在這個網(wǎng)絡時代，針對個人的監(jiān)控可以說是無處不在，無論是FBI還是Facebook，每個人的身份信息都在被收集、記錄和分析。 

    為了表達對于日益普及的監(jiān)控技術的抗議。藝術家Sterling Crispin逆向應用面部檢測的計算機算法，制造出了一種數(shù)據(jù)面具（DATA MASKS）。

    簡單地說，就是使用最先進的面部識別和檢測算法，Crispin開發(fā)出了一個不斷發(fā)展的系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以生成了類似人類的面孔。這些“面孔”復合面部識別算法，類似于Facebook使用的那種算法，但對于任何一個普通人而言都無法分辨出來這是什么。 

    為了創(chuàng)建面具，Cripsin從在線數(shù)據(jù)庫里收集面孔結構，這些原始數(shù)據(jù)隨后通過復合的方法轉變成一個2D圖像，然后再進行3D渲染。從本質上講，Crispin模仿的是Facebook投入重金研發(fā)的DeepFace面部識別系統(tǒng)，但是逆向使用，使之用來對付機器。

    而且，Crispin在最終的面部形成之前停止算法，導致最終的結果是一個半成品的、怪異的圖像，不會透露任何個人信息，但足以欺騙數(shù)據(jù)采集軟件。“一個面識別算法會認為這是一個99％完成度的人類面孔。但對于任何一個正常人來說，這根本什么都不是。”

    Crispin把最終形成的怪異圖像進行渲染和3D打印成可佩戴的面具，以此抗議我們隱私的解體。

    創(chuàng)建這些面具的目的并不是為了躲避面部識別或提供一個讓人檢測不到的工具，這些用手在臉上遮擋一下就能做到。”Crispin解釋到，“相反，我的目標是向機器展示它正在尋找的東西，我們生活在一個數(shù)字監(jiān)獄里，我只想在這只無所不見的眼睛前放上一面鏡子，讓它看到自己的面孔。”

    Facebook的DeepFace系統(tǒng)可在兩張完全不同的照片中辨認出同一個人，準確率高達97.25％。

    數(shù)據(jù)面具（DATA MASK）同時也是Crispin理學碩士論文的主題，它旨在提醒人們這些技術意味著什么。像DeepFace這樣的系統(tǒng)并不是依靠“我是誰”來定義一個人，而是靠一系列可量化、可衡量的數(shù)據(jù)來定義“我是什么”。“這將對于我們未來的隱私、身份和社會交往產(chǎn)生巨大的影響。”他寫道。