人臉辨識技術道德原則有哪些

人臉辨識技術在各領域的巨大潛力幾乎是不可想像的。然而，在實現其最複雜的應用程式之前，需要解決其功能中常見的某些錯誤和一些道德方面的考慮。

一個準確的人臉辨識系統使用生物辨識技術從照片或影片中繪製臉部特徵。它將資訊與已知面孔的資料庫進行比較以找到匹配項。人臉辨識可以幫助驗證一個人的身份，但它也會引發隱私問題。

幾十年前，我們無法預測臉部辨識會在未來成為我們生活中近乎不可或缺的一部分。從解鎖智慧型手機到進行線上或線下交易，這項技術已經深深紮根於我們今天的日常生活中。

人臉辨識系統是人工智慧的電腦視覺和機器學習組件的應用，它的工作方式如下：經過訓練的演算法可以確定一個人臉部的各種不同細節，例如他們眼睛之間的像素數或曲率，以及其他經過邏輯解釋的細節，從而在系統中重建人臉。然後將該重新創建與存儲，在系統資料庫中的大量面孔進行比較。如如果演算法偵測到與資料庫中存在的人臉相匹配，那麼系統就會「識別」它，並執行使用者的任務。

除了在幾秒鐘內完成整個過程外，今天的人臉辨識系統即使在光線、影像解析度和視角不佳的情況下也能勝任工作。與其他人工智慧技術一樣，人臉辨識系統在用於各種目的時需要遵循一些道德原則。

這些規定包括：

1、人臉辨識中的公正性

#首先，臉部辨識設備的發展必須完全防止，或至少最大限度地減少基於種族、性別、臉部特徵、畸形或其他方面對任何人或群體的偏見。現在，有充分的證據表明，臉部辨識系統在其操作中不可能100%公平。因此，建立支援該技術的系統的公司通常要花費數百個小時來消除系統中發現的所有偏見痕跡。

像微軟這樣的知名企業通常會從盡可能多的種族社區僱用合格的專家。在他們的臉部辨識系統的研究、開發、測試和設計階段，多樣性使他們能夠創建大量的資料集來訓練AI資料模型。雖然龐大的資料集減少了偏差，但多樣性也是像徵性的。選擇來自世界各地的個人有助於反映現實世界中發現的多樣性。

為了消除臉部辨識系統的偏見，企業必須付出額外的努力。為了實現這一點，用於機器學習和標記的資料集必須多樣化。最重要的是，一個公平的臉部辨識系統的輸出品質將非常高，因為它將在世界任何地方無縫工作，沒有任何偏見的元素。

為了確保臉部辨識系統的公平性，開發人員也可以在beta測試階段讓終端客戶參與其中。在真實場景中測試這樣一個系統的能力只會提高其功能的品質。

2、關於AI內部運作的開放性

在工作場所和網路安全系統中使用臉部辨識系統的企業，需要了解機器學習資訊儲存在哪裡的所有詳細資訊。此類企業在日常操作中實施技術之前，需要了解技術的限制和能力。提供人工智慧技術的公司必須對客戶完全透明地了解這些細節。此外，服務提供者還必須確保，客戶可以在任何地點使用他們的臉部辨識系統。系統中的任何更新必須在得到客戶的有效批准後才能進行。

3、企業責任問題

綜上所述，人臉辨識系統部署在多個領域。製造此類系統的企業必須對其負責，特別是在技術可能直接影響任何人或團體執法、監視的情況下。此類系統中的責任制意味著包含用例，以防止身體或基於健康的傷害、財務挪用或其他可能由系統引起的問題。為了將控制元素引入過程中，一個合格的個人負責企業中的系統，以做出衡量的和合乎邏輯的決策。除此之外，將臉部辨識系統納入日常營運的企業必須立即解決客戶對該技術的不滿。

4、監測前的同意和通知

在正常情況下，未經個人、團體同意，臉部辨識系統不得用於窺探個人、團體或其他行為。某些機構，如歐盟，有一套標準化的法律，以防止未經授權的企業在理事機構的管轄範圍內監視個人。擁有此類系統的企業必須遵守美國所有的資料保護和隱私法律。

5、合法監控以避免侵犯人權

除非獲得國家政府或決定性管理機構出於與國家安全，或其他重要情況相關的目的而授權，否則企業不能使用臉部辨識系統來監控任何人或團體。基本上，這項技術被嚴格禁止用於侵犯受害者的人權和自由。

儘管被編程為無一例外地遵循這些規定，但面部識別系統可能由於操作錯誤而導致問題。

與該技術相關的一些主要問題是：

1、購買時驗證錯誤

如上所述，面部識別系統被納入數位支付應用程序，以便用戶可以使用該技術驗證交易。由於這種技術的存在，很有可能進行面部身份盜竊和借記卡欺詐等犯罪活動。顧客選擇臉部辨識系統是因為它為使用者提供了極大的便利。儘管人臉辨識系統中存在安全協議，但人臉複製可能會導致資金挪用。

2、執法應用中的不準確性

臉部辨識系統被用於在抓捕罪犯之前識別公開的罪犯。雖然該技術作為一個概念在執法中無疑是有用的，但在其工作中存在一些明顯的問題。犯罪分子可以透過多種方式濫用這項技術。例如，有偏見的人工智慧概念為執法人員提供了不準確的結果，因為系統有時無法區分有色人種。一般來說，這類系統是用包含白人男性圖像的資料集訓練。因此，在識別來自其他種族的人時，該系統的工作方式是錯誤的。

有幾個例子，企業或公共機構被指控使用先進的臉部辨識系統非法監視平民。透過持續監控個人收集的視訊資料可以用於多種不正當的目的。臉部辨識系統最大的缺點之一是它提供的輸出過於泛化。

例如，如果一個人被懷疑犯了重罪，他們的照片會被拍攝下來，並與幾個罪犯的照片一起運行，以檢查這個人是否有任何犯罪記錄。然而，將這些數據疊加在一起，意味著臉部辨識資料庫將保留該男子和經驗豐富的重罪犯的照片。所以，儘管個人清白，他或她的隱私還是被侵犯了。其次，儘管從各方面來看，這個人都是無辜的，但可能被認為是個壞人。

我們可以看到，與臉部辨識技術相關的主要問題和錯誤源於技術的缺乏進步，資料集的缺乏多樣性，以及企業對系統的低效處理。在我看來，AI及其應用在現實需求中的應用範圍是無限的，而人臉辨識技術的風險，通常發生在當該技術的工作方式與實際需求不同時。

隨著未來技術的進一步發展，與技術相關的問題將會得到解決。人工智慧演算法中與偏見相關的問題最終將會解決。然而，為了讓該技術在不違反任何道德規範的情況下完美運行，企業必須對此類系統保持嚴格的治理水準。透過更大程度的治理，人臉辨識系統的錯誤可以在未來解決。因此，必須對此類系統的研究、開發和設計進行改進，以實現積極的解決方案。

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