ఫేషియల్ రికగ్నిషన్: విభిన్నమైన అప్లికేషన్‌లతో కూడిన సాంకేతికత కానీ నైతిక సామాను

• రచయిత గురించి:
• రచయిత పేరు

  క్వాంటమ్రన్ దూరదృష్టి
• జనవరి 11, 2022

అంతర్దృష్టి సారాంశం

2010లలో ఉద్భవించిన ఫేషియల్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు మరియు చట్టాన్ని అమలు చేసేవారిలో సర్వసాధారణంగా మారింది, అయితే ఇది వివాదాస్పద అంశంగా మిగిలిపోయింది. ఇది గోప్యతపై దాడి చేస్తుందని మరియు జాతి మరియు లింగ పక్షపాతాలను శాశ్వతం చేస్తుందని సంశయవాదులు వాదించారు. ఇది నేర పరిశోధనలకు సహాయం చేయడం మరియు భద్రతను పెంచడం వంటి సంభావ్య ప్రయోజనాలను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, ఇది నిఘా, ఉద్యోగ స్థానభ్రంశం మరియు పర్యావరణ ప్రభావం గురించి ఆందోళనలను కూడా పెంచుతుంది.

ముఖ గుర్తింపు సాంకేతిక సందర్భం

ముఖ గుర్తింపు అనేది మానవ ముఖాన్ని (ప్రధానంగా) గుర్తించే సాంకేతికత ఆధారిత పద్ధతి. ఫేషియల్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్‌లు ఇమేజ్ లేదా వీడియో నుండి ముఖ లక్షణాలను మ్యాప్ చేయడానికి బయోమెట్రిక్‌లను ఉపయోగిస్తాయి. అప్పుడు, మ్యాచ్‌ని గుర్తించడానికి, వారు తెలిసిన ముఖాల డేటాబేస్‌కు సమాచారాన్ని క్రాస్ ఎగ్జామిన్ చేస్తారు. ఫేషియల్ రికగ్నిషన్ చరిత్ర 1960ల నాటిది. ఏది ఏమైనప్పటికీ, 2010ల వరకు కంప్యూటర్‌లు అనేక రకాల అప్లికేషన్‌లలో ఫేషియల్ రికగ్నిషన్‌ను ఆర్థికంగా మరియు సాధారణమైనవిగా మార్చడానికి తగినంత సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నాయి. 

రోజువారీ వినియోగదారులు ప్రస్తుతం వారి స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు మరియు ఇతర వ్యక్తిగత గాడ్జెట్‌లలో ముఖ గుర్తింపును ఉపయోగిస్తున్నారు. 2015లో, మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క హలో మరియు ఆండ్రాయిడ్ యొక్క విశ్వసనీయ ముఖం వినియోగదారులు తమ స్మార్ట్‌ఫోన్‌లను వారి ముఖాల వైపు చూపడం ద్వారా లాగిన్ అయ్యేలా చేసింది. ఫేస్ ID, Apple యొక్క ఫేస్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ, మొదటిసారిగా 2017లో iPhone Xతో పరిచయం చేయబడింది. మరోవైపు, ఒసామా బిన్ లాడెన్ ఆచూకీ మరియు గుర్తింపు 2011లో ముఖ గుర్తింపు సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఉపయోగించి నిర్ధారించబడింది.

ఈ సాంకేతికత 2010ల నుండి కొనసాగుతున్న చర్చకు దారితీసింది, సంశయవాదులు ఇది గోప్యతపై దాడి అని నమ్ముతున్నారు. ఫలితంగా, శాన్ ఫ్రాన్సిస్కో, ఓక్లాండ్ మరియు బోస్టన్ వంటి ప్రాంతాల్లోని ప్రభుత్వాలు ముఖ గుర్తింపు సాంకేతికతను నిషేధించాయి. అదనంగా, అధ్యయనాల ప్రకారం, ముఖ గుర్తింపు సాఫ్ట్‌వేర్ ఉద్దేశపూర్వకంగా జాతి మరియు లింగ పక్షపాతాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు. ఉదాహరణకు, 2018లో, జర్నలిస్టులు IBM మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క ఫేస్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్‌లు రంగు వ్యక్తులను గుర్తించడంలో చాలా తక్కువ ప్రభావవంతంగా ఉన్నాయని వెల్లడించారు. ఇంకా, అమెరికన్ సివిల్ లిబర్టీస్ యూనియన్ మరియు MIT నిర్వహించిన 2021 పరీక్షల ప్రకారం, Amazon యొక్క రికగ్నిషన్ అల్గోరిథం తెల్లటి మగవారి కంటే స్త్రీలను మరియు రంగు వ్యక్తులను ఎక్కువగా గుర్తించడంలో విఫలమైంది.

