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亚马逊面部识别把 28 个议员认成嫌犯,官方回应称用法不对

2018-07-30 13:10 人工智能机器人联盟

据 The Verge 消息,美国公民自由联盟(ACLU)使用亚马逊的开放式 Rekognition API 扫描了所有 535 名国会议员的面孔,发现 Rekognition 将其中 28 个国会议员认成了嫌疑犯。



这些人当然并不是在逃嫌犯,但他们中的很多人是有色人种。“国会黑人党团(CBC)的 6 名成员全部在内,包括传奇民权领袖、众议院议员约翰·路易斯(John Lewis)等。” ACLU 称,他们对 Rekognition 的准确性和公正性感到担忧。



ACLU 声明称,“这种系统发生任何一次错误,都可能使人丧失自由甚至生命。国会必须认真对待这些威胁,暂停执法者使用人脸识别系统。”

亚马逊发言人回应称,这次调查是不准确的,因为 ACLU 测试使用的默认置信度阈值是 80%,而亚马逊建议执法部门应用该程序时应至少设置 95% 的置信度门槛。”



“80% 是扫描热狗、椅子、动物和社交媒体上的照片时适用的阈值,”该发言人称,用这个标准去扫描人是不合适的。而且,Rekognition 的技术是用来缩小结果范围的,而不是用于做最终决定实施抓捕的。

但是,Rekognition 在扫描过程中不强制用户调整设置,也不阻止执法部门使用默认设置。



Rekognition 是亚马逊于 2016 年末推出的人脸识别系统,它作为亚马逊云业务的一部分,一直寻求与政府合作,向后者提供基于人脸识别的安防服务。该软件非常便宜,整个部门每月的成本通常不到 12 美元。包括俄勒冈州、佛罗里达州在内的众多美国州立政府已经成为 Rekognition 的用户。



ACLU 一直在呼吁政府暂停使用该技术,原因是它有可能加深种族歧视。因为如果人工智能的训练数据本身就是严重偏向白人的,那么机器做出的判断可能也会非常偏向白人。ACLU 论证说,整个国会中只有 20% 的有色人种,而在机器认定的“嫌疑犯”中,有色人种却占了 39%。这与 NIST 的面部识别供应商测试所发现的结果类似,即女性和非洲裔美国人被误识的概率更高。

ACLU 的测试已经激起了三位国会议员的公开反应。测试结束公开后不久,参议员 Markey(D-MA),众议员 Gutiérrez(D-IL)和众议员 DeSaulnier(D-CA)签署了致亚马逊首席执行官 Jeff Bezos 的公开信,要求其提供所有使用该系统的执法部门的名单,并设置对十三岁以下儿童的保护措施。

“面部识别对隐私和公民权利的危害令人担忧,”信中写道,“特别是当它被用作政府监管的工具时。”

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亚马逊未公开透露目前有哪些政府部门使用了这一系统,而此前与多方抗辩时,亚马逊曾多次提到该技术的积极用途包括寻找走失儿童、打击人口贩卖等。“如果我们因为有人可能会选择滥用技术而禁用新的科技,那么我们今天的生活质量会差很多。”亚马逊表示。

作为甲方客户,俄勒冈州华盛顿县发言人 Jeff Talbot 曾表示,“我们已经利用这项技术抓捕了很多嫌疑人,将嫌疑犯的识别时间从 2 到 3 天缩短至几分钟。”

“我们不是批量采集,也不会把摄像机放在任何一个街角,” Jeff Talbot 补充说,“这个系统能够保障社区安全,同时在事发之后获得足够的信息并迅速采取行动,在破案过程中,节省几秒的时间对于拯救生命来说都意义重大。”

 
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