顔認識技術の倫理原則

さまざまな分野における顔認識テクノロジーの大きな可能性は、ほとんど想像を絶するものです。

ただし、機能におけるよくある間違いやいくつかの倫理的問題については、使用前に対処する必要があります。

顔認識システムは、生体認証技術を使用して写真やビデオから顔の特徴をマッピングし、その情報を既知の顔のデータベースと比較して一致するものを見つけます。顔認識は個人の身元を確認するのに役立ちますが、プライバシーの懸念も生じます。

他の人工知能テクノロジーと同様、顔認識システムを使用する際には従う必要のある倫理原則がいくつかあります。これらの原則には次のものが含まれます:

1. 顔認識の公平性

まず第一に、顔認識技術の開発では、システムが人種、性別に基づく差別を完全に防止、または少なくとも最小限に抑えることができることを保証する必要があります。 、顔の特徴、奇形など、またはその他の方法で個人またはグループに偏見を与えるもの。顔認識システムの運用が 100% 公平である可能性が低いことを示す十分な証拠が現在あります。その結果、テクノロジーを開発している企業は、テクノロジー内で見つかったバイアスの痕跡をすべて除去するのに何百時間も費やすことがよくあります。

組織は、顔認識システムのバイアスを排除するための努力を倍増する必要があり、そのためには、機械学習とラベル付けに使用されるデータセットが多様でなければなりません。最も重要なことは、公平な顔認識システムの出力品質は非常に高く、世界中のどこでも偏見なくシームレスに動作できることです。

顔認識システムの公平性を確保するために、開発者はテスト段階でエンド顧客を関与させることもできます。

2. AI の動作方法におけるオープン性

顔認識システムを職場やサイバーセキュリティ システムに組み込んでいる組織は、機械学習データが保存されている場所についてすべてを把握する必要があります。このような組織は、テクノロジーを実装する前に、テクノロジーの制限と機能を理解する必要があります。 AI テクノロジーを提供する企業は、これらの詳細について顧客に対して完全に透明性を持たせる必要があります。さらに、サービス プロバイダーは、顧客が都合に応じてどこからでも顔認識システムを使用できるようにする必要があります。また、システム内の更新は、顧客から有効な承認を得た後に行う必要があります。

3. 関係者の責任

前述したように、顔認識システムは複数の分野で導入されています。このようなシステムを開発している組織は、特にテクノロジーが個人またはグループ (法執行機関、監視) に直接影響を与える可能性がある場合、そのシステムに対して責任を負わなければなりません。このようなシステムにおける責任は、身体的または健康への危害、金銭的流用、またはシステムによって引き起こされる可能性のあるその他の問題を防止することを目的としています。プロセスに制御要素を導入するには、適切な意思決定を行うために資格のある人が組織内のシステムの責任者になる必要があります。さらに、顔認識システムを日常業務に組み込んでいる組織は、テクノロジーに関する顧客の不満に直ちに対処する必要があります。

4. 監視前の同意と通知

通常の状況では、顔認識システムを使用して、個人、グループ、その他の人々を同意なしに監視することはできません。欧州連合などの一部の機関には、権限のない組織による個人の監視を防ぐための標準化された一連の法律 (GDPR) があります。このようなシステムを導入している組織は、国内のすべてのデータ保護およびプライバシー規制に準拠する必要があります。

5. 人権侵害を回避するための合法的な監視

組織は、国家安全保障またはその他の重要な状況に関連する目的で、州または政府の意思決定当局の許可がない限り、顔認識システムを使用することはできません。個人でもグループでも。基本的に、この技術を利用して被害者の人権や自由を侵害することは固く禁止されています。

6. ショッピング中の検証エラー

前述したように、顔認識システムはデジタル決済アプリケーションに組み込まれており、ユーザーはこのテクノロジーを使用して取引を検証できます。このテクノロジーを支払いに使用すると、顔の個人情報の盗難やデビットカードの詐欺などの犯罪行為が発生する可能性が高くなります。顧客が顔認識システムを選択するのは、それがユーザーに提供する利便性の高さによるものです。ただし、このようなシステムで発生する可能性のあるエラーの 1 つは、一卵性双生児が互いの銀行口座を使用して不正な支払いを行う可能性があることです。

7. 不正確な法執行アプリケーション

顔認識システムは、犯罪者を逮捕する前に特定するために使用されます。このテクノロジーは概念としては間違いなく法執行機関に有用であるが、システムが有色人種を区別できない場合があるため、偏った人工知能が法執行官に不正確な結果を提供するなど、その働きにはいくつかの明らかな問題がある。通常、このようなシステムは白人の画像を含むデータセットでトレーニングされます。その結果、他の人種の人々を識別する場合、システムの動作はエラーだらけになります。

これまで見てきたように、顔認識テクノロジーに関連する主な問題やエラーは、テクノロジーの進歩の欠如、データセットの多様性の欠如、組織によるシステムの非効率な取り扱いに起因しています。

今後テクノロジーがさらに進歩することで、テクノロジー関連の問題が解決され、人工知能アルゴリズムのバイアスに関する問題も最終的には解消されることが予想されます。ただし、倫理原則に違反することなくテクノロジーが完璧に機能するためには、組織はそのようなシステムに対して厳格なレベルのガバナンスを維持する必要があります。

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