文章还探讨了在人工智能时代，随着AI模型的发展，区分人类和机器人之间变得更加具有挑战性的问题。为了在网上进行身份验证和治理，全球生物人证明成为一个重要概念。虹膜生物识别被认为是解决这个问题的一种方式，因为它既保护隐私，又提供高度安全性。
在实现全球规模的虹膜生物识别技术时，文章提到了硬件的自定义和安全性的重要性。为了实现高度包容性和隐私保护，作者们集成了多光谱传感器，使用本地计算进行虹膜识别，确保身份验证信息不离开设备。虹膜识别被认为是保护隐私的最佳生物特征识别方式，因为虹膜纹理的随机性和使用者配合要求使其非常安全且不易受欺骗。
最后，文章强调了全球范围内进行身份验证的重要性，为每个人提供权利，确保虹膜生物识别技术的有效实施。
欢迎来到我们今天的讨论，主题是虹膜生物识别技术。我们今天有Chris Brindle和Sandro HerBig来和我们分享他们的知识。Chris已经花了三年半的时间思考如何在全球范围内进行身份验证，并且我们今天将更深入地讨论这个问题。我们专注于整个项目的生物识别部分，从一开始就将注意力放在这个部分。
Sandro是一个非常谦逊的人，负责所有事务，不仅仅是生物识别技术，他还是整个硬件和软件堆栈的专家。他们的讨论使得虹膜生物识别技术进入了大众视野，使人们开始认识到这是一种可能的身份识别方式。我们将讨论虹膜生物识别技术和其他生物识别技术的异同，以及我们如何实现虹膜识别。
在我们开始讨论之前，我要提醒大家，我们会在最后留一些时间来回答问题，所以如果你有任何问题，请在讨论中提问，我们会尽量在最后回答你的问题。
例如，你只需要把特殊的眼镜戴上，打开你的眼睛，就能解锁门锁，这与苹果为iPhone设计的身份验证机制类似。虹膜生物识别技术分析的是你眼中的虹膜，这个结构非常复杂，每个人的虹膜都是独一无二的，所以可以用来识别身份。简单来说，虹膜生物识别技术就是通过拍摄你的虹膜，生成一个相应的虹膜代码，然后将这个代码与储存在系统中的代码进行比对，如果两者相符，那么你的身份就得到了验证。
总的来说，我们的目标是通过使用虹膜生物识别技术，实现人的身份验证。我们会根据虹膜代码的相似度来进行比对，如果相似度高于一定的阈值，我们就认为这是同一个人。
如果你对细节感兴趣，我们将深入讨论这个问题，谈谈我们的使命：全球生物人证明。在此之前，我要提醒大家，如果你有任何问题，请在评论区留言，我们会在讨论结束后留出几分钟时间来回答大家的问题。 随着人工智能的发展，伊森（可能是某个人的名字）的地位变得越来越明确。最近发布的一份报告揭示了其可能的重要性，也让我们更清楚地看到AI的影响力有多大。
这变得越来越具有挑战性，因为越来越强大的AI模型让人们在网上很难区分人类和机器人，就像我们在现实生活中一样。甚至在未来，我们可能无法通过文本或Zoom电话会议来分辨对方是人还是AI。不久前发布的一款眼镜产品更是将这种挑战提升到了新的层次。所以，如何处理这种模型的治理问题成为了重要的议题。我认为这需要进行大量的理论工作，其中一个想法是，如果我可以像管理现在的社会一样去管理这些模型，是否就能建立起现代化的管理体系？
这个问题与另一个想法有关，随着这些模型越来越强大，它们对人们的帮助也越来越大，因此将创造出前所未有的大量收入。一个非常有趣而重要的想法是，我们如何能全球分发这些收入？我们能不能把这些收入以类似于全民基本收入（UBI）的形式返还给全球公民？关于AI的未来方向，一个重要的概念是“生物人证明”：你如何在网上区分人类和机器人？如何确认某个人是唯一的？在考虑治理和接收利益的问题时，你希望确保每个人都能注册，而不是让机器人注册。所以，“人性”的概念非常重要，我们需要赋予人们全球证明自己是人类的权利。这实际上是一个技术挑战，而生物特征识别是解决这个问题的一种方式。这正好引出了我们接下来要讨论的主题，这也是我最喜欢讨论的话题之一。
在设计的过程中，我肯定它被记录下来了。但无论如何，让我们来谈谈实现你刚提到的全球规模的技术。桑德拉（可能是某人的名字），你能带我们了解一下我们是如何找出需要使用生物特征识别的需求，以及如何设计实现它的吗？请你也解释一下相关的技术、挑战等。