విఘాతం కలిగించే ప్రభావం

2021 నాటికి, అభివృద్ధి చెందిన ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న పోలీసు విభాగాలు మరియు చట్ట అమలు సంస్థలు ముఖ గుర్తింపు డేటాబేస్‌లపై ఎక్కువగా ఆధారపడతాయి. ఎలక్ట్రానిక్ ఫ్రాంటియర్ ఫౌండేషన్ పరిశోధన ప్రకారం, చట్టాన్ని అమలు చేసే ఏజెన్సీలు మామూలుగా మగ్‌షాట్‌లను సేకరిస్తాయి మరియు వాటిని స్థానిక, రాష్ట్ర మరియు ఫెడరల్ ఫేస్ రికగ్నిషన్ డేటాబేస్‌లతో సరిపోల్చుతాయి. అదనంగా, క్లోజ్డ్-సర్క్యూట్ టెలివిజన్ కెమెరాలు, ట్రాఫిక్ కెమెరాలు, సోషల్ మీడియా మరియు పోలీసు అధికారులు స్వయంగా తీసిన ఫోటోలతో సహా అనేక మూలాల నుండి సేకరించిన చిత్రాలలో వ్యక్తులను గుర్తించడానికి చట్టాన్ని అమలు చేసే అధికారులు ఈ మగ్‌షాట్ డేటాబేస్‌లను ఉపయోగించడం ప్రారంభించవచ్చు. 

విమానాశ్రయాలలోకి ప్రవేశించే మరియు నిష్క్రమించే వ్యక్తులను ముఖ గుర్తింపు సాంకేతికతలను ఉపయోగించి ట్రాక్ చేయవచ్చు. డిపార్ట్‌మెంట్ ఆఫ్ హోమ్‌ల్యాండ్ సెక్యూరిటీ వారి వీసాల కంటే ఎక్కువ కాలం గడిపిన లేదా నేర పరిశోధనలో ఉన్న వ్యక్తులను గుర్తించడానికి సాంకేతికతను ఉపయోగించింది. అదేవిధంగా, సోషల్ మీడియా ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు ముఖాలను గుర్తించడానికి అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తాయి. ఫోటోగ్రాఫ్‌లలో వ్యక్తులను ట్యాగ్ చేయడం ద్వారా ప్రొఫైల్‌ల పరస్పర అనుసంధానం ఏర్పడుతుంది, హ్యాకర్లు మరియు ప్రభుత్వ అధికారులకు సమాచారాన్ని బహిర్గతం చేసే అవకాశం ఉంది. 

అదనంగా, ఆటోమొబైల్ తయారీదారులు ఆటో దొంగతనాన్ని తగ్గించడంలో సహాయపడటానికి ఫేషియల్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీతో ప్రయోగాలు చేస్తున్నారు. ప్రాజెక్ట్ మొబిల్ వాహనం యొక్క ప్రాథమిక డ్రైవర్‌ను మరియు ఇతర అధీకృత డ్రైవర్‌లను గుర్తించడానికి ముఖ గుర్తింపును ఉపయోగించే డాష్‌బోర్డ్ కెమెరాతో ప్రయోగాలు చేస్తోంది. కెమెరా యొక్క ఫేషియల్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ ద్వారా అనధికారిక డ్రైవర్‌ను గుర్తించినట్లయితే, వాహన యజమానులు ఆటోమొబైల్ స్టార్ట్ చేయకుండా నిరోధించడానికి ఈ సాంకేతికతను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవచ్చు. 

