ACLU指Amazon人脸分辨技术准确率不足,竟将28名国会议员当成罪犯
2018-07-27 18:06:46 | 来源:ithome | 投稿:尤慧 | 编辑:dations

原标题:ACLU指Amazon人脸分辨技术准确率不足,竟将28名国会议员当成罪犯

图片来源: ACLU 美国公民自由联盟(American△Civil△Liberties△Union,ACLU)在本周公布了一项针对Amazon△Rekognition人脸分辨系统所进行的实验结果,ACLU建立了2.5万名罪犯的人脸资料库,再以535名美国国会议员的...

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美国公民自由联盟(American△Civil△Liberties△Union,ACLU)在本周公布了一项针对Amazon△Rekognition人脸分辨系统所进行的实验结果,ACLU建立了2.5万名罪犯的人脸资料库,再以535名美国国会议员的照片进行比对,发现Rekognition将28名国会议员分辨为罪犯,错误率达5%。

ACLU一向积极反对Amazon的Rekognition人脸分辨服务,认为假设执法机关使用了Rekognition,即有可能造成警方的偏见,进而危及人民的自由与生命。例如日前旧山金有一位警员拦下了一辆由黑人女性驾驶的汽车,将她戴上手铐且逼她在枪口前下跪,结果是车牌自动分辨系统出错了,以为那是遭窃车辆。

ACLU还认为人脸分辨将威胁美国宪法第一条正案所保护的各种行为,包括参与抗议集会、实践宗教信仰,或是被政府滥用以对抗移民者。

ACLU使用美国国会议员的照片来比对罪犯人脸资料库的用意之一应该是想要借此督促国会正视此事,以暂时阻止执法机关采用人脸分辨技术。

不过,根据Amazon向纽约时报所提出的声明,ACLU采用了Rekognition的预设值,它的信心门槛为80%,适用于企业用来比对员工与工作证上的照片是否相符,而Amazon推荐执法部门使用的却是信心门槛高达95%的设定,以降低错误的可能性。

此外,Amazon还强调Rekognition只是用来协助缩小范围,人们还是可以运用自己的判断能力来考虑可能的选项。

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