얼굴 인식 기술의 윤리적 원칙은 무엇입니까?

다양한 분야에서 얼굴 인식 기술의 엄청난 잠재력은 거의 상상할 수 없습니다. 그러나 가장 복잡한 응용 프로그램을 구현하기 전에 기능의 특정 일반적인 함정과 일부 윤리적 고려 사항을 해결해야 합니다.

정확한 얼굴 인식 시스템은 생체 인식 기술을 사용하여 사진이나 비디오에서 얼굴 특징을 매핑합니다. 이 정보를 알려진 얼굴 데이터베이스와 비교하여 일치하는 항목을 찾습니다. 얼굴 인식은 개인의 신원을 확인하는 데 도움이 될 수 있지만 개인 정보 보호 문제도 발생합니다.

십년 전에는 얼굴 인식이 미래에 우리 삶의 거의 필수적인 부분이 될 것이라고 예측할 수 없었습니다. 스마트폰 잠금 해제부터 온라인 또는 오프라인 거래 수행에 이르기까지 이 기술은 오늘날 우리 일상 생활에 깊이 뿌리박혀 있습니다.

얼굴 인식 시스템은 인공 지능의 컴퓨터 비전 및 기계 학습 구성 요소를 응용한 것으로, 다음과 같이 작동합니다. 알고리즘은 픽셀 수나 곡률과 같은 사람 얼굴의 다양한 세부 사항을 결정하도록 훈련됩니다. 눈 사이와 기타 세부 사항을 논리적으로 해석하여 시스템에서 얼굴을 재구성합니다. 그런 다음 이 재현은 시스템 데이터베이스에 저장된 많은 수의 얼굴과 비교됩니다. 예를 들어, 알고리즘이 데이터베이스에 있는 얼굴과 일치하는 항목을 감지하면 시스템은 이를 "인식"하고 사용자의 작업을 수행합니다.

전체 프로세스를 몇 초 안에 완료하는 것 외에도 오늘날의 얼굴 인식 시스템은 조명, 이미지 해상도 및 시야각이 좋지 않은 경우에도 작업을 수행할 수 있습니다. 다른 인공지능 기술과 마찬가지로 얼굴 인식 시스템도 다양한 목적으로 사용될 때 몇 가지 윤리적 원칙을 따라야 합니다.

이러한 규정에는 다음이 포함됩니다.

1. 얼굴 인식의 공정성

첫째, 얼굴 인식 장치의 개발은 인종, 성별, 얼굴 특징, 기형 또는 기타 이유로 인한 차별을 완전히 방지하거나 최소한 최소화해야 합니다. 개인이나 집단의 편견. 이제 얼굴 인식 시스템이 100% 공정하게 작동할 가능성이 낮다는 충분한 증거가 있습니다. 결과적으로 이 기술을 지원하는 시스템을 구축하는 회사는 시스템에서 발견된 모든 편견의 흔적을 제거하는 데 수백 시간을 소비하는 경우가 많습니다.

Microsoft와 같은 평판이 좋은 회사는 가능한 한 많은 소수 민족 커뮤니티에서 자격을 갖춘 전문가를 고용하는 경우가 많습니다. 얼굴 인식 시스템의 연구, 개발, 테스트 및 설계 단계에서 다양성 덕분에 AI 데이터 모델을 교육하기 위한 대규모 데이터 세트를 생성할 수 있었습니다. 대규모 데이터 세트가 편향을 줄이는 반면, 다양성은 상징적이기도 합니다. 전 세계에서 개인을 선택하면 현실 세계에서 발견되는 다양성을 반영하는 데 도움이 됩니다.

얼굴 인식 시스템의 편견을 없애기 위해 기업은 추가적인 노력을 기울여야 합니다. 이를 달성하려면 기계 학습 및 라벨링에 사용되는 데이터 세트가 다양해야 합니다. 가장 중요한 것은 공정한 얼굴 인식 시스템의 출력 품질이 편견 요소 없이 전 세계 어디에서나 원활하게 작동하므로 출력 품질이 매우 높다는 것입니다.

얼굴 인식 시스템의 공정성을 보장하기 위해 개발자는 베타 테스트 단계에서 최종 고객을 참여시킬 수도 있습니다. 실제 시나리오에서 이러한 시스템을 테스트할 수 있으면 해당 기능의 품질만 향상됩니다.

2. AI 내부 작동에 대한 개방성

직장에서 얼굴 인식 시스템과 사이버 보안 시스템을 사용하는 기업은 기계 학습 정보가 저장되는 위치에 대한 모든 세부 정보를 알아야 합니다. 이러한 기업은 일상 업무에 기술을 구현하기 전에 기술의 한계와 기능을 이해해야 합니다. AI 기술을 제공하는 회사는 이러한 세부 사항을 고객에게 완전히 투명하게 공개해야 합니다. 또한 서비스 제공업체는 고객이 어디에서나 얼굴 인식 시스템을 사용할 수 있도록 해야 합니다. 시스템의 모든 업데이트는 계속 진행하기 전에 고객의 유효한 승인을 받아야 합니다.

