Recunoasterea faciala este peste tot. Iata ce putem face in legatura cu asta.

Recunoasterea faciala – software-ul care mapeaza, analizeaza si apoi confirma identitatea unei fete intr-o fotografie sau un videoclip – este unul dintre cele mai puternice instrumente de supraveghere realizate vreodata. In timp ce multi oameni interactioneaza cu recunoasterea faciala doar ca o modalitate de a debloca telefoanele sau de a-si sorta fotografiile, modul in care companiile si guvernele o folosesc vor avea un impact mult mai mare asupra vietii oamenilor.

Cand este un dispozitiv pe care il detineti sau un software pe care il utilizati, este posibil sa fiti capabil sa renuntati sau sa dezactivati recunoasterea faciala, dar omniprezenta camerelor face tehnologia din ce in ce mai dificil de evitat in public. Ingrijorarile cu privire la aceasta omniprezenta, amplificata de dovezi ale profilarii rasiale si identificarii protestatarilor, au determinat companiile majore, inclusiv Amazon, IBM si Microsoft, sa puna un moratoriu asupra vanzarii software-ului lor fortelor de ordine. Dar, pe masura ce moratoriile expira si tehnologia din spatele recunoasterii faciale devine mai buna si mai ieftina, societatea va trebui sa raspunda la intrebari mari despre modul in care ar trebui reglementata recunoasterea faciala, precum si la intrebari mici cu privire la serviciile pe care suntem dispusi sa le folosim si care sunt sacrificiile de confidentialitate Suntem dispusi sa facem fiecare.

Cum functioneaza software-ul de recunoastere faciala

Majoritatea oamenilor au vazut recunoasterea faciala folosita in filme de zeci de ani (video), dar rareori este descrisa corect. Fiecare sistem de recunoastere faciala functioneaza diferit – adesea construit pe algoritmi proprietari – dar puteti sa sortati procesul in trei tipuri de baza de tehnologie:

• Detectarea este procesul de gasire a unei fete intr-o imagine. Daca ati folosit vreodata o camera care detecteaza o fata si deseneaza o cutie in jurul acesteia pentru a focaliza automat, ati vazut aceasta tehnologie in actiune. In sine, nu este nefasta – detectarea fetei se concentreaza doar pe gasirea unei fete, nu pe identitatea din spatele ei.
• Analiza (aka atribuire) este pasul care mapeaza fetele – adesea prin masurarea distantei dintre ochi, forma barbie, distanta dintre nas si gura – si apoi transforma acest lucru intr-un sir de numere sau puncte, adesea numit un „Amprenta faciala”. Filtrele goofy Instagram sau Snapchat folosesc o tehnologie similara (video). Desi analiza poate suferi de erori, in special implicand identificarea gresita, acest lucru este, in general, problematic numai atunci cand amprenta este adaugata la o baza de date de recunoastere.
• Recunoasterea este incercarea de a confirma identitatea unei persoane intr-o fotografie. Acest proces este utilizat pentru verificare, cum ar fi intr-o caracteristica de securitate de pe un smartphone mai nou sau pentru identificare, care incearca sa raspunda la intrebarea „Cine este in aceasta imagine?” Si aici tehnologia patrunde in partea mai infioratoare a lucrurilor.

Faza de detectare a recunoasterii faciale incepe cu un algoritm care invata ce este o fata. De obicei, creatorul algoritmului face acest lucru „antrenandu-l” cu fotografii ale fetelor. Daca inghesuiti suficiente imagini pentru a antrena algoritmul, in timp, acesta invata diferenta dintre, sa zicem, o priza de perete si o fata. Adaugati un alt algoritm pentru analiza si inca un altul pentru recunoastere si veti avea un sistem de recunoastere.

Diversitatea fotografiilor introduse in sistem are un efect profund asupra preciziei sale in timpul etapelor de analiza si recunoastere. De exemplu, daca seturile de esantioane includ in principal barbati albi – asa cum a fost cazul in formarea sistemelor timpurii de recunoastere faciala – programele se vor lupta pentru a identifica cu exactitate chipurile si femeile BIPOC. Cel mai bun software de recunoastere faciala a inceput sa corecteze acest lucru in ultimii ani, dar barbatii albi sunt inca asortati in mod fals mai rar (PDF) decat alte grupuri; unele programe software identifica gresit unii negri si asiatici de 100 de ori mai des decat barbatii albi. Mutale Nkonde, membru al Laboratorului Societatii Civile Digitale de la Stanford si membru al TikTok Content Advisory Council, observa ca, chiar daca sistemele functioneaza perfect, problemele cu identificarea de gen raman: „Etichetele sunt de obicei binare: masculin, feminin.

