Amazon
针对美国公民自由联盟(American Civil Liberties Union,ACLU)对Amazon人脸辨识系统Rekognition所做的实验,错将28名美国国会议员辨识为罪犯的结果。Amazon回应,这结果与信度阈值设定有关,提高信度阈值便能减少错误配对,该公司举例,人们不会因为烤箱温度设定错误烤焦比萨而丢弃烤箱。
ACLU使用Amazon的Rekognition系统,以25,000张公开的罪犯照片建构了脸部数据库,并使用当前国会议员的公开照片进行比对,在80%的信度下,发现535位议员被错误配对28次,也就是说有28位议员被系统认为是罪犯,正确率95%而错误率为5%。Amazon在自家部落格发文回应ACLU的实验结果,由于无法取得更进一步系统设定的资料,Amazon仅能以目前ACLU公开的资料回应。
Amazon提到,虽然Rekognition系统预设信度阈值为80%,但这仅适用于一般社交媒体名人辨识之用,是无法用于公共安全的。Amazon对用于公共安全目的之应用,根据他们公开的文件建议,应该要将信度阈值设为99%。
Amazon重现了类似ACLU的实验,他们将学术界常用的脸部资料集850,000张照片作为脸部数据库,对所有国会成员的公开照片进行比对。Amazon提到,当他们把信度阈值设为99%的时候,尽管Amazon自己所做的实验,比ACLU的规模大30倍,复杂度更高,但是错误辨识率却是0%。而这个实验说明了信度阈值设定的重要性。Amazon也提到,ACLU使用的脸部资料集也可能是造成结果偏差的原因之一。
而Amazon拿出了美国国家标准与技术研究所(NIST)的研究资料打脸ACLU,Amazon表示,一般人都以为人类在脸部比对的能力比机器优秀,但事实上并非如此,根据NIST的研究,即便使用比Rekognition落后的脸部系统,其辨识人类脸部的精准度仍然在人类之上。
在现实使用案例中,Amazon强调,Rekognition系统只用于帮助人类缩小可能范围,并让人类使用自有判断能力审查系统的建议选项。这样的功能对于寻找失踪人口、打击人口贩卖或预防犯罪有很大的用处。
Amazon提到,当新技术发展时,必须很清楚什么是真实的,什么不是,机器学习应用在娱乐与执法上截然不同,他们不会建议执法单位使用小于99%的信度阈值。正确使用机器学习,能为执法单位带来庞大的价值,但不应该因为没有正确使用而丢弃工具,Amazon打了个比喻,就像是错误设定烤箱温度而烤焦比萨,我们也不会把烤箱丢掉。
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