Das enorme Potenzial der Gesichtserkennungstechnologie in verschiedenen Bereichen ist nahezu unvorstellbar. Bevor die komplexesten Anwendungen implementiert werden können, müssen jedoch bestimmte häufige Fallstricke in der Funktionalität und einige ethische Überlegungen angegangen werden.
Ein präzises Gesichtserkennungssystem nutzt biometrische Technologie, um Gesichtsmerkmale aus Fotos oder Videos zu zeichnen. Diese Informationen werden mit einer Datenbank bekannter Gesichter verglichen, um eine Übereinstimmung zu finden. Die Gesichtserkennung kann dabei helfen, die Identität einer Person zu überprüfen, wirft aber auch Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre auf.
Vor ein paar Jahrzehnten konnten wir nicht ahnen, dass die Gesichtserkennung in Zukunft zu einem fast unverzichtbaren Teil unseres Lebens werden würde. Vom Entsperren von Smartphones bis hin zur Durchführung von Online- (oder Offline-)Transaktionen ist diese Technologie tief in unserem täglichen Leben verankert. Dies ist eine unglaubliche Anwendung von Computer Vision und maschinellen Lernkomponenten der künstlichen Intelligenz.
So funktioniert ein Gesichtserkennungssystem:
Ein trainierter Algorithmus ermittelt verschiedene einzigartige Details des Gesichts einer Person, wie z B. die Anzahl der Pixel zwischen den Augen oder die Krümmung der Lippen, werden unter anderem logisch interpretiert, um das Gesicht innerhalb des Systems zu rekonstruieren. Diese rekonstruierten Gesichter werden dann mit einer großen Anzahl von Gesichtern verglichen, die in der Datenbank des Systems gespeichert sind. Wenn der Algorithmus erkennt, dass das reproduzierte Gesicht mathematisch mit einem in der Datenbank vorhandenen Gesicht übereinstimmt, „erkennt“ das System es und führt die Aufgabe des Benutzers aus.
Heutige Gesichtserkennungssysteme erledigen nicht nur den gesamten Vorgang in wenigen Nanosekunden, sondern können auch bei schlechten Lichtverhältnissen, schlechter Bildauflösung und schlechten Betrachtungswinkeln ihre Arbeit erledigen.
Wie andere Technologien der künstlichen Intelligenz müssen Gesichtserkennungssysteme bei der Verwendung für verschiedene Zwecke einigen ethischen Grundsätzen folgen. Zu diesen Vorschriften gehören:
Zuallererst muss die Entwicklung von Gesichtserkennungsgeräten das System vollständig verhindern Voreingenommenheit gegenüber einer Person oder Gruppe aufgrund von Rasse, Geschlecht, Gesichtszügen, Deformationen oder anderen Gründen zumindest minimieren. Mittlerweile gibt es zahlreiche Belege dafür, dass Gesichtserkennungssysteme wahrscheinlich nicht zu 100 % fair funktionieren. Daher verbringen Unternehmen, die Systeme zur Unterstützung dieser Technologie entwickeln, oft Hunderte von Stunden damit, alle in ihren Systemen gefundenen Spuren von Voreingenommenheit zu beseitigen.
Seriöse Organisationen wie Microsoft stellen häufig qualifizierte Experten aus möglichst vielen ethnischen Gemeinschaften ein. Während der Forschungs-, Entwicklungs-, Test- und Designphasen ihres Gesichtserkennungssystems ermöglichte ihnen die Vielfalt die Erstellung riesiger Datensätze zum Trainieren von KI-Datenmodellen. Während große Datensätze den Bias-Quotienten verringern, ist Vielfalt auch symbolisch. Die Auswahl von Personen aus der ganzen Welt trägt dazu bei, die Vielfalt der realen Welt widerzuspiegeln.
