臉部辨識系統作為警方的辦案利器,在美國近年來也被大為運用,只不過成效似乎不彰。因為臉部辨識系統引發種族歧視問題,其中對黑人的辨識率不高,經常失誤造成精確度疑慮。

去年美國公民自由聯盟(ACLU)進行實驗,用亞馬遜(Amazon)的臉部辨識系統比對國會全體議員頭像,其中28名議員被系統誤認為有前科的罪犯,當中多人是黑人。

根據調查,演算法的主要工程師是白人男性,目前臉部辨識的演算法,辨別白人男性臉孔最為精確。省理工學院研究員布倫維妮(Joy Buolamwini)發表研究報告,綜合各辨識軟體數據,發現黑人女性被誤判的機率達35%,即使是專攻臉部辨識技術的Kairos公司誤判率也達22.5%。

美國治安最差城市之一的密西根州底特律市(Detroit),2017年花費逾100萬美元購買臉部辨識軟體,號稱有助維護治安。旦發現辨識度不高,分析師從監視畫面取下一個頭像,與資料庫比對後,竟出現170個可能的對象,根本無從下手。所以當地去年共發生261件兇殺案,僅比2017年少6件,強暴案還增加約200件。

雖然底特律警方表示不應該這麼快就開始使用臉部辨識系統執法,但人權團體表示,若誤判率如此高的狀況下,可能會讓許多無辜的人遭受波及,不可不慎。

文章來源:Facial recognition technology and identity politics

(中時電子報)

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