原作：佚名/日本網友
編譯：StarKnight
編譯：StarKnight
這個故事並非什麽能把人嚇到屁滾尿流的恐怖鬼故事，隻不過偶爾回想，還是令人脊背發涼，所以不妨寫下，供諸君一閱。
已經是好幾年前的事了。當時，我是一家企業的研究團隊的一員。
說是研究員，但並非穿著白大褂、調試各種藥劑的那種研究——我們做的是基於監控錄像的人臉識別係統，及其相關應用。
比方說，在電腦主機上搭建一個程序，然後向它輸入大量的監控攝像頭數據，最終，程序通過人臉識別，輸出諸如「ID:0001 ，通過點：X→Y→Z」這樣的記錄（log）。
說是研究員，但並非穿著白大褂、調試各種藥劑的那種研究——我們做的是基於監控錄像的人臉識別係統，及其相關應用。
比方說，在電腦主機上搭建一個程序，然後向它輸入大量的監控攝像頭數據，最終，程序通過人臉識別，輸出諸如「ID:0001 ，通過點：X→Y→Z」這樣的記錄（log）。
當然，這種程度的功能，市麵上已經多得很了，我們要做的是，嚐試在此基礎上，逐漸追加各種功能，看能不能獲得什麽意外成果。
最先開發的是「年齡判斷」功能——大概不少人聽說過。
基本原理和天氣預報差不多：預先在係統內存儲數千組人臉/年齡的數據，當攝像頭讀取到動態的人臉時，基於預存的數據，給出一個預想值。
基本原理和天氣預報差不多：預先在係統內存儲數千組人臉/年齡的數據，當攝像頭讀取到動態的人臉時，基於預存的數據，給出一個預想值。
這個方法不算複雜，但精度卻不低。在試驗階段，就能猜中40%左右，其餘的誤差保持在±8歲之內，很有意思。
但若僅是「年齡判斷」功能，也已經有不少地方在做，於是我們繼續努力，想做出一點更加獨特的功能來。
幸好，我們研究室手頭有不少原始資料，包括人物的照片，名字，年齡，籍貫和學曆，等等，可供我們做各種試驗。
猜名字的功能我們放棄了。那麽離散的數值讓電腦來猜，委實有點困難。
令人驚訝的是，「看人臉猜學曆」（學曆分為四檔：初中/高中/普通大學/一流大學畢業）竟然有高達60%的準確率。
「看人臉猜籍貫」（讓電腦將衝繩-北海道作為一個連續的值來判斷），則有將近10%的準確率。
——可能有人會想：「什麽啊，才10%而已？」但這其實是個很了不得的比率。
讓人看臉猜年齡，準確度也許超過電腦，但光看臉猜別人的籍貫，10次中未必能中1次。
——可能有人會想：「什麽啊，才10%而已？」但這其實是個很了不得的比率。
讓人看臉猜年齡，準確度也許超過電腦，但光看臉猜別人的籍貫，10次中未必能中1次。
總之，這裏想說的是，隻要給予電腦足夠多的樣本，程序的推算精度還真的不容小覷。
閑話少敘，書歸正傳。
當時，正是《死亡筆記》正流行的時候。可能是受了這部作品的影響，我們團隊裏一個喜歡異想天開的「瘋狂科學家」（姑且稱他為A吧），提議說：「我們來做做看壽命預測吧」。
顯然，我們手頭的照片資料內，是不可能有「剩餘壽命：XX年」這一欄的。
A說：「我們可以用曆史人物的照片。有些是黑白的，應該不會對識別精度有太大影響，沒關係的。」
確實，黑白照片的識別精度雖沒有彩照來得高，但對人臉識別程序的影響不會太大。
A說：「我們可以用曆史人物的照片。有些是黑白的，應該不會對識別精度有太大影響，沒關係的。」
確實，黑白照片的識別精度雖沒有彩照來得高，但對人臉識別程序的影響不會太大。
「不過，光用曆史人物照片，樣本數恐怕不夠吧？」
「不一定非要是名人，隻要有大頭照，攝影年份+死期就可以了啊，所以天災或者事故的死者也可以拿來用的。」
「等等……那豈不是會混進去很多因為外部原因而死的樣本？」
「沒關係，要的就是這個效果！」A笑眯眯地說。
「不一定非要是名人，隻要有大頭照，攝影年份+死期就可以了啊，所以天災或者事故的死者也可以拿來用的。」
「等等……那豈不是會混進去很多因為外部原因而死的樣本？」
「沒關係，要的就是這個效果！」A笑眯眯地說。
——原來這家夥想要的效果，不是「通過對象麵貌，推定其健康程度，進而預測其壽命……」而是想讓電腦完成擺攤算卦的相麵先生的工作。
我對於拿死人的數據來做樣本這事兒，多少有點抵觸，但那時大家都是好奇心旺盛的年輕人，於是馬上就動手開始做了。
每天一點一點地將照片、死亡年份-照片拍攝年份（=剩餘壽命）的數據錄入電腦，過了幾個禮拜，樣本數達到了2000多個。
於是，我們進入了實驗階段。說是實驗，但因為不知道正確答案是多少，誰也沒法驗證其是否真的準。
第一個實驗對象是我。大家啟動了係統，讓我站在攝像頭麵前。
很快，攝像頭找準了我的麵部，隔了幾秒，係統畫麵上彈出了一個答案：
餘命：60。
嗯，現在日本男性的平均壽命大概是80來歲，這個答案也不算那麽離譜嘛。
（忘記說了。我們團隊裏的成員都是二十來歲，隻有組長三十掛零）。
很快，攝像頭找準了我的麵部，隔了幾秒，係統畫麵上彈出了一個答案：
餘命：60。
嗯，現在日本男性的平均壽命大概是80來歲，這個答案也不算那麽離譜嘛。
（忘記說了。我們團隊裏的成員都是二十來歲，隻有組長三十掛零）。
