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亚马逊人脸识别技术闹乌龙，识别535名国会议员，发现了28个逃犯

美国组织ACLU过去将535名国会议员的脸部资料 ， 通过亚马逊的人脸识别软件Rekognition ， 与资料库中25,000名嫌犯的脸部资料进行比对 ， 误认28位国会成员 ， 成了嫌疑逃犯 。
同时 ， 亚马逊的人脸识别技术 ， 还存在对于黑人脸部识别不准的问题 ， 随着近日美国的种族肤色冲突加剧 ， 亚马逊宣布 ， 将暂停授权美国执法部门使用脸部识别平台Rekognition一年 ， 避免引起更多争议 。
亚马逊人脸识别技术闹乌龙，识别535名国会议员，发现了28个逃犯
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由于脸部辨识技术需要搜集大量的脸部特征、肤色等资料 ， 有可能成为侵害隐私的工具 ， 因此IBM日前就宣布不再开发、提供授权、或研究脸部识别技术 。
研究表示虽然人工智能的先进技术 ， 能为科技生活带来许多便利 ， 但现今脸部识别技术仍存在偏见 ， 包括肤色、年龄、性别、种族等等 。
麻省理工论文表示 ， 发现包括IBM和微软等大型科技公司 ， 在识别色较黑的人的脸部识别系统的错误率 ， 比识别肤色较白的人 ， 要高出几十个百分点错误；
由于训练系统的数据库资料 ， 大多以男性和白人为主 ， 才会在识别肤色较深的人种 ， 有较大的错误机会 。
麻省理工论文发现 ， 亚马逊系统存在着重大问题 ， 包括无法识别肤色较黑人种的性别 ， 以及将肤色较黑的妇女 ， 误认为为男性 ， 同时 ， 该系统在分析肤色较白人种的图像时 ， 错误率几乎为零 。
麻省理工发现亚马逊脸部辨识系统的缺陷以后 ， 就曾写了一封公开信呼吁 ， ”亚马逊的Rekognition软件有缺陷 ， 不应交给执法部门处理 ， “并且批评亚马逊一直否认系统缺陷的态度 。
如今亚马逊自行暂停授权执法单位使用脸部识别技术 ， 证明麻省理工的分析 ， 并非空穴来风 。
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