Odata ce o companie isi antreneaza software-ul pentru a detecta si recunoaste fetele, software-ul le poate gasi si compara cu alte fete dintr-o baza de date. Acesta este pasul de identificare , in care software-ul acceseaza o baza de date cu fotografii si referinte incrucisate pentru a incerca sa identifice o persoana pe baza fotografiilor dintr-o varietate de surse, de la fotografii de cana pana la fotografii scoase de pe retelele sociale. Apoi afiseaza rezultatele, de obicei clasandu-le dupa acuratete. Aceste sisteme suna complicate, dar cu o anumita abilitate tehnica, puteti construi singur un sistem de recunoastere faciala cu software-ul disponibil.

O scurta istorie a recunoasterii faciale

Radacinile recunoasterii faciale s-au format in anii 1960, cand Woodrow Wilson Bledsoe a dezvoltat un sistem de masuratori pentru a clasifica fotografiile fetelor. O fata noua, necunoscuta, ar putea fi apoi comparata cu punctele de date ale fotografiilor introduse anterior. Sistemul nu era rapid conform standardelor moderne, dar a dovedit ca ideea avea merite. Pana in 1967, interesul fortelor de ordine se strecura deja si astfel de organizatii par sa fi finantat cercetarea continua a lui Bledsoe – care nu a fost niciodata publicata – intr-un program de potrivire.

De-a lungul anilor ’70, ’80 si ’90, noile abordari cu nume atragatoare, cum ar fi „Eigenface approach” (PDF) si „Fisherfaces”, au imbunatatit capacitatea tehnologiei de a localiza o fata si apoi de a identifica caracteristici, deschizand calea pentru sistemele automate moderne .

Prima schimbare dramatica a recunoasterii fetei pe scena publica din SUA a adus si ea prima sa mare controversa. In 2001, oficialii de aplicare a legii au folosit recunoasterea faciala pe multimi la Super Bowl XXXV. Criticii au numit-o o incalcare a drepturilor celui de-al patrulea amendament impotriva cautarii si sechestrelor nerezonabile. In acel an s-a inregistrat si prima utilizare pe scara larga a tehnologiei de catre politie, cu o baza de date operata de catre seriful judetului Pinellas, acum una dintre cele mai mari baze de date locale din tara.

Treceti inainte cativa ani pana in 2008, cand a intrat in vigoare Legea privind confidentialitatea informatiilor biometrice din Illinois, devenind prima lege de acest gen din SUA care reglementeaza colectarea si stocarea ilegala a informatiilor biometrice, inclusiv fotografiile fetelor. Jennifer Lynch, director de litigii de supraveghere la Electronic Frontier Foundation, descrie BIPA ca model pentru reglementarea comerciala. „Illinois necesita o notificare si consimtamantul de inscriere scrisa pentru colectarea oricarui tip de biometric”, spune ea. „In acest moment, Illinois este singurul stat care necesita acest lucru”.

Anii 2010 au dat startul erei moderne a recunoasterii faciale, deoarece computerele erau in cele din urma suficient de puternice pentru a antrena retelele neuronale necesare pentru a face din recunoasterea faciala o caracteristica standard. In 2011, recunoasterea faciala a servit la confirmarea identitatii lui Osama bin Laden. In 2014, Facebook si-a dezvaluit public software-ul DeepFace pentru etichetarea fotografiilor, in acelasi an recunoasterea faciala a jucat un rol cheie in condamnarea unui hot din Chicago si in acelasi an Edward Snowden a publicat documente care arata masura in care guvernul SUA colecta imagini pentru a construi un Baza de date. In 2015, politistii din Baltimore au folosit recunoasterea faciala pentru a identifica participantii la protestele care au aparut dupa ce Freddie Gray a fost ucis de o vatamare a coloanei vertebrale suferite intr-o duba a politiei.

Recunoasterea faciala a intrat mai intai in dispozitivele personale ca o caracteristica de securitate cu Windows Hello si Android Trusted Face in 2015, apoi cu introducerea iPhone X si Face ID in 2017.

