面部識別技術(shù)在各個領(lǐng)域中的巨大潛力幾乎是不可想象的。

然而，在使用之前，需要解決其功能中常見的某些錯誤和一些道德問題。

面部識別系統(tǒng)使用生物識別技術(shù)從照片或視頻中映射面部特征，然后將這些信息與已知人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對，以找到匹配項(xiàng)。面部識別可以幫助驗(yàn)證一個人的身份，但它也會引發(fā)隱私問題。

與其他人工智能技術(shù)一樣，在使用面部識別系統(tǒng)時需要遵循一些道德原則。這些原則包括：

1. 人臉識別的公平性

首先，面部識別技術(shù)的開發(fā)必須確保系統(tǒng)能夠完全防止或至少最小化基于種族、性別、面部特征、畸形或其他方面對任何個人或群體的偏見?，F(xiàn)在，有充分的證據(jù)表明，面部識別系統(tǒng)在其運(yùn)行中不可能 100% 公平。因此，開發(fā)該技術(shù)的公司通常需要花費(fèi)數(shù)百小時來消除其中發(fā)現(xiàn)的所有偏見痕跡。

組織必須加倍努力以消除面部識別系統(tǒng)中的偏見，為此，用于機(jī)器學(xué)習(xí)和標(biāo)記的數(shù)據(jù)集必須多樣化。最重要的是，一個公平的面部識別系統(tǒng)的輸出質(zhì)量將非常高，因?yàn)樗梢栽谑澜缛魏蔚胤綗o縫工作，沒有任何偏見。

為了確保面部識別系統(tǒng)的公平性，開發(fā)人員還可以在測試階段讓最終客戶參與進(jìn)來。

2. 人工智能運(yùn)作的開放性

將面部識別系統(tǒng)納入工作場所和網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)的組織需要了解機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)存儲位置的所有信息。此類組織需要在實(shí)施該技術(shù)之前了解其局限性和功能。提供人工智能技術(shù)的公司必須在這些細(xì)節(jié)上對客戶完全透明。此外，服務(wù)提供商還必須確保其面部識別系統(tǒng)可由客戶根據(jù)其便利性從任何位置使用。并且系統(tǒng)中的任何更新必須在收到客戶的有效批準(zhǔn)后才能進(jìn)行。

3. 利益相關(guān)方的責(zé)任

如前所述，面部識別系統(tǒng)部署在多個領(lǐng)域。開發(fā)此類系統(tǒng)的組織必須對其負(fù)責(zé)，尤其是在技術(shù)可能直接影響任何個人或團(tuán)體(執(zhí)法、監(jiān)視)的情況下。此類系統(tǒng)中的責(zé)任旨在防止系統(tǒng)可能造成的身體或健康傷害、財務(wù)挪用或其他由系統(tǒng)引起的問題。為了在流程中引入控制要素，需要讓一名合格的人員負(fù)責(zé)組織中的系統(tǒng)，以做出合理的決策。除此之外，將面部識別系統(tǒng)納入日常運(yùn)營的組織必須立即解決與該技術(shù)相關(guān)的客戶不滿。

4. 監(jiān)控前的同意和通知

在正常情況下，未經(jīng)個人、團(tuán)體或其他人同意，不得使用面部識別系統(tǒng)對其進(jìn)行窺探。某些機(jī)構(gòu)，如歐盟，有一套標(biāo)準(zhǔn)化的法律(GDPR)，以防止未經(jīng)授權(quán)的組織監(jiān)控個人。擁有此類系統(tǒng)的組織必須遵守該國所有的數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私法規(guī)。

5. 合法監(jiān)控以避免侵犯人權(quán)

除非國家或政府決策管理機(jī)構(gòu)出于與國家安全或其他重要情況相關(guān)的目的而授權(quán)，否則組織不能使用面部識別系統(tǒng)來監(jiān)控任何個人或團(tuán)體?；旧?，嚴(yán)禁使用該技術(shù)侵犯受害者的人權(quán)和自由。

6. 購物時出現(xiàn)驗(yàn)證錯誤

如前所述，面部識別系統(tǒng)被納入數(shù)字支付應(yīng)用程序中，以便用戶可以使用該技術(shù)驗(yàn)證交易。使用這種技術(shù)進(jìn)行支付，很可能會發(fā)生面部身份盜竊和借記卡欺詐等犯罪活動。客戶之所以選擇面部識別系統(tǒng)，是因?yàn)樗鼮橛脩籼峁┝藰O大的便利。然而，此類系統(tǒng)中可能發(fā)生的一個錯誤是，同卵雙胞胎可以使用彼此銀行賬戶進(jìn)行未經(jīng)授權(quán)的付款。

7. 執(zhí)法申請不準(zhǔn)確

面部識別系統(tǒng)被用來在抓捕罪犯之前識別他們。雖然該技術(shù)作為一個概念在執(zhí)法中無疑是有用的，但其工作中存在一些突出的問題，例如，有偏見的人工智能為執(zhí)法人員提供了不準(zhǔn)確的結(jié)果，因?yàn)橛袝r系統(tǒng)無法區(qū)分有色人種。通常，這種系統(tǒng)是用包含白人圖像的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練的。因此，在識別其他種族的人時，該系統(tǒng)的工作充滿了錯誤。

正如我們所看到的，與面部識別技術(shù)相關(guān)的主要問題和錯誤源于技術(shù)缺乏進(jìn)步、數(shù)據(jù)集缺乏多樣性以及組織對系統(tǒng)的低效處理。

可以預(yù)見，隨著未來技術(shù)的進(jìn)一步進(jìn)步，與技術(shù)相關(guān)的問題將得到解決；人工智能算法中與偏見相關(guān)的問題最終將被消除。然而，為了讓該技術(shù)在不違反任何道德原則的情況下完美運(yùn)行，組織必須對此類系統(tǒng)保持嚴(yán)格的治理水平。