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    人臉識別技術是否需要規范嗎 會泛濫成災嗎?

    這給改革派出了一個難題:我們如何解決人臉識別技術存在的問題?我們請對人臉識別技術持不同看法的的四位知名人士來回答這一問題。

      是時候規范人臉識別技術了嗎?

      阿爾瓦羅·貝多亞(Alvaro Bedoya)是喬治城法律隱私和技術中心執行主任。該中心的Perpetual Lineup項目包括一個用于規范面部識別的模型法案,重點是限制警方訪問駕駛執照和大頭照數據庫。

      我們對大量其他技術的商業隱私問題進行規范,例如、信用卡、電子病歷。用戶觀看有線電視節目的習慣、租賃視頻節目的習慣,都會受到法律法規保護。因此,認為人臉識別只是一種技術,我們不應該對它進行規范的觀點,與美國商業隱私領域格格不入。因此,對美國國會稱“這是一種技術,只是一堆1和0,你們不應該對它進行規范”從來都不是一種觀點。對于八分之一的美國人來說,人臉識別技術已經受到規范。在伊利諾伊州和德克薩斯州,法律法規要求使用人臉識別技術必須得到用戶同意。因此,在過去如何規范商業隱私,以及目前如何規范人臉識別方面,都是有先例的。我認為,獲得人們同意的簡單規則具有非常重大的意義。

      除此之外,我希望制定有關偏見和準確度測試的規則。我們需要保護兒童,它不應當被用于18歲或以下的人。我們可能希望禁止在醫院、診所或學校等敏感區域使用這一技術,即使獲得部分人同意也不行。

      以監控攝像頭為例,沒有人會在浴室里安裝監控攝像頭。攝像頭可以安裝在商店的各個地方,例如入口、出口、過道、結賬處。但沒有人把監控攝像頭安裝在浴室里,因為我們都知道,在浴室里攝錄人是一個壞主意。

      人臉識別公司Kairos首席執行官布萊恩·布拉肯(Brian Brackeen),提倡對人臉識別技術進行規范。

      我迫不及待地期待著對人臉識別技術進行規范。從美國國家電信和信息管理局工作組起,我們一直是對人臉識別技術進行規范的重要支持者。對于執行部門和私營公司來說,在某些使用場景中,使用這一技術都需要進行規范。我們也不反對獲得用戶同意的要求。特別是在私營部門使用場景中,我們的客戶與消費者個人之間存在關系,因此它們應當能夠獲得消費者同意。在我們的案例中,我們有很多銀行客戶,我們使用銀行用戶的臉驗證交易。這里雙方顯然存在一種關系,使銀行用戶不會成為欺詐受害者對他(她)們是有利的。因此,在我們的使用場景中,獲得用戶同意是沒有問題的。但是,當Facebook或者亞馬遜,利用用戶的照片為某一組織提供服務,或“誘使”用戶購買高價商品,那就是另外一回事了。這就是我們反對濫用人臉識別技術的原因。

      埃文·賽林格(Evan Selinger)是羅切斯特理工學院哲學教授。賽林格與該校法律學教授伍德羅·赫爾佐克(Woodrow Herzog)呼吁完全禁止人臉識別技術,擔心這一技術的使用會常態化。

      需要提出的一個重要問題是:如何讓公眾參與大規模的人臉識別基礎設施? 答案是常態化。 讓人們習慣于一直使用這項技術,而非只是讓他們熟悉人臉識別技術,制造對它的渴望。制造習慣,讓人們相信他們的生活離不開人臉識別技術。人臉識別技術支持者目前就在做這樣的工作:使它看起來像是“古已有之”,不值得擔憂。 有關讓人們不把人臉識別技術視為一項特別技術的帶來的價值和風險的爭論,已經在醞釀中。

      班吉·哈欽森(Benji Hutchinson)是NEC美國公司聯邦業務運營副總裁。作為一家聯邦人臉識別技術供應商,NEC反對聯邦政府限制對人臉識別技術的使用。

      我們不支持完全叫停這一技術,而且我們認為不需要過度立法。我們看到的很多立場,都來自剛剛進入這一領域的科技公司。我認為這些大公司有點人云亦云,他們在努力采取一切可能的措施,確保不會失去到手的合同,并不犯錯誤。我并非對它們吹毛求疵,但我不認可這種做法。

      人們忘記了人臉識別技術的好處,它們被掩蓋了。這是一項非常成功的技術,已用于遏制恐怖襲擊,被用來在街上逮捕犯罪分子。它可以使我們無紙化、無障礙地通過機場,減少排隊和等待時間。它使人們的生活更美好。我認為,否定人臉識別技術的論調,對這些好處往往只字不提。

      人臉識別算法能克服種族偏差問題?

      貝多亞:在被證明在識別年輕人和非洲裔美國人方面存在較大的誤差后,把這一技術用于商店反扒的主意是瘋狂的。研究這一問題的所有研究人員都發現,人臉識別技術存在種族偏差問題。這一技術被應用在私營公司就已經夠瘋狂了,應用在執法活動中只能說是更加瘋狂。

      布拉肯:這不是一個棘手的問題,這是一個數據問題,而不是一個技術問題。我們自己可以更新算法,消除偏差,至少可以把偏差降低到一定水平。我認為目前讓我們憤慨的是,我們只是一家小公司,但我們卻在不斷改進算法,減少偏差,而像亞馬遜這種有足夠資源改進算法的公司,雖然沒有在不斷改進算法,卻獲得了政府合同。

      哈欽森:如果與人臉識別領域的任何一家大公司交談,它們都會說自己有非常嚴格的測試方法。其中包括多樣性數據庫中的種族個體。我們追求多樣性,并在我們的算法中進行測試。我們每年花費數百萬美元,研究不同類型面孔出現的錯誤率。而那些不同類型的面孔可能意味著很多不同的東西。對于不同背景、來自世界不同地區、不同膚色的人,我們都會進行測試。我們沒有公布許多測試結果,但確保算法誤差較低,絕對符合我們的最大利益。事實是,數學沒有偏見,它不是種族主義者。如果部分公司使用較低端的算法,不進行研發工作,在人臉識別過程中會出現一些種群錯誤率高的問題,這可能只是一個算法糟糕的問題。

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