Lucrurile s-au intensificat de atunci:

• In 2017, presedintele Donald Trump a emis un ordin executiv pentru accelerarea utilizarii recunoasterii faciale la frontierele SUA (iar companiile aeriene private si-au depus de atunci propriile eforturi pentru a incorpora tehnologia).
• In 2018, echipa de securitate a lui Taylor Swift a folosit recunoasterea faciala pentru a identifica stalkers, iar China si-a sporit rapid utilizarea. Recunoasterea faciala a venit la Madison Square Garden ca o masura generala de securitate, iar comerciantii cu amanuntul din SUA au experimentat tehnologia pentru a urmari atat cumparatorii legitimi, cat si hotii de magazine.
• In 2019, un proprietar din New York a incercat sa-l instaleze pentru a inlocui cheile, iar mai multe scoli au incercat acelasi lucru.
• Astazi, o mana de orase – San Francisco, Oakland si Berkeley din California, plus Boston si Somerville in Massachusetts – au interzis utilizarea recunoasterii faciale de catre entitatile guvernamentale. Tara a vazut, de asemenea, primul caz cunoscut de fals pozitiv care a dus la o arestare in SUA. Dupa ce in iunie au inceput protestele de brutalitate politieneasca Black Lives Matter, mai multi mari furnizori de recunoastere faciala, inclusiv Amazon, IBM si Microsoft, au oprit vanzarea tehnologiei lor fortelor de ordine.

Cu toate acestea, alti jucatori noi au intrat in arena. Clearview AI a facut stiri la inceputul anului 2020, cand The New York Times a dezvaluit ca compania isi desfasoara in mod regulat software-ul de recunoastere impotriva unei baze de date cu fotografii extrase din surse de pe internet, inclusiv social media, site-uri de stiri si site-uri de angajare – care Wirecutter si multe altele , au putut confirma cu testarea – intr-un proces pe care l-a folosit pentru identificarea suspectilor. In mai 2020, ACLU a anuntat un proces impotriva Clearview AI in instanta de stat din Illinois, sustinand ca a incalcat drepturile de confidentialitate ale rezidentilor din Illinois in baza BIPA. Clearview AI este un aspect aberant doar prin faptul ca s-a confruntat cu control public: la fel de putine companii de software etice exista – companii care isi vor vinde software-ul autoritatilor locale de aplicare a legii,

Argumentele pentru si impotriva recunoasterii faciale

Sustinatorii recunoasterii faciale sugereaza ca software-ul este util, deoarece, alaturi de identificarea suspectilor, poate monitoriza infractorii cunoscuti si poate ajuta la identificarea copiilor victime ale abuzului. In multimi, ar putea monitoriza suspectii la evenimente mari si ar putea spori securitatea la aeroporturi sau la punctele de trecere a frontierei. Cel mai vechi tip de software de recunoastere faciala ruleaza o fotografie printr-o baza de date controlata de guvern, cum ar fi baza de date FBI de peste 400 de milioane de fotografii, care include permise de conducere din unele state, pentru a identifica un suspect. Departamentele de politie locale folosesc o varietate de software de recunoastere faciala, adesea achizitionate de la companii private.

Exista o lista lunga de beneficii pe care recunoasterea faciala le poate oferi in afara fortelor de ordine, adaugand confort sau securitate lucrurilor si experientelor de zi cu zi. Recunoasterea faciala este utila pentru organizarea fotografiilor, utila pentru securizarea dispozitivelor precum laptopuri si telefoane si benefica pentru asistarea comunitatilor nevazatoare si cu vedere redusa. Poate fi o optiune mai sigura pentru intrarea in locuri de afaceri, protectia impotriva fraudei la bancomate, inregistrarea evenimentelor sau conectarea la conturi online. Aplicatiile publicitare si comerciale de recunoastere faciala promit o gama larga de beneficii presupuse, inclusiv urmarirea comportamentului clientilor intr-un magazin pentru personalizarea anunturilor online.