3. 기업의 책임 문제

요컨대, 얼굴인식 시스템은 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 이러한 시스템을 제조하는 회사는 특히 해당 기술이 개인이나 그룹의 법 집행 및 감시에 직접적인 영향을 미칠 가능성이 있는 경우 책임을 져야 합니다. 이러한 시스템의 책임은 신체적 또는 건강상의 피해, 재정적 유용 또는 시스템에서 발생할 수 있는 기타 문제를 방지하기 위한 사용 사례를 포함하는 것을 의미합니다. 프로세스에 제어 요소를 도입하기 위해 자격을 갖춘 개인이 비즈니스 시스템을 담당하여 측정되고 논리적인 결정을 내립니다. 그 외에도 안면 인식 시스템을 일상 업무에 통합하는 기업은 기술에 대한 고객 불만을 즉시 해결해야 합니다.

4. 모니터링 전 동의 및 알림

일반적인 상황에서 얼굴 인식 시스템은 개인이나 그룹의 동의 없이 개인, 그룹 또는 기타 행위를 감시하는 데 사용되어서는 안 됩니다. 유럽 ​​연합과 같은 일부 기관에는 승인되지 않은 기업이 통치 기관의 관할권 내에 있는 개인을 감시하는 것을 방지하기 위한 표준화된 법률이 있습니다. 이러한 시스템을 갖춘 기업은 미국의 모든 데이터 보호 및 개인정보 보호법을 준수해야 합니다.

5. 인권 침해를 방지하기 위한 법적 감시

국가 안보 또는 기타 중요한 상황과 관련된 목적으로 국가 정부 또는 결정적인 규제 기관의 승인을 받지 않는 한 기업은 얼굴 인식 시스템을 사용하여 개인이나 그룹을 모니터링할 수 없습니다. 기본적으로 이 기술이 피해자의 인권과 자유를 침해하는 데 사용되는 것은 엄격히 금지됩니다.

안면인식 시스템은 이러한 규정을 예외 없이 따르도록 프로그래밍되어 있지만 작동 오류로 인해 문제가 발생할 수 있습니다.

이 기술과 관련된 주요 문제는 다음과 같습니다.

1. 구매 중 확인 오류

위에서 언급한 것처럼 얼굴 인식 시스템은 디지털 결제 애플리케이션에 통합되어 사용자가 이 기술을 사용하여 거래를 확인할 수 있습니다. 이 기술의 존재로 인해 얼굴 신원 도용, 직불카드 사기 등의 범죄 행위가 발생할 가능성이 매우 높습니다. 고객은 사용자에게 제공되는 뛰어난 편의성 때문에 얼굴 인식 시스템을 선택합니다. 얼굴 인식 시스템에 보안 프로토콜이 마련되어 있음에도 불구하고 얼굴 복사로 인해 자금이 유용될 수 있습니다.

2. 법 집행 애플리케이션의 부정확성

얼굴 인식 시스템은 공공 범죄자를 체포하기 전에 식별하는 데 사용됩니다. 개념으로서의 기술은 의심할 바 없이 법 집행에 유용하지만, 그 작동에는 몇 가지 명백한 문제가 있습니다. 범죄자는 다양한 방법으로 이 기술을 악용할 수 있습니다. 예를 들어 편향된 AI라는 개념은 시스템이 때때로 유색인종을 구별하지 못하기 때문에 법 집행관에게 부정확한 결과를 제공합니다. 일반적으로 이러한 시스템은 백인 남성의 이미지가 포함된 데이터 세트로 훈련됩니다. 따라서 다른 인종의 사람들을 식별할 때 시스템이 작동하는 방식이 잘못되었습니다.

기업이나 공공기관이 첨단 안면인식 시스템을 사용해 민간인을 불법적으로 감시했다는 혐의로 기소된 사례가 몇 가지 있습니다. 개인에 대한 지속적인 감시를 통해 수집된 영상 데이터는 다양한 사악한 목적으로 사용될 수 있습니다. 얼굴 인식 시스템의 가장 큰 단점 중 하나는 제공되는 출력이 너무 일반적이라는 것입니다.

예를 들어, 중범죄로 의심되는 사람이 있는 경우, 그 사람의 사진이 촬영되고 범인의 사진 여러 장과 함께 실행되어 그 사람에게 범죄 기록이 있는지 확인합니다. 그러나 이 데이터를 함께 쌓는다는 것은 얼굴 인식 데이터베이스가 해당 남성과 경험이 풍부한 중범죄자의 사진을 보관한다는 것을 의미합니다. 따라서 개인의 결백에도 불구하고 개인의 사생활이 침해되었습니다. 둘째, 이 사람은 모든 면에서 무죄임에도 불구하고 나쁜 사람으로 인식될 수 있습니다.

안면인식 기술과 관련된 주요 문제와 오류는 기술의 발전 부족, 데이터 세트의 다양성 부족, 기업의 비효율적인 시스템 처리에서 비롯된다고 볼 수 있습니다. 제 생각에는 AI의 범위와 실제 요구 사항에 대한 적용 범위는 무제한이며, 얼굴 인식 기술의 위험은 일반적으로 기술이 실제 요구 사항과 다르게 작동할 때 발생합니다.

향후 기술이 더욱 발전하면 기술 관련 문제도 해결될 것입니다. AI 알고리즘의 편향과 관련된 문제는 결국 해결될 것입니다. 그러나 기술이 윤리적 규범을 위반하지 않고 완벽하게 작동하려면 기업은 해당 시스템에 대해 엄격한 수준의 거버넌스를 유지해야 합니다. 거버넌스가 강화되면 향후 얼굴 인식 시스템 버그가 해결될 수 있습니다. 따라서 긍정적인 솔루션을 얻으려면 이러한 시스템의 연구, 개발 및 설계를 개선해야 합니다.

위 내용은 얼굴 인식 기술의 윤리적 원칙은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!