最初，人们开始思考如何解决这个问题，并一直在思考。我们从最基本的原理出发，寻找验证人类身份的方式，这在全球范围内看来是一个巨大的挑战。实际上，全球有不到50%的人拥有可以数字验证的身份证明，这对于建立一个让每个人都能在网上证明自己身份的机制来说是个大问题。目前，超过50%的人无法获得这种证明。有一个概念被称为“信任网络”，人们可以互相认证等等，你可以使用其他形式来建立信任。这在理论上是一个非常美丽而优雅的机制，但是每个我们谈过的人都说，这个机制在实践中基本上行不通，没有人能找到一种方法使它有效。我们也思考过这个问题，也在这个问题上投入了很多精力，但还是无法找到一种有效的方法。最后，我们只能选择生物特征识别。从定义上看，生物特征识别是衡量人类独特且可识别的身体特征的一种方法。
首先，这个问题或挑战的解决方案需要在一开始就考虑到。在最后，生物特征识别是一种可以在全球范围内运作的方式，这对于在人工智能时代赋予人们权利非常重要。在我们思考如何实际构建这个解决方案时，我们只找到了一个可行的方案，那就是虹膜识别。我们在另一个领域和博客文章中谈到过这个问题，虹膜有最高的熵，这有助于精确地区分人脸。如果我们在一段时间后要对新注册的人进行检查，系统可能会把他们与之前注册的人混淆，这样就错误地认为那个人不能再作为一个独特的人进行注册，这当然是一个问题。实际上，虹膜识别并非我们的首选，因为它既昂贵又耗时，因此决定采用它并不是一个随意的决定。但最后，从基本原理出发，这是唯一一种可以在全球范围内有效的解决方案。
我们现在在那里，虽然我们还在不断改进，但它已经被许多人使用，人们可以通过它验证他们的身份和独特性。自定义硬件的必要性在于，我们需要构建最具包容性的机制，确保每个人都可以参与，错误率尽可能地小，以便最终包括每一个人。第二部分是安全性，第三部分是隐私，以及后处理步骤。
我们可以将几种高分辨率的多光谱传感器集成到硬件中，它们仅用于人类的验证，所有的计算都可以在本地完成，无需任何数据离开设备。但它们可以实现非常高的安全性验证。当然，有了非常强大的本地计算能力，我们几乎可以在本地计算所有的东西，这样，在如前所述的需要离开设备的情况下，只需要提交一个虹膜编码。然后，它可以与之前已经验证过的其他虹膜编码进行比较，以验证他们的独特性。
虹膜生物特征识别在总体上是保护隐私的。有许多生物特征识别方式，如指纹、手掌纹、虹膜和DNA等等。只有虹膜识别才是真正保护隐私的方式。
首先，我们只需要几KB的虹膜编码，这就意味着我们只提取真正需要的信息，以便进行验证。关于虹膜纹理的随机性，有科学的论点认为虹膜纹理的产生与胎儿的发育过程中虹膜结构的发育过程有关。在五个月的胎儿期，每个人的虹膜纹理都在一个完全随机的过程中发展成熟，所以它不包含任何个人信息。例如，如果你比较双胞胎的虹膜纹理，你会发现它们的纹理是完全不同的。如果你发现我们实际上是亲戚，那是另一回事。如果你采集10个指纹，你可能会发现我们有关系，这与虹膜纹理是完全不同的。
第二，用户需要非常配合才能捕获他们的虹膜图像。他们需要盯着某个设备看，这个设备离他们的虹膜很近，需要有足够的照明，然后才能捕获虹膜图像。即使你通过摄像头捕捉到某人的脸，你也不可能无意中捕获他们的虹膜。尽管有些人可能担心这样的情况，但实际上这是不可能的。如果我们设备上有一个传感器，那么虹膜识别的确就可以进行了。
另外，有一个更加实际的原因，就是虹膜识别是非常安全的。尽管可能存在照片欺骗的风险，但是这样做非常困难，因为你需要一个非常高分辨率的虹膜图像，而这几乎是不可能得到的。对比之下，指纹就比较容易复制，因为你每天都在留下指纹。
这是我们为什么使用虹膜识别的原因。它确保了隐私，同时也确保了安全性。这就是为什么我们认为这是目前唯一可行的方式。我们知道这是一个巨大的挑战，但我们必须以此为基础，才能赋予每个人权利，将收益分发给每个人。这是我们的使命。
创意：易开军 编辑：沈鑫雨 校对：葛慧