Brenda Leong, consilier senior si director de inteligenta artificiala si etica la Forumul Viitorului confidentialitatii, a sugerat intr-un interviu ca sustinatorii indica recunoasterea faciala ca inlocuitor al programelor de loialitate sau al accesului inchis: „Doar te plimbi printr-un set de camere si toate lucrurile se intampla foarte usor, arene sportive, locuri de evenimente, parcuri de distractii, toate acele locuri fie folosesc sau ar avea idei despre modalitati de utilizare similara. ”

Oponentii nu cred ca aceste beneficii merita riscurile de confidentialitate si nici nu au incredere in sisteme sau in persoanele care le gestioneaza. Primul punct de disputa rezida in actul de colectare in sine – este foarte usor pentru oamenii legii sa colecteze fotografii, dar aproape imposibil pentru public sa evite sa li se faca imaginile. Imaginile de cana, de exemplu, se intampla la arestare, dar inainte de condamnare. Ratele de eroare in recunoastere sunt, de asemenea, problematice, atat in ​​sens fals-pozitiv, in cazul in care o persoana nevinovata este identificata in mod fals, cat si in sens fals-negativ, in cazul in care o persoana vinovata nu este identificata.

Software-ul de recunoastere faciala pe care il folosesc agentiile de aplicare a legii nu este disponibil in prezent pentru auditul public, iar algoritmii care alimenteaza software-ul de detectare si identificare sunt adesea sisteme proprii cu cutie inchisa pe care cercetatorii nu le pot investiga. Cand publicul nu stie cum functioneaza aceste sisteme de recunoastere faciala sau cat de exacte sunt, publicul nu stie daca aceste sisteme sunt utilizate in mod adecvat, in special in aplicarea legii. Joseph Flores, un dezvoltator de software care, in timpul liber, foloseste invatarea automata pentru proiecte de arta (dezvaluire: am lucrat la proiecte artistice conexe cu Flores, pentru distractie, nu pentru profit), mi-a explicat cum isi biaseaza in mod intentionat seturile de date pentru a produce rezultatele pe care le doreste, ceva ce ar putea face si oamenii legii: „Ati putea face acelasi lucru cu datele de recunoastere faciala a fortelor de ordine pentru a va asigura ca prietenii dvs. nu pot fi recunoscuti si ca dusmanii dvs. au fost identificati gresit ca criminali”. ayosditoph.com Flores adauga: „Este greu sa contesti legalitatea sau fiabilitatea matematicii pe care nu le poti examina.

• radio magic
• lidl oferte
• jordan 1 mid
• the 100
• cinema city
• usd to ron
• insta story viewer
• klaus iohannis
• ff reward
• ad blocker
• mihai viteazul
• convert pdf to word
• gogosi
• la liga
• stiri arges
• metoclopramid
• descarcare declaratii
• porno romanesc
• vopsea de par
• jamila

Mai ales cu scala de date despre care vorbim. Fara recenzie, totul este falsificabil si doar frenologie moderna. ”

O alta problema in crestere este interesul fortelor de ordine in recunoasterea in timp real a fluxurilor video live sau a materialelor de pe camerele de politie. Dar chiar si orasele care au avansat cu entuziasm cu tehnologia, cum ar fi Orlando, Florida – unde departamentul de politie a folosit software-ul Rekognition Amazon pentru a incerca sa identifice suspectii in timp real din fluxuri video – au reluat aceste eforturi dupa ce tehnologia nu a reusit sa se ridice la asteptari. Dar doar pentru ca recunoasterea faciala in timp real sufera inca de sughituri la scara larga in testele live nu inseamna ca nu va deveni larg raspandita in viitor. Ideea este atat de ingrozitoare pentru unele comunitati incat practica este deja interzisa temporar in California, Oregon si New Hampshire.

Viitorul recunoasterii si reglementarii faciale

In general, viitorul recunoasterii faciale poate lua oricare dintre cele trei forme posibile: deloc reglementare, o anumita reglementare si interzicere.

Fara reglementare

Se scriu episoadele Black Mirror care ilustreaza o lume lipsita de reglementarea recunoasterii faciale. Brenda Leong a oferit cateva exemple: „Este foarte usor sa creezi un viitor foarte orwellian, in care lucrurile te urmaresc oriunde mergi, deoarece camerele sunt peste tot. Daca sunteti student, s-ar putea sa va uitati literalmente daca va concentrati asupra muncii dvs. fata de visarea cu ochii deschisi. Daca sunteti angajat, va monitorizati angajamentul pe computer sau spuneti daca ati ratacit in alta parte ”. Lista posibilitatilor de supraveghere este aproape fara sfarsit, cu „Scorul de credit social” al Chinei sau utilizarea fortelor de politie din Londra de camere de recunoastere faciala in timp real, oferind o privire asupra unei realitati deosebit de sumbre.

