Informe: Negro y marrón caras no tan reconocibles a la tecnología de reconocimiento facial

tecnología de reconocimiento Facial está mostrando una gran promesa cuando se trata de seguridad — a menos que usted es una persona de color, y especialmente si usted es una mujer Negra de edad o más y mujeres.

Un nuevo estudio realizado por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología muestra que el reconocimiento facial de los sistemas no están funcionando demasiado bien cuando se trata de Negros, Asiáticos y Nativos Americanos caras, CNET es la presentación de informes.

La tecnología genera más falsos positivos cuando llegó a la comparación de dos fotos diferentes de la misma persona a persona de color — una práctica conocida como uno-a-uno coincidencia utilizado en tareas como desbloquear un teléfono celular o la comprobación de una foto de pasaporte, de acuerdo con CNET.

El estudio incluyó alto perfil de empresas como Microsoft, Intel y Panasonic. Amazon, cuyo Rekognition software ha sido criticado por origen racial y los prejuicios de género, no presentar su algoritmo para la prueba, informa CNET.

Las pruebas mostraron que el reconocimiento fue aún más problemático para los rostros de las mujeres y entre las personas de edad.

“a pesar de que generalmente es incorrecto a hacer declaraciones a través de algoritmos, se encontró evidencia empírica de la existencia de la demográficos diferenciales en la mayoría de los algoritmos de detección de caras que hemos estudiado,” Patrick Grother, un equipo científico del instituto y principal autor del informe, dijo en una declaración proporcionada a CNET.

“Aunque no estamos de explorar lo que podría causar estos diferenciales, estos datos serán de gran utilidad para los responsables políticos, los desarrolladores y los usuarios finales en la forma de pensar acerca de las limitaciones y el uso apropiado de estos algoritmos,” Grother dijo.

El informe también señaló que existen altas tasas de falsos positivos para las mujeres Negras, y que esto podría conducir a falsas acusaciones de la aplicación de la ley, Grother, dijo en su declaración.

“En un uno-a-una búsqueda, un falso negativo puede ser más que una molestia — usted no puede conseguir en el teléfono, pero el problema general puede ser remediada por un segundo intento”, dijo. “Pero un falso positivo en un uno-a-uno de la búsqueda pone una incorrecta partido en una lista de candidatos que garantiza un mayor escrutinio.”

El instituto estudió a más de 18 millones de fotos de 8,5 millones de personas para el informe, y sacó las fotos de el Departamento de Estado, Seguridad Nacional y el FBI, CNET informó.

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