Inhaltsverzeichnis
1. Fairness der Gesichtserkennung
2. Offenheit in der Funktionsweise von KI
3. Verantwortlichkeiten der Stakeholder
4. Einwilligung und Benachrichtigung vor der Überwachung
5. Rechtmäßige Überwachung zur Vermeidung von Menschenrechtsverletzungen
6. Verifizierungsfehler beim Einkaufen
7. Ungenaue Anwendungen der Strafverfolgungsbehörden
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Ethische Grundsätze für Gesichtserkennungstechnologie

Apr 08, 2023 pm 03:51 PM
人工智能 ai 面部识别

Das enorme Potenzial der Gesichtserkennungstechnologie in verschiedenen Bereichen ist nahezu unvorstellbar.

Allerdings gibt es bestimmte häufige Funktionsfehler und einige ethische Probleme, die vor der Verwendung behoben werden müssen.

Ethische Grundsätze für Gesichtserkennungstechnologie

Gesichtserkennungssysteme nutzen biometrische Technologie, um Gesichtsmerkmale aus Fotos oder Videos abzubilden und diese Informationen dann mit einer Datenbank bekannter Gesichter zu vergleichen, um eine Übereinstimmung zu finden. Die Gesichtserkennung kann dabei helfen, die Identität einer Person zu überprüfen, wirft aber auch Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre auf.

Wie bei anderen Technologien der künstlichen Intelligenz gibt es einige ethische Grundsätze, die beim Einsatz von Gesichtserkennungssystemen befolgt werden müssen. Zu diesen Grundsätzen gehören:

1. Fairness der Gesichtserkennung

Erstens muss die Entwicklung der Gesichtserkennungstechnologie sicherstellen, dass das System die Diskriminierung von Einzelpersonen oder Gruppen aufgrund von Rasse, Geschlecht, Gesichtsmerkmalen vollständig verhindern oder zumindest minimieren kann. Deformität oder andere Aspekte Vorurteile. Mittlerweile gibt es zahlreiche Belege dafür, dass Gesichtserkennungssysteme wahrscheinlich nicht zu 100 % fair funktionieren. Infolgedessen verbringen Unternehmen, die die Technologie entwickeln, oft Hunderte von Stunden damit, alle darin gefundenen Spuren von Voreingenommenheit zu beseitigen.

Organisationen müssen ihre Anstrengungen verdoppeln, um Verzerrungen in Gesichtserkennungssystemen zu beseitigen, und um dies zu erreichen, müssen die für maschinelles Lernen und Kennzeichnung verwendeten Datensätze vielfältig sein. Am wichtigsten ist, dass die Ausgabequalität eines fairen Gesichtserkennungssystems sehr hoch sein wird, da es überall auf der Welt nahtlos und ohne jegliche Voreingenommenheit funktionieren kann.

Um die Fairness von Gesichtserkennungssystemen sicherzustellen, können Entwickler in der Testphase auch Endkunden einbeziehen.

2. Offenheit in der Funktionsweise von KI

Organisationen, die Gesichtserkennungssysteme in Arbeitsplatz- und Cybersicherheitssysteme integrieren, müssen alles darüber wissen, wo die Daten des maschinellen Lernens gespeichert sind. Solche Organisationen müssen die Grenzen und Möglichkeiten der Technologie verstehen, bevor sie sie implementieren. Unternehmen, die KI-Technologie anbieten, müssen gegenüber ihren Kunden hinsichtlich dieser Details völlig transparent sein. Darüber hinaus müssen Dienstleister sicherstellen, dass ihre Gesichtserkennungssysteme von Kunden je nach Bedarf an jedem Ort genutzt werden können. Und alle Aktualisierungen im System müssen nach Erhalt einer gültigen Genehmigung des Kunden vorgenommen werden.