ముఖ గుర్తింపు సాంకేతికత యొక్క చిక్కులు

ముఖ గుర్తింపు సాంకేతికత యొక్క విస్తృత చిక్కులు వీటిని కలిగి ఉండవచ్చు:

• నేరస్థుల కోసం రాష్ట్ర లేదా దేశవ్యాప్త శోధనలను వేగవంతం చేయడంలో అధికారులకు సహాయం చేయడం, అలాగే తప్పిపోయిన వ్యక్తుల కేసులను పరిష్కరించడం. 
• వైద్యపరమైన అత్యవసర పరిస్థితులు మరియు ప్రకృతి వైపరీత్యాలు, అలాగే రిమోట్ శోధన మరియు రెస్క్యూ కేసుల సమయంలో అవసరమైన వ్యక్తులను గుర్తించడంలో అత్యవసర సిబ్బందికి సహాయం చేయడం.
• ఒక వ్యక్తి యొక్క స్మార్ట్ హోమ్, వాహనం మరియు సున్నితమైన వ్యక్తిగత ఎలక్ట్రానిక్స్ కోసం మెరుగైన భద్రత మరియు దొంగతనం నిరోధక కార్యాచరణను ప్రారంభించడం.
• రిటైల్ స్టోర్ కంప్యూటర్‌లు స్టోర్‌లోకి ప్రవేశించినప్పుడు కొత్త, ఇప్పటికే ఉన్న మరియు విశ్వసనీయ కస్టమర్‌లను గుర్తించి, అందుబాటులో ఉన్న స్టోర్ కస్టమర్ సర్వీస్ ప్రతినిధులకు (ఇయర్‌పీస్ లేదా టాబ్లెట్ ద్వారా) తెలియజేస్తాయి, ఆ వ్యక్తి ఎవరు, వారికి ఏయే అంశాలు ఎక్కువగా ఆసక్తి ఉండవచ్చు మరియు వ్యక్తిగత డీల్‌లు.
• ఎలక్ట్రానిక్ బిల్‌బోర్డ్‌లు మరియు ఇతర బహిరంగ ప్రకటనలు బాటసారులకు వారి ముఖాన్ని గుర్తించిన తర్వాత అనుకూలీకరించిన సందేశాలను అందజేస్తాయి. 
• సామాజిక ధ్రువణత మరియు అపనమ్మకం పెరగడం వలన కొన్ని సంఘాలు అసమానంగా లక్ష్యంగా మరియు పర్యవేక్షించబడుతున్నాయని భావించవచ్చు, అయితే ఇతరులు మెరుగైన భద్రత మరియు భద్రతా చర్యల నుండి ప్రయోజనం పొందవచ్చు.
• ఉద్యోగుల కోసం పెరిగిన నిఘా మరియు తగ్గిన గోప్యత, అలాగే ముఖ విశ్లేషణ ఆధారంగా నియామకం మరియు ప్రమోషన్ ప్రక్రియలలో సంభావ్య పక్షపాతాలు.
• ఓటరు గోప్యత, ఓటరు డేటా యొక్క సంభావ్య తారుమారు మరియు ముఖ విశ్లేషణ ఆధారంగా లక్ష్య సందేశం యొక్క ప్రభావం గురించి ఆందోళనలు, రాజకీయ సంభాషణను మరింత ధ్రువీకరించడం.
• రిటైల్ లేదా కస్టమర్ సర్వీస్‌లో ఉద్యోగ స్థానభ్రంశానికి దారితీసేటప్పుడు సాంకేతిక కంపెనీలకు కొత్త మార్కెట్ అవకాశాలు.
• విస్తృతమైన డేటా నిల్వ మరియు కంప్యూటింగ్ శక్తి అవసరం, పెరిగిన శక్తి వినియోగానికి దోహదపడుతుంది మరియు డేటా సెంటర్లు మరియు సాంకేతిక మౌలిక సదుపాయాల యొక్క కార్బన్ పాదముద్రను మరింత దిగజార్చింది.

పరిగణించవలసిన ప్రశ్నలు

• ముఖ గుర్తింపు మీ గోప్యతకు ముప్పుగా భావిస్తున్నారా? అలా అయితే, ఎలా?
• ఫేషియల్ రికగ్నిషన్ సాఫ్ట్‌వేర్ దుర్వినియోగాన్ని నిరోధించడానికి పాలక సంస్థలు ఎలాంటి చర్యలు తీసుకోవాలి?