Gesigsherkenning: 'n Tegnologie met uiteenlopende toepassings, maar met etiese bagasie

• Author:
• Author naam

  Quantumrun Foresight
• 11 Januarie 2022

Insig opsomming

Gesigsherkenningstegnologie, wat in die 2010's na vore gekom het, het algemeen geword in slimfone en wetstoepassing, maar dit bly 'n onderwerp van kontroversie. Skeptici voer aan dat dit privaatheid inbreuk maak en rasse- en geslagsvooroordele in stand hou. Alhoewel dit potensiële voordele inhou, soos om kriminele ondersoeke te help en sekuriteit te verbeter, wek dit ook kommer oor toesig, werkverskuiwing en omgewingsimpak.

Gesigsherkenning tegnologie konteks

Gesigsherkenning is 'n tegnologie-gebaseerde metode om (hoofsaaklik) 'n menslike gesig te identifiseer. Gesigsherkenningstelsels gebruik biometrie om gesigseienskappe van 'n beeld of video te karteer. Dan, om 'n passing te bepaal, kruisondervra hulle die inligting na 'n databasis van bekende gesigte. Die geskiedenis van gesigsherkenning kan teruggevoer word na die 1960's. Dit was egter eers in die 2010's dat rekenaars in staat genoeg was vir gesigsherkenning om ekonomies en alledaags oor 'n reeks toepassings te word. 

Alledaagse verbruikers gebruik tans gesigsherkenning op hul slimfone en ander persoonlike toestelle. In 2015 het Microsoft se Hello en Android se Trusted Face gebruikers in staat gestel om by hul slimfone aan te meld bloot deur hulle na hul gesigte te wys. Face ID, Apple se gesigherkenningstegnologie, is die eerste keer in 2017 met die iPhone X bekendgestel. Aan die ander uiterste is Osama bin Laden se verblyfplek en identiteit in 2011 met behulp van gesigherkenningsagteware bevestig.

Die tegnologie het sedert die 2010's voortdurende debat ontketen, met skeptici wat glo dat dit 'n inbreuk op privaatheid is. Gevolglik het regerings in streke soos San Francisco, Oakland en Boston gesigsherkenningstegnologie verbied. Daarbenewens, volgens studies, kan gesigsherkenningsagteware onbedoelde rasse- en geslagsvooroordeel bevat. Byvoorbeeld, in 2018 het joernaliste onthul dat IBM en Microsoft se gesigherkenningstelsels aansienlik minder effektief was om mense van kleur te onderskei. Verder, volgens 2021-toetse wat deur die American Civil Liberties Union en MIT uitgevoer is, kon Amazon se herkenningsalgoritme nie meer gereeld vroue en gekleurde mense identifiseer as wit mans nie.

Ontwrigtende impak

Vanaf 2021 maak polisiedepartemente en wetstoepassingsagentskappe regoor die ontwikkelde wêreld swaar op gesigsherkenningsdatabasisse staat. Volgens navorsing deur die Electronic Frontier Foundation, versamel wetstoepassingsagentskappe gereeld mugshots en vergelyk dit met plaaslike, staats- en federale databasisse vir gesigherkenning. Daarbenewens kan wetstoepassingsowerhede hierdie mugshot-databasisse begin gebruik om persone te identifiseer in foto's wat van verskeie bronne versamel is, insluitend geslotekringtelevisiekameras, verkeerskameras, sosiale media en foto's wat self deur polisiebeamptes geneem is. 

Mense wat lughawens binnegaan en verlaat, kan opgespoor word deur gebruik te maak van gesigsherkenningstegnologie. Die departement van binnelandse veiligheid het die tegnologie gebruik om persone te identifiseer wat hul visums oorbly of onder kriminele ondersoek is. Net so gebruik sosialemediaplatforms algoritmes om gesigte op te spoor. Om individue op foto's te merk, skep 'n interkonneksie van profiele, wat moontlik inligting aan kuberkrakers en regeringsowerhede openbaar. 

Daarbenewens eksperimenteer motorvervaardigers met gesigsherkenningstegnologie om motordiefstal te help verminder. Project Mobil eksperimenteer met 'n paneelbordkamera wat gesigsherkenning gebruik om 'n voertuig se primêre bestuurder en dalk ander gemagtigde bestuurders te identifiseer. Voertuigeienaars kan moontlik hierdie tegnologie gebruik om die motor te verbied om te begin as 'n ongemagtigde bestuurder deur die kamera se gesigsherkenningstegnologie herken word. 

Implikasies van gesigsherkenningstegnologie

Wyer implikasies van gesigsherkenningstegnologie kan die volgende insluit:

• Om owerhede by te staan ​​om staats- of landwye soektogte na kriminele voortvlugtiges te bespoedig, asook om vermiste persone se sake op te los. 
• Bystand van noodwerkers identifiseer individue in nood tydens mediese noodgevalle en natuurrampe, sowel as tydens afgeleë soek- en reddingsgevalle.
• Aktiveer verbeterde sekuriteit en anti-diefstal funksionaliteit vir 'n persoon se slimhuis, voertuig en sensitiewe persoonlike elektronika.
• Rekenaars in kleinhandelwinkels wat nuwe, bestaande en lojale klante herken wanneer hulle die winkel binnekom, en die beskikbare winkelkliëntediensverteenwoordigers in kennis stel (deur 'n gehoorstuk of tablet) wie die persoon is, in watter items hulle dalk die meeste sou belangstel, en individuele transaksies.
• Elektroniese advertensieborde en ander buitelugadvertensies wat pasgemaakte boodskappe aan 'n verbyganger aanbied wanneer hulle hul gesig herken. 
• Verhoogde sosiale polarisasie en wantroue aangesien sekere gemeenskappe buite verhouding geteiken en gemonitor kan voel, terwyl ander by verbeterde veiligheids- en sekuriteitsmaatreëls kan baat.
• Verhoogde toesig en verminderde privaatheid vir werknemers, sowel as potensiële vooroordele in huur- en bevorderingsprosesse gebaseer op gesigsanalise.
• Kommer oor kiesersprivaatheid, potensiële manipulasie van kiesersdata en die invloed van geteikende boodskappe gebaseer op gesigsanalise, polariseer politieke diskoers verder.
• Nuwe markgeleenthede vir tegnologiemaatskappye terwyl dit ook lei tot werksverplasing in kleinhandel of kliëntediens.
• Die behoefte aan uitgebreide databerging en rekenaarkrag, wat bydra tot verhoogde energieverbruik en die verergering van die koolstofvoetspoor van datasentrums en tegnologie-infrastruktuur.

Vrae om te oorweeg

• Voel jy gesigsherkenning is 'n bedreiging vir jou privaatheid? Indien wel, hoe?
• Watter stappe moet beheerliggame neem om die misbruik van gesigsherkenningsagteware te voorkom?