Regulament

Incepand cu aceasta scriere, exista o lege propusa de SUA la nivel federal care interzice utilizarea de catre politie si FBI a recunoasterii faciale, precum si alta care permite exceptii cu mandat. Un alt proiect de lege impune companiilor sa solicite consimtamantul inainte de a utiliza software-ul de recunoastere faciala in mod public, iar altul interzice utilizarea acestuia in locuinte publice. Desi recunoasterea faciala are cu siguranta un moment, inca nu este clar care dintre aceste facturi, daca exista, va avea suficient sprijin pentru a deveni legi.

Cand cineva vorbeste despre reglementarea recunoasterii faciale, trebuie sa imparta ideea in doua parti: reglementarea utilizarii comerciale si reglementarea utilizarii guvernamentale, inclusiv cea a fortelor de ordine.

Pentru utilizare comerciala, subliniaza Leong, principala orientare a reglementarii referitoare la orice caracteristica comerciala – un program de loialitate, acces VIP la parcul tematic sau orice altceva – ar trebui sa fie consimtamantul. Recunoasterea faciala „nu ar trebui sa fie niciodata implicita”, spune ea. „Nu ar trebui sa faca niciodata parte din termenii standard de servicii sau din politica de confidentialitate. Si nu ar trebui sa fie niciodata asa cum trebuie sa renunti. ” Cel mai simplu mod de a vedea cum ar putea functiona o astfel de reglementare in practica la nivel federal este sa priviti BIPA din Illinois, care necesita consimtamantul inainte ca o entitate sa poata colecta si utiliza date biometrice (inclusiv amprente faciale) si impune cerinte pentru stocarea acestor date.

Totusi, consimtamantul poate fi dificil. Un lucru este ca un magazin sa intrebe daca doriti sa omiteti sa va aratati ID-ul pentru a intra si altul atunci cand magazinul foloseste aceasta tehnologie pentru a urmari hotii din toate locatiile sale de franciza. De exemplu, Jennifer Lynch a EFF arata un caz recent al unui cartier de afaceri din Londra, unde o companie a plasat camere intr-o zona administrata privat, prin care au trecut oamenii care lucrau in apropiere: „Ai putut vedea ca districtul de afaceri ar putea spune:„ Oh Ei bine, am pus semne ”, spune Lynch. „Si astfel oamenii stiu ca atunci cand merg in aceasta zona sau cand fata lor este inregistrata si capturata, dar nu cred cu adevarat ca oamenii pot consimti cu adevarat in aceasta situatie. Daca lucrati in acea zona, este posibil sa nu aveti de ales sa lucrati in alta parte. ”

Cand vine vorba de utilizarea de catre guvern a recunoasterii faciale, abordarile politice sugerate diverg. Leong spune ca, desi accentul principal al Viitorului confidentialitatii este pe utilizarea comerciala a recunoasterii faciale, grupul ar dori sa vada si reglementarea utilizarii guvernului. „Ne-ar placea foarte mult sa vedem indrumari de reglementare clare si intentionate cu privire la modul in care guvernul poate si ar trebui sa foloseasca recunoasterea faciala”, spune ea, „chiar daca este vorba doar de a fi cu adevarat clari despre ce niveluri de mandat sau cauza probabila sunt necesare pentru agentii pentru a-l accesa. ”

Alte grupuri, inclusiv FEP, nu cred ca reglementarea aplicarii legii poate merge suficient de departe.

Interzicerea

Lynch, impreuna cu FEP, sustine ca reglementarea nu este suficienta. „Ne straduim sa interzicem sau cel putin un moratoriu la nivel federal, de stat si local cu privire la utilizarea de catre guvern a recunoasterii fetei”, spune Lynch. „Este o tehnologie cu adevarat schimbatoare de jocuri si cred ca suntem intr-un moment cheie din istorie in care am putea impiedica utilizarea larga de catre guvern a recunoasterii fetei”.

Chiar daca recunoasterea faciala abordeaza problema diversitatii sale, exista inca prea multe probleme potentiale legate de modul in care este utilizata. „Industriile de securitate si politie sunt bazate pe aceasta idee ca oamenii negri sunt periculosi”, spune Mutale Nkonde. „Si astfel, atunci cand ne gandim la instrumente de politie sau instrumente de securitate, va exista aceasta desfasurare disproportionata impotriva oamenilor de culoare”. De aceea, Nkonde sustine interzicerea utilizarii software-ului direct: „As vrea sa vad o interdictie in jurul subiectilor umani, doar pentru ca cred ca compromisurile de confidentialitate sunt prea mari”.

