據(jù)報道,北加州美國公民自由聯(lián)盟周四宣布,它對亞馬遜面部識別系統(tǒng)Rekognition進行測試,但發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)不精準(zhǔn)。當(dāng)該聯(lián)盟用國會議員照片做面部識別測試時,Rekognition將其中28名國會議員識別成曾經(jīng)被捕的罪犯。
聯(lián)盟從“公開來源”下載2.5萬張警方拍攝的罪犯臉部照片(mugshot),然后將535位國會議員的官方照片交給Rekognition處理,問它在2.5萬張照片中是否有照片與國會議員匹配,Rekognition給出了“有28張匹配”的結(jié)果。
這28人中,還有6人來自美國國會黑人同盟(Congressional Black Caucus)。一直以來,面部識別系統(tǒng)識別非裔美國人時錯誤率會高一些。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)嚴(yán)重偏向白人男性,那么在識別其它白人男性時,系統(tǒng)可能會精準(zhǔn)很多,如果識別其它族群,錯誤率就會提高。