来自路透社的新闻显示,根据美国政府周四发布的一项研究显示:与白色人种相比,许多面部识别系统更容易识别有色人种,这可能将限制执法机构对面部识别技术的使用。
这项由美国国家标准与技术研究所(NIST)进行的研究发现,在进行一种被称为“一对一”匹配的特定类型的数据库搜索时,不少面部识别系统错误地识别了非裔美国人和亚洲人的面孔,相较于白人,亚裔和非裔的人脸识别错误率要高10到100倍。
该研究还发现,在所有种族中,美洲原著民的假阳率最高;一对多匹配,非洲裔美国女性的假阳性率更高。非裔美国女性更容易在“一对多”配对中被错误识别,这种配对可用于在刑事调查中识别感兴趣的人。
虽然有些公司淡化了早期的技术偏见,即可以猜测一个人的性别的技术偏见,也就是所谓的“面部分析”,但NIST的研究也发现了一个问题,证明了面部匹配很难跨越种族障碍。
算法正义联盟的创始人乔伊·布拉姆维尼(Joy Buolamwini)称,该报告是对人工智能(AI)偏见不再是问题的全面反驳。 这项研究是在美国对面部识别技术越来越不满的时候进行的,批评者警告说,这可能导致可能导致不公正的骚扰或逮捕。
在这份报告中,NIST对来自99个开发人员的189种算法进行了测试,不包括亚马逊等没有提交算法供审查的公司。它所测试的内容与这些公司所销售的内容有所不同,因为NIST研究了与云分离的算法和专有培训数据。
该报告还表示,不同国家开发的算法表现不同。美国开发的算法中,亚裔、非裔和土著的错误率很高;亚洲开发的算法中,白人和亚洲人的错误率差距较小。不过,在NIST的一次测试中,中国某家市场估值较高的人工智能初创企业,有比较的误匹配率都很高,其算法在查看索马里男性的照片时,产生假阳性的几率超过10%。如果部署在机场,这将意味着一个索马里人可以通过海关检查,每10次他使用其他索马里人的护照。但来自中国的另一家AI初创公司依图的面部识别更为准确,基本不存在种族偏见。
在“一对多”测试中,在某些情况下,微软对有色女性的误报率几乎是有色男性的10倍。在仅使用黑白男性照片的一对多测试中,其算法几乎没有差异。微软表示正在审查报告,且没有发表任何评论。
此外,该研究还发现,老年人和儿童更容易被识别错,女性比男性容易被识别错。中年白人准确率最高。
美国众议院国土安全委员会主席,本尼·汤普森表示,在海关官员在旅行检查站增加面部识别的时候,偏见的发现却比人们所担心的还要糟糕。
在不少美国人看来,面部识别技术出错率以及方式过于频繁,一开始就存在偏差,总体而言是不可靠的。此外,尽管面部识别技术正在不断进步,其识别准确度也在不断提高,但隐私问题和道德问题,已逐渐成为面部识别技术急需解决的问题。
在美国,不少政府已经禁止了面部识别技术的使用,而基于这些令人震惊的结果,联邦政府政府必须重新评估其面部识别技术计划。”
(本文编译自外网,内容尚有增减)