【mg游戏官网】到底该不该用人脸识别技术?

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本文摘要:吉米戈麦斯是加利福尼亚民主党,哈佛大学毕业生,是少数在美国众议院工作的西班牙裔立法者之一。

吉米戈麦斯是加利福尼亚民主党,哈佛大学毕业生,是少数在美国众议院工作的西班牙裔立法者之一。但是在亚马逊的面部识别系统中,他被认为是潜在的罪犯。

戈麦斯是28名美国国会议员之一,和被捕者的照片几乎一样,是去年美国公民自由联盟测试亚马逊新理解计划的一部分。亚马逊被给予警察在工具上使用的诈骗约40%,与有色人种有关。这些发现受到公民自由团体、立法者甚至一些科技公司的更多关注,随着技术变得更主流,面部识别可能会损害少数种族。

iPhone和Android手机已经开始为面部识别技术开展水平,在警官、零售商、机场、学校也开始被识别。但是,脸部识别系统指出,不能更好地识别女性和肤色为白色的人,有可能招致毁灭性的误报。

北加利福尼亚州ACLU的技术和公民自由律师JacobSnow说:“这只是一个例子,说明技术在执法领域的应用对已经过度监督的社区造成危害的后果。” 面部识别有其好处。马里兰州的警察利用这项技术在大城市公报的大规模枪击事件中发现了嫌疑犯。

在印度,警察协助在4天内查明约3000名失踪儿童。Facebook用于为盲人识别照片中的人物。

已经成为水平智能手机的方便方法。但这项技术不是终极的,也有令人失望的犯规。

谷歌照片把两个黑人鉴定为大猩猩。在中国,一位女性主张同事需要用于FaceID级别的iPhoneX。

如果执法机构使用面部识别来识别嫌疑犯,或者在抗议中暴露人们,被误解的风险不会减少。戈麦斯说:“如果执法机构确认了这项技术是否有人因犯罪而被捕,那将是几乎不同的情况。

” “错误的身份可能会在执法机关和那个人之间再次发生可怕的对话。”。立法者对ACLU的调查结果没有深感愤慨,科学技术人员一般认为他们构建的工具更好地考虑如何使某物发挥作用,而不是如何影响少数种族。

科技公司通过改进用于训练面部识别系统的数据对此进行了批评,但与民权活动家一样,为了维持技术不受欺诈,促进更好的政府监督管理。乔治敦大学法学院的研究者估计每两个美国成人中就有一个被用作执法人员的面部识别网络。

亚马逊不赞成ACLU的研究,指出的组织在测试识别系统时被用于错误的方法。“机器学习是非常有价值的工具,可以协助执法机构。可能没有错误,但因为原作温度不对,所以不能烤焦披萨拿烤箱。

人工智能总经理MattWood在亚马逊网络服务公司的博文中进行了反驳。认识问题是,与白人男性相比,面部认识服务有可能无法认识少数民族和女性,有很多理由。乔治敦法学院隐私技术中心高级助理克莱尔加比说,科学技术人员训练电脑识别脸的公开发表照片可能含有比白人更好的白人。例如,如果一家公司被用于名人数据库的照片,那么好莱坞少数民族的数量就会严重不足,所以不会偏向白人。

Garvie说,科技公司的工程师多是白人,在不知情的情况下设计面部识别系统,有可能更好地识别特定的种族。研究表明,人们无法识别更多不同种族的脸,“穿越种族歧视”有可能渗透到人工智能中。她还补充说,她没有挑战深色皮肤缺乏颜色对比的问题,也没有挑战女性在化妆品中使用的皱纹和遮住头发的问题。麻省理工学院媒体实验室的研究者进行的研究表明,微软公司、IBM和Face建立的面部识别系统很难确认像非裔美国人这样的黑色皮肤女性的性别。

35%的黑皮肤女性的性别不会被误认为是高加索等1%浅肤色的男性。麻省理工大学1月发表的另一项研究表明,亚马逊的面部识别技术比微软公司和IBM确认黑皮肤女性性别的工具更浪费。


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