3. Verantwortlichkeiten der Stakeholder

Wie bereits erwähnt, werden Gesichtserkennungssysteme in mehreren Bereichen eingesetzt. Organisationen, die solche Systeme entwickeln, müssen dafür zur Verantwortung gezogen werden, insbesondere wenn die Technologie direkte Auswirkungen auf Einzelpersonen oder Gruppen haben kann (Strafverfolgung, Überwachung). Die Haftung in solchen Systemen soll dazu dienen, körperliche oder gesundheitliche Schäden, finanzielle Unterschlagung oder andere systembedingte Probleme zu verhindern. Um ein Element der Kontrolle in den Prozess einzuführen, muss eine qualifizierte Person mit der Leitung der Systeme in der Organisation beauftragt werden, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Darüber hinaus müssen Unternehmen, die Gesichtserkennungssysteme in ihren täglichen Betrieb integrieren, sofort auf die Unzufriedenheit ihrer Kunden im Zusammenhang mit der Technologie eingehen.

4. Einwilligung und Benachrichtigung vor der Überwachung

Unter normalen Umständen dürfen Gesichtserkennungssysteme nicht dazu verwendet werden, Einzelpersonen, Gruppen oder andere ohne deren Zustimmung auszuspionieren. Einige Institutionen, wie beispielsweise die Europäische Union, verfügen über standardisierte Gesetze (DSGVO), um zu verhindern, dass unbefugte Organisationen Personen überwachen. Organisationen mit solchen Systemen müssen alle Datenschutzbestimmungen des Landes einhalten.

5. Rechtmäßige Überwachung zur Vermeidung von Menschenrechtsverletzungen

Organisationen dürfen Gesichtserkennungssysteme nicht zur Überwachung von Einzelpersonen oder Gruppen verwenden, es sei denn, dies wurde von der staatlichen oder staatlichen Entscheidungsbehörde für Zwecke im Zusammenhang mit der nationalen Sicherheit oder anderen wichtigen Situationen genehmigt. Grundsätzlich ist der Einsatz dieser Technologie zur Verletzung der Menschenrechte und Freiheiten der Opfer strengstens untersagt.

6. Verifizierungsfehler beim Einkaufen

Wie bereits erwähnt, sind Gesichtserkennungssysteme in digitale Zahlungs-Apps integriert, damit Benutzer Transaktionen mithilfe der Technologie überprüfen können. Der Einsatz dieser Technologie zum Bezahlen erhöht die Wahrscheinlichkeit krimineller Aktivitäten wie Gesichtsidentitätsdiebstahl und Debitkartenbetrug. Kunden entscheiden sich für Gesichtserkennungssysteme aufgrund des großen Komforts, den sie den Benutzern bieten. Ein Fehler, der in einem solchen System jedoch auftreten kann, besteht darin, dass eineiige Zwillinge die Bankkonten des anderen für nicht autorisierte Zahlungen nutzen können.

7. Ungenaue Anwendungen der Strafverfolgungsbehörden

Gesichtserkennungssysteme werden verwendet, um Kriminelle zu identifizieren, bevor sie gefasst werden. Obwohl die Technologie als Konzept zweifellos für die Strafverfolgung nützlich ist, gibt es einige eklatante Probleme bei ihrer Arbeit, wie etwa voreingenommene künstliche Intelligenz, die den Strafverfolgungsbeamten ungenaue Ergebnisse liefert, weil Systeme manchmal nicht in der Lage sind, zwischen farbigen Menschen zu unterscheiden. Typischerweise werden solche Systeme anhand von Datensätzen trainiert, die Bilder von weißen Menschen enthalten. Daher ist die Arbeit des Systems bei der Identifizierung von Menschen anderer Rassen mit Fehlern behaftet.

Wie wir sehen können, sind die Hauptprobleme und Fehler im Zusammenhang mit der Gesichtserkennungstechnologie auf mangelnde Weiterentwicklung der Technologie, mangelnde Vielfalt in den Datensätzen und eine ineffiziente Handhabung des Systems durch Organisationen zurückzuführen.

Es ist absehbar, dass mit der weiteren Weiterentwicklung der Technologie in Zukunft technologiebezogene Probleme gelöst werden; Probleme im Zusammenhang mit der Voreingenommenheit in Algorithmen der künstlichen Intelligenz werden schließlich beseitigt. Damit die Technologie jedoch einwandfrei funktioniert, ohne gegen ethische Grundsätze zu verstoßen, müssen Organisationen ein strenges Maß an Governance für solche Systeme einhalten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEthische Grundsätze für Gesichtserkennungstechnologie. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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