Das enorme Potenzial der Gesichtserkennungstechnologie in verschiedenen Bereichen ist nahezu unvorstellbar. Bevor die komplexesten Anwendungen implementiert werden können, müssen jedoch bestimmte häufige Fallstricke in der Funktionalität und einige ethische Überlegungen angegangen werden.
Ein präzises Gesichtserkennungssystem nutzt biometrische Technologie, um Gesichtsmerkmale aus Fotos oder Videos abzubilden. Es vergleicht die Informationen mit einer Datenbank bekannter Gesichter, um eine Übereinstimmung zu finden. Die Gesichtserkennung kann dabei helfen, die Identität einer Person zu überprüfen, wirft jedoch auch Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre auf.
Vor ein paar Jahrzehnten konnten wir nicht ahnen, dass die Gesichtserkennung in Zukunft ein fast integraler Bestandteil unseres Lebens werden würde. Vom Entsperren von Smartphones bis hin zur Durchführung von Online- oder Offline-Transaktionen ist diese Technologie heute tief in unserem täglichen Leben verankert.
Ein Gesichtserkennungssystem ist eine Anwendung der Computer-Vision- und maschinellen Lernkomponenten der künstlichen Intelligenz und funktioniert folgendermaßen: Ein Algorithmus wird darauf trainiert, verschiedene Details des Gesichts einer Person zu bestimmen, wie zum Beispiel die Anzahl der Pixel oder die Krümmung zwischen ihren Augen und andere Details, die logisch interpretiert werden, um das Gesicht im System zu rekonstruieren. Diese Nachbildung wird dann mit einer großen Anzahl von Gesichtern verglichen, die in der Systemdatenbank gespeichert sind. Wenn der Algorithmus beispielsweise eine Übereinstimmung mit einem in der Datenbank vorhandenen Gesicht erkennt, „erkennt“ das System diese und führt die Aufgabe des Benutzers aus.
Die heutigen Gesichtserkennungssysteme erledigen den gesamten Vorgang nicht nur in Sekunden, sondern sind auch in der Lage, ihre Arbeit auch bei schlechten Lichtverhältnissen, Bildauflösungen und Betrachtungswinkeln zu erledigen. Wie andere Technologien der künstlichen Intelligenz müssen Gesichtserkennungssysteme bei der Verwendung für verschiedene Zwecke bestimmte ethische Grundsätze befolgen.
Erstens muss die Entwicklung von Gesichtserkennungsgeräten die Diskriminierung von Personen aufgrund von Rasse, Geschlecht, Gesichtsmerkmalen, Deformationen oder anderen Merkmalen vollständig verhindern oder zumindest minimieren Aspekte. Vorurteile einer Person oder Gruppe. Es gibt mittlerweile zahlreiche Belege dafür, dass Gesichtserkennungssysteme in ihrer Funktionsweise wahrscheinlich nicht zu 100 % fair sind. Daher verbringen Unternehmen, die Systeme entwickeln, die diese Technologie unterstützen, oft Hunderte von Stunden damit, alle in ihren Systemen gefundenen Spuren von Voreingenommenheit zu beseitigen.
Renommierte Unternehmen wie Microsoft stellen oft qualifizierte Experten aus möglichst vielen ethnischen Gemeinschaften ein. Während der Forschungs-, Entwicklungs-, Test- und Designphasen ihrer Gesichtserkennungssysteme ermöglichte ihnen die Vielfalt die Erstellung riesiger Datensätze zum Trainieren von KI-Datenmodellen. Während große Datensätze die Verzerrung verringern, ist Vielfalt auch symbolisch. Die Auswahl von Personen aus der ganzen Welt trägt dazu bei, die Vielfalt der realen Welt widerzuspiegeln.
Um Verzerrungen durch Gesichtserkennungssysteme zu beseitigen, müssen Unternehmen zusätzliche Anstrengungen unternehmen. Um dies zu erreichen, müssen die für maschinelles Lernen und Etikettierung 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 funktioniert.
Um die Fairness von Gesichtserkennungssystemen sicherzustellen, können Entwickler während der Betatestphase auch Endkunden einbeziehen. Die Möglichkeit, ein solches System in realen Szenarien zu testen, wird die Qualität seiner Funktionalität nur verbessern.
Unternehmen, die Gesichtserkennungssysteme am Arbeitsplatz und Cybersicherheitssysteme verwenden, müssen alle Details darüber kennen, wo die Informationen des maschinellen Lernens gespeichert sind. Solche Unternehmen müssen die Grenzen und Möglichkeiten der Technologie verstehen, bevor sie sie in ihren täglichen Betrieb implementieren. Unternehmen, die KI-Technologie anbieten, müssen gegenüber ihren Kunden über diese Details völlig transparent sein. Darüber hinaus müssen Dienstleister sicherstellen, dass Kunden ihre Gesichtserkennungssysteme überall nutzen können. Alle Aktualisierungen im System müssen vom Kunden gültig genehmigt werden, bevor fortgefahren werden kann.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Gesichtserkennungssysteme in vielen Bereichen eingesetzt werden. Unternehmen, die solche Systeme herstellen, müssen zur Verantwortung gezogen werden, insbesondere wenn die Technologie das Potenzial hat, sich direkt auf die Strafverfolgung und Überwachung durch eine Person oder Gruppe auszuwirken. Rechenschaftspflicht in solchen Systemen bedeutet, Anwendungsfälle einzubeziehen, um körperliche oder gesundheitliche Schäden, finanzielle Veruntreuung oder andere Probleme zu verhindern, die sich aus dem System ergeben können. Um ein Element der Kontrolle in den Prozess einzuführen, übernimmt eine qualifizierte Person die Kontrolle über die Systeme im Unternehmen, um maßvolle und logische Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus müssen Unternehmen, die Gesichtserkennungssysteme in ihre täglichen Abläufe integrieren, sofort auf die Unzufriedenheit ihrer Kunden mit der Technologie eingehen.
