从海量视频监控和手机照片中识别出我们的面孔。但很少有人知道机器是如何看脸的，或者说，在机器算法中，我们的数字面孔是怎样的。
近日一位科技艺术家Sterling Crispin的最新作品：数据面具（Data Mask）向人们展示了我们在机器眼里的“尊荣”（上图）。
通过这些看上去有些吓人的“数据面孔”，我们可以直观地看到，人类的面孔在机器学习算法中投射出的映象，与我们的主观视觉印象有多么大的不同。
计算机人脸识别最大规模的应用是Facebook，无论你是否为照片设置标签，Facebook会分析其服务器中海量的人物照片，为其中每一张脸都建立三维模型。
Chrispin通过一个实验还原了这个过程。
Crispin从Labeled Faces in the Wild等数据集中采集人脸模型，生成二维照片，最后渲染成类似Facebook的三维人脸模型。
但是Crispin在迭代算法生成完美的人脸之前的中间结果取出，结果我们看到了如鬼魅般的变形头像，里面有张三的眉毛李四的下巴，甚至还有斯芬克斯般神秘的微笑。
Crispin通过逆向工程人脸识别算法，向类似Facebook人脸识别的软件中输入原始数据生成的Data Mask告诉人们这样一个现实，无时无刻不处于监控之下的人们，我们在机器眼里，是这样一幅“嘴脸”。
实际上Crispin抽取的这些数据面具在机器眼中已经是99%“可识别的有效人脸”。但是对人类来说，还都是完全无法识别的“一坨东西”。
美国政府正在建立的生物测定数据库将成为下一代人脸身份识别系统，对于我们所有人来说，很有必要了解我们的身份特征如何被科技捕获和处理，换而言之，我们在机器眼里到底长什么样？
当我们把身份隐私交付给机器，所有人性的“油润”都被机器抽离，我们的面孔在机器的眼中，只剩下一个奇形怪状的，但又准确无误的“怪诞”画像，对于机器来说这是更真实的面孔，而面对这样的“数据面孔“，你自己却无法认出自己。