接著，其他組員也都拍了照，得出了各種結果。
可能是因為樣本數還是不夠多，答案差異非常之大：
23、112、75、42……有些實在太離奇了。
其中最刺激的結果是A，他的測算結果是「0」。
可能是因為樣本數還是不夠多，答案差異非常之大：
23、112、75、42……有些實在太離奇了。
其中最刺激的結果是A，他的測算結果是「0」。
看起來，實驗是失敗了。讓電腦做算命先生的活，還是力不從心。
不過那2000多個樣本是大家辛辛苦苦手動錄入的，自然要看看能不能在別的地方派點用場。
不過那2000多個樣本是大家辛辛苦苦手動錄入的，自然要看看能不能在別的地方派點用場。
於是，我們將程序調整到log記錄模式，然後將公司服務器上保存著的各種監控錄像數據導了進去。
數據導入花了一整晚。第二天，電腦輸出了數千個辨識log。
我們將log數據作了一番統計處理，發現了一些有趣的現象：
隨監控場所的不同，餘命的數據差別也非常之大。
比如說，小學的場景，電腦推算出的登場人物餘命均值是「106」。
這個數字遠遠超過全部記錄的均值「46」。
隨監控場所的不同，餘命的數據差別也非常之大。
比如說，小學的場景，電腦推算出的登場人物餘命均值是「106」。
這個數字遠遠超過全部記錄的均值「46」。
相反，低於該均值的數據來源，則是高速公路的服務區監控錄像：平均值為「38」。
這是不是說明，開車或坐車的人，早死的風險比較大？
這是不是說明，開車或坐車的人，早死的風險比較大？
按照由多到少的順序往下翻，倒數第二位的，是本地的一所養老院的錄像，平均值為「15」。
倒數第一位呢？ 如你所猜想的，是醫院。平均值居然隻有「4」！
等等，好像不大對啊。就算是醫院的錄像，平均餘命隻有4年也太不自然了。
比如說，住院患者中一定有因為參加體育活動受傷的少兒吧，他們的餘命應該很長才對。
比如說，住院患者中一定有因為參加體育活動受傷的少兒吧，他們的餘命應該很長才對。
為了確認是不是什麽地方出了差錯，於是我們調取了原始數據。
一看，當時就驚著了。
一看，當時就驚著了。
原始數據的格式是這樣的：
「ID:1234 VALUE:34（← 在這裏，VALUE的值即為推定餘命） …」
「ID:1234 VALUE:34（← 在這裏，VALUE的值即為推定餘命） …」
像這樣一條條的數據在屏幕上排開，綿延不絕。大部分是很普通的數字，比如「34」或「50」等等。
可是，其中夾雜了幾個不可能存在的數——
負數。
可是，其中夾雜了幾個不可能存在的數——
負數。
以防萬一，我們調出醫院以外的原始數據來看，發現其他場所的log裏麵，也有幾個負數的記錄，但絕對數量比醫院少得多。
——如果按照字麵意義來解釋，即是「餘命=-3年」，也就是「已經死了三年」。
——所以，醫院裏探得的數據，負數特別多，所以導致餘命的平均值也大為下降。
……我們努力想要保持冷靜，但冷汗已經把衣服濕透了。
——所以，醫院裏探得的數據，負數特別多，所以導致餘命的平均值也大為下降。
……我們努力想要保持冷靜，但冷汗已經把衣服濕透了。
之後，團隊成員開了幾次會，覺得隻能得出兩個結論——無論哪一個都令人喪氣。
即，1）讓電腦測算餘命，誤差太大，沒有信服力；
或，2）我們的周圍，有餘命為負數的人在昂然闊步。
當然，最終我們采納了第一個結論。對於整個實驗，我們擬了一份報告，隨便起了一個《利用人臉辨識程序調查健康狀態的可能性》的名字，上交給了領導（這倒是事前就計劃好了的）。
即，1）讓電腦測算餘命，誤差太大，沒有信服力；
或，2）我們的周圍，有餘命為負數的人在昂然闊步。
當然，最終我們采納了第一個結論。對於整個實驗，我們擬了一份報告，隨便起了一個《利用人臉辨識程序調查健康狀態的可能性》的名字，上交給了領導（這倒是事前就計劃好了的）。
這個項目就此打上封印。
我們每天都要與數百人擦肩而過，目光交錯。
誰知道其中有多少張臉，是「餘命為負」的？
我們每天都要與數百人擦肩而過，目光交錯。
誰知道其中有多少張臉，是「餘命為負」的？
還有一件重要的事情忘記寫了，補上。
被電腦推算出「餘命為0」後不到一年，A死了。
上班高峰期，他從站台上跳下了鐵軌。
電腦是怎麽預測出來的？
誰也搞不懂。
上班高峰期，他從站台上跳下了鐵軌。
電腦是怎麽預測出來的？
誰也搞不懂。
我們提供給電腦的信息，隻有「樣本」與「測算對象的臉」而已。
可是A確如電腦宣告的那般，如期死去了。
有一個詞，叫「死相」。
有些異能人士，看人的臉，就約莫能知道，「這個人快死了」。
可是A確如電腦宣告的那般，如期死去了。
有一個詞，叫「死相」。
有些異能人士，看人的臉，就約莫能知道，「這個人快死了」。
我對超自然的事情不大感冒，但自從A死後，我開始非常害怕靠近監控攝像頭與擁擠的人群。
還有，隻要不是逼不得已，我也絕不靠近醫院。
<完>
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