Unter normalen Umständen dürfen Gesichtserkennungssysteme nicht zum Ausspionieren von Einzelpersonen, Gruppen oder anderen Verhaltensweisen ohne die Zustimmung der Einzelperson oder Gruppe verwendet werden. Einige Institutionen, wie beispielsweise die Europäische Union, verfügen über standardisierte Gesetze, um zu verhindern, dass unbefugte Unternehmen Personen ausspionieren, die im Zuständigkeitsbereich des Leitungsgremiums liegen. Unternehmen mit solchen Systemen müssen alle US-amerikanischen Datenschutzgesetze einhalten.
Ohne die Genehmigung der nationalen Regierung oder der zuständigen Aufsichtsbehörde für Zwecke der nationalen Sicherheit oder anderer wichtiger Situationen dürfen Unternehmen Gesichtserkennungssysteme nicht zur Überwachung von Personen oder Gruppen verwenden. Grundsätzlich ist es strengstens untersagt, diese Technologie zur Verletzung der Menschenrechte und Freiheiten der Opfer einzusetzen.
Obwohl Gesichtserkennungssysteme so programmiert sind, dass sie diese Vorschriften ausnahmslos befolgen, können sie aufgrund von Bedienungsfehlern Probleme verursachen.
Wie oben erwähnt, sind Gesichtserkennungssysteme in digitale Zahlungsanwendungen integriert, damit Benutzer Transaktionen mithilfe dieser Technologie überprüfen können. Aufgrund der Existenz dieser Technologie sind kriminelle Aktivitäten wie Gesichtsidentitätsdiebstahl und Debitkartenbetrug sehr wahrscheinlich. Kunden entscheiden sich für Gesichtserkennungssysteme aufgrund des großen Komforts, den sie den Benutzern bieten. Trotz der Sicherheitsprotokolle in Gesichtserkennungssystemen kann das Kopieren von Gesichtern zur Veruntreuung von Geldern führen.
Gesichtserkennungssysteme werden verwendet, um öffentliche Kriminelle zu identifizieren, bevor sie gefasst werden. Obwohl die Technologie als Konzept zweifellos für die Strafverfolgung nützlich ist, gibt es einige offensichtliche Probleme bei ihrer Funktionsweise. Kriminelle können diese Technologie auf verschiedene Weise missbrauchen. Beispielsweise liefert das Konzept der voreingenommenen KI Strafverfolgungsbeamten ungenaue Ergebnisse, da die Systeme manchmal nicht zwischen farbigen Menschen unterscheiden können. Typischerweise werden solche Systeme anhand von Datensätzen trainiert, die Bilder von weißen Männern enthalten. Die Funktionsweise des Systems ist also falsch, wenn es darum geht, Menschen anderer Rassen zu identifizieren.
Es gibt mehrere Beispiele, in denen Unternehmen oder öffentlichen Einrichtungen vorgeworfen wird, fortschrittliche Gesichtserkennungssysteme zu nutzen, um illegal Zivilisten auszuspionieren. Videodaten, die durch kontinuierliche Überwachung von Personen gesammelt werden, können für verschiedene schändliche Zwecke verwendet werden. Einer der größten Nachteile von Gesichtserkennungssystemen besteht darin, dass die von ihnen bereitgestellten Ergebnisse zu allgemein sind.
Wenn beispielsweise eine Person verdächtigt wird, eine Straftat begangen zu haben, wird ein Foto von ihr gemacht und zusammen mit mehreren Fotos des Täters verwendet, um zu überprüfen, ob die Person vorbestraft ist. Die Zusammenführung dieser Daten bedeutet jedoch, dass die Gesichtserkennungsdatenbank Fotos des Mannes und der erfahrenen Straftäter speichert. Trotz der Unschuld des Einzelnen wurde seine Privatsphäre verletzt. Zweitens kann diese Person als schlechter Mensch wahrgenommen werden, obwohl sie allem Anschein nach unschuldig ist.
Wir können sehen, dass die Hauptprobleme und Fehler im Zusammenhang mit der Gesichtserkennungstechnologie auf den mangelnden Fortschritt der Technologie, die mangelnde Vielfalt der Datensätze und die ineffiziente Handhabung des Systems durch Unternehmen zurückzuführen sind. Meiner Meinung nach ist der Anwendungsbereich von KI und ihren Anwendungen in realen Anforderungen unbegrenzt, und die Risiken der Gesichtserkennungstechnologie treten normalerweise dann auf, wenn die Technologie anders funktioniert als die tatsächlichen Anforderungen.
Mit der Weiterentwicklung der Technologie in der Zukunft werden technologiebezogene Probleme gelöst. Probleme im Zusammenhang mit Voreingenommenheit in KI-Algorithmen werden irgendwann gelöst. Damit die Technologie jedoch einwandfrei funktioniert, ohne gegen ethische Normen zu verstoßen, müssen Unternehmen ein strenges Governance-Niveau für solche Systeme einhalten. Mit einer besseren Governance könnten in Zukunft Fehler im Gesichtserkennungssystem behoben werden. Daher müssen Forschung, Entwicklung und Design solcher Systeme verbessert werden, um positive Lösungen zu erzielen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind die ethischen Grundsätze der Gesichtserkennungstechnologie?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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