面部识别技术的品德准则

面部识别技术在各个畛域中的渺小后劲简直是无法构想的。

但是，在经常使用之前，须要处置其配置中经常出现的某些失误和一些品德疑问。

面部识别系统经常使用生物识别技术从照片或视频中映射面部特色，而后将这些消息与已知人脸数据库启动比对，以找到婚配项。面部识别可以协助验证一团体的身份，但它也会引发隐衷疑问。

与其他人工默认技术一样，在经常使用面部识别系统时须要遵照一些品德准则。这些准则包括：

1. 人脸识别的偏心性

首先，面部识别技术的开发必定确保系统能够齐全防止或至少最小化基于种族、性别、面部特色、畸形或其余方面对任何团体或个体的成见。如今，有充沛的证据标明，面部识别系统在其运转中无法能100% 偏心。因此，开发该技术的公司通常须要破费数百小时来消弭其中发现的一切成见痕迹。

组织必定加倍致力以消弭面部识别系统中的成见，为此，用于机器学习和标志的数据集必定多样化。最关键的是，一个偏心的面部识别系统的输入品质将十分高，由于它可以谢环球任何中央无缝上班，没有任何成见。

为了确保面部识别系统的偏心性，开发人员还可以在测试阶段让最终客户介入出去。

2. 人工默认运作的放开性

将面部识别系统归入上班场合和网络安保系统的组织须要了解机器学习数据存储位置的一切消息。此类组织须要在实施该技术之前了解其局限性和配置。提供人工默认技术的公司必定在这些细节上对客户齐全透明。此外，服务提供商还必定确保其面部识别系统可由客户依据其便利性从任何位置经常使用。并且系统中的任何降级必定在收到客户的有效同意后才干启动。

3. 利益关系方的责任

如前所述，面部识别系统部署在多个畛域。开发此类系统的组织必定对其担任，尤其是在技术或者间接影响任何团体或集团(执法、监督)的状况下。此类系统中的责任旨在防止系统或者形成的身材或肥壮损伤、财务挪用或其余由系统惹起的疑问。为了在流程中引入控制因素，须要让一名合格的人员担任组织中的系统，以做出正当的决策。除此之外，将面部识别系统归入日常运营的组织必定立刻处置与该技术关系的客户不满。

4. 监控前的赞同和通知

在反常状况下，未经团体、集团或其他人赞同，不得经常使用面部识别系统对其启动窥探。某些机构，如欧盟，有一套规范化的法律(GDPR)，以防止未经授权的组织监控团体。领有此类系统的组织必定遵守该国一切的数据包全和隐衷法规。

5. 非法监控以防止侵犯人权

除非国度或政府决策控制机构出于与国度安保或其余关键状况关系的目标而授权，否则组织不能经常使用面部识别系统来监控任何团体或集团。基本上，严禁经常使用该技术侵犯受益者的人权和自在。

6. 购物时出现验证失误

如前所述，面部识别系统被归入数字支付运行程序中，以便用户可以经常使用该技术验证买卖。经常使用这种技术启动支付，很或者会出现面部身份偷盗和借记卡欺诈等立功优惠。客户之所以选用面部识别系统，是由于它为用户提供了极大的便利。但是，此类系统中或者出现的一个失误是，同卵双胞胎可以经常使用彼此银行账户启动未经授权的付款。

7. 执法放开不准确

面部识别系统被用来在抓捕罪犯之前识别他们。虽然该技术作为一个概念在执法中无疑是有用的，但其上班中存在一些突出的疑问，例如，有成见的人工默认为执法人员提供了不准确的结果，由于有时系统无法辨别有色人种。通常，这种系统是用蕴含白人图像的数据集来训练的。因此，在识别其余种族的人时，该系统的上班充溢了失误。

正如咱们所看到的，与面部识别技术关系的关键疑问和失误源于技术不足提高、数据集不足多样性以及组织对系统的低效处置。

可以预感，随着未来技术的进一步提高，与技术关系的疑问将获取处置；人工默认算法中与成见关系的疑问最终将被消弭。但是，为了让该技术在不违犯任何品德准则的状况下完美运转，组织必定对此类系统坚持严厉的控制水平。