Um Verzerrungen durch Gesichtserkennungssysteme zu beseitigen, müssen Unternehmen zusätzliche Anstrengungen unternehmen. Um dies zu erreichen, müssen die für maschinelles Lernen und Etikettierung verwendeten Datensätze vielfältig sein. Am wichtigsten ist, dass die Ausgabequalität eines fairen Gesichtserkennungssystems unglaublich hoch sein wird, da es überall auf der Welt nahtlos und ohne jegliche Voreingenommenheit funktioniert.
Um die Fairness des Gesichtserkennungssystems sicherzustellen, können Entwickler während der Betatestphase auch Endkunden einbeziehen. Die Möglichkeit, ein solches System in realen Szenarien zu testen, wird die Qualität seiner Funktionalität nur verbessern.
Organisationen, die Gesichtserkennungssysteme am Arbeitsplatz und Cybersicherheitssysteme verwenden, müssen alles wissen Einzelheiten darüber, wo Informationen zum maschinellen Lernen gespeichert werden. Solche Organisationen müssen die Grenzen und Möglichkeiten der Technologie verstehen, bevor sie sie im täglichen Betrieb implementieren. Unternehmen, die KI-Technologie anbieten, müssen ihren Kunden gegenüber völlige Transparenz über diese Details wahren. Darüber hinaus müssen Dienstleister sicherstellen, dass ihre Gesichtserkennungssysteme je nach Bedarf von Kunden an jedem Ort genutzt werden können. Alle Aktualisierungen im System müssen vor dem Fortfahren vom Kunden gültig genehmigt werden.
Wie bereits erwähnt, werden Gesichtserkennungssysteme in mehreren Abteilungen eingesetzt. Organisationen, die solche Systeme herstellen, müssen dafür zur Verantwortung gezogen werden, insbesondere wenn die Technologie das Potenzial hat, sich direkt auf eine Person oder Gruppe auszuwirken (Strafverfolgung, Überwachung). Rechenschaftspflicht in einem solchen System bedeutet, Anwendungsfälle einzubeziehen, um physischen oder gesundheitlichen Schaden, finanzielle Veruntreuung oder andere Probleme zu verhindern, die sich aus dem System ergeben können. Um ein Element der Kontrolle in den Prozess einzuführen, übernimmt eine qualifizierte Person die Verantwortung für die Systeme in der Organisation, um maßvolle und logische Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus müssen Unternehmen, die Gesichtserkennungssysteme in ihren täglichen Betrieb integrieren, sofort auf die Unzufriedenheit ihrer Kunden mit der Technologie eingehen.
Unter normalen Umständen darf das Gesichtserkennungssystem nicht dazu verwendet werden, Einzelpersonen oder Gruppen ohne deren Zustimmung auszuspionieren oder anderes Verhalten. Einige Institutionen, wie zum Beispiel die Europäische Union (EU), verfügen über standardisierte Gesetze (DSGVO), um zu verhindern, dass unbefugte Organisationen Personen im Zuständigkeitsbereich des Leitungsorgans ausspionieren. Organisationen mit solchen Systemen müssen alle US-amerikanischen Datenschutzgesetze einhalten.
Es sei denn, dies wurde von der nationalen Regierung oder einem zuständigen Regierungsorgan genehmigt, für Zwecke im Zusammenhang mit der nationalen Sicherheit oder andere Eine Organisation kann ein Gesichtserkennungssystem nicht zur Überwachung einer Person oder Gruppe verwenden, es sei denn, der Zweck ist für die zwingende Situation relevant. Grundsätzlich ist es strengstens untersagt, diese Technologie zur Verletzung der Menschenrechte und Freiheiten der Opfer einzusetzen.
Obwohl Gesichtserkennungssysteme so programmiert sind, dass sie diese Vorschriften ausnahmslos einhalten, können sie aufgrund von Bedienfehlern zu Problemen führen. Einige der Hauptprobleme im Zusammenhang mit dieser Technologie sind:
Wie bereits erwähnt, digitales Bezahlen Apps Ein Gesichtserkennungssystem ist enthalten, mit dem Benutzer Transaktionen mithilfe der Technologie überprüfen können. Aufgrund der Existenz dieser Technologie sind kriminelle Aktivitäten zu Zahlungszwecken wie Diebstahl der Gesichtsidentität und Betrug mit Debitkarten sehr wahrscheinlich. Kunden entscheiden sich für Gesichtserkennungssysteme, weil sie den Benutzern großen Komfort bieten. Allerdings kann in einem solchen System ein Fehler passieren, wenn eineiige Zwillinge damit unautorisierte Zahlungen von den Bankkonten des jeweils anderen tätigen. Es besteht die Sorge, dass trotz der Sicherheitsprotokolle in Gesichtserkennungssystemen das Kopieren von Gesichtern zur Veruntreuung von Geldern führen kann.
Gesichtserkennungssysteme werden verwendet, um öffentliche Kriminelle zu identifizieren, bevor sie verhaftet werden. Obwohl die Technologie als Konzept zweifellos für die Strafverfolgung nützlich ist, gibt es einige offensichtliche Probleme bei ihrer Funktionsweise. Kriminelle können diese Technologie auf verschiedene Arten missbrauchen. Beispielsweise liefert das Konzept der voreingenommenen KI Strafverfolgungsbeamten ungenaue Ergebnisse, da die Systeme manchmal nicht zwischen farbigen Menschen unterscheiden können. Typischerweise werden solche Systeme anhand von Datensätzen trainiert, die Bilder von weißen Männern enthalten. Die Funktionsweise des Systems ist also falsch, wenn es darum geht, Menschen anderer Rassen zu identifizieren.
Es gab mehrere Fälle, in denen Organisationen oder öffentlichen Einrichtungen vorgeworfen wurde, fortschrittliche Gesichtserkennungssysteme zu nutzen, um illegal Zivilisten auszuspionieren. Videodaten, die von Personen unter ständiger Überwachung gesammelt werden, können für verschiedene schändliche Zwecke verwendet werden. Einer der größten Nachteile von Gesichtserkennungssystemen besteht darin, dass die von ihnen bereitgestellten Ergebnisse zu allgemein sind. Wenn beispielsweise eine Person verdächtigt wird, eine Straftat begangen zu haben, wird ein Foto von ihr gemacht und zusammen mit Fotos mehrerer Krimineller überprüft, ob die Person vorbestraft ist. Das Zusammenfassen der Daten bedeutet jedoch, dass die Gesichtserkennungsdatenbank Fotos des Mannes und der erfahrenen Straftäter speichert. Auch wenn die Person relativ unschuldig ist, wird ihre Privatsphäre verletzt. Zweitens kann die Person in einem schlechten Licht gesehen werden, obwohl sie allem Anschein nach unschuldig ist.
Wie bereits erwähnt, sind die Hauptprobleme und Fehler im Zusammenhang mit der Gesichtserkennungstechnologie auf mangelnde Fortschritte in der Technologie, mangelnde Vielfalt in den Datensätzen und eine ineffiziente Handhabung des Systems durch Organisationen zurückzuführen. Der Anwendungsbereich künstlicher Intelligenz und ihre Anwendung im realen Bedarf dürfte jedoch unbegrenzt sein. Risiken bei der Gesichtserkennungstechnologie entstehen häufig dann, wenn die Technologie nicht so funktioniert, wie es eigentlich erforderlich ist.
Aber es ist absehbar, dass mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie in Zukunft technologiebezogene Probleme gelöst werden. Probleme im Zusammenhang mit Voreingenommenheit in KI-Algorithmen werden irgendwann beseitigt. Damit diese Technologie jedoch einwandfrei funktioniert, ohne gegen ethische Normen zu verstoßen, müssen Organisationen ein strenges Maß an Governance für solche Systeme einhalten. Mit einer besseren Governance könnten in Zukunft Fehler im Gesichtserkennungssystem behoben werden. Daher müssen Forschung, Entwicklung und Design solcher Systeme verbessert werden, um positive Lösungen zu erzielen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEthische Grundsätze der Gesichtserkennungstechnologie. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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