Sfaturi de confidentialitate pentru utilizarea lucrurilor de zi cu zi cu recunoastere faciala

Desi schimbarile de politici, fie sub forma de reglementari, fie de interdictii, ofera cea mai clara cale de urmat la scara nationala, adoptarea unor astfel de schimbari necesita timp. Intre timp, exista moduri mai mici, dar nu nesemnificative, de a interactiona zilnic cu recunoasterea faciala, la care merita sa ne gandim profund.

„Cred ca ceea ce priveste si locul in care diferentele sunt neclare este ca, cu cat folosim mai mult recunoasterea fetei, cu atat incepem sa ne gandim mai putin la ea, cu atat mai putin o consideram riscanta in lume, ne obisnuim la asta ”, spune Lynch. „Cred ca este o panta alunecoasa de la utilizarea recunoasterii fetei pe telefonul dvs. catre guvern, folosind recunoasterea fetei pentru a ne urmari oriunde mergem.”

• Dar recunoasterea faciala in Google Photos sau Apple Photos? Organizarea fotografiilor a fost prima data cand multi oameni au vazut recunoasterea faciala in actiune. Apple a facut un spectacol mare de descriere a modului in care datele sale de recunoastere faciala din fotografii ruleaza pe dispozitiv (PDF). Aceasta tehnologie este mai privata decat un server cloud, dar este si mai putin precisa decat software-ul bazat pe cloud. Gruparea fetei in Google Photos poate fi foarte precisa, dar gama larga de servicii si dispozitive Google inseamna ca compania tinde sa partajeze datele in mod liberal intre serviciile pe care le ofera. In 2016, Google a fost trimis in judecata in Illinois pentru utilizarea recunoasterii faciale, dar acest proces a fost ulterior respins. In 2020, un nou proces de actiune colectiva sustine o infractiune similara. Desi capacitatea de a organiza fotografii dupa fete folosind functia de recunoastere faciala intr-o aplicatie pentru fotografii ofera beneficii cuantificabile, exista un compromis de confidentialitate de luat in considerare. Este dificil sa stiti exact cum o companie ar putea sa va utilizeze in mod gresit datele; acesta a fost cazul companiei de stocare a fotografiilor Ever, ai carei clienti au instruit algoritmul Ever AI fara sa-si dea seama. Puteti dezactiva gruparea fetelor in Google Foto. Nu puteti dezactiva functia corespunzatoare in aplicatia Fotografii Apple, dar daca nu intrati in mod activ si nu conectati o fotografie la un nume, datele de recunoastere nu parasesc niciodata dispozitivul.
• Dar Facebook? Facebook are probabil cel mai mare set de date faciale adunate vreodata si, daca Facebook a dovedit ceva de-a lungul anilor, oamenii nu ar trebui sa aiba incredere in companie sa faca ceea ce trebuie cu datele pe care le colecteaza. Facebook a fost de acord recent sa plateasca 550 de milioane de dolari pentru a solutiona un proces in Illinois cu privire la sistemul sau de etichetare a fotografiilor. Iata cum sa renuntati.
• Dar deblocarea unui telefon sau computer? Deoarece functiile functioneaza acum, deblocarea fetei se intampla de obicei numai pe dispozitivul insusi si datele nu sunt incarcate niciodata pe un server sau adaugate intr-o baza de date.
• Cum ramane cu recunoasterea faciala in camerele de securitate la domiciliu? Sistemele din spatele camerelor de securitate nu au consimtamantul clar, deoarece inregistreaza si opteaza in mod automat, adesea in contradictie cu legile locale privind confidentialitatea, o problema etica pe care multi oameni nu o iau in considerare. In acest moment, doar o mana de camere de securitate la domiciliu includ recunoasterea faciala, inclusiv optiunea inteligenta de actualizare a soneriei Wirecutter, Google Nest Nest. Cu toate acestea, detectarea fetei pe camerele Nest este dezactivata in mod implicit. Mai ingrijoratoare pentru sustinatorii confidentialitatii este includerea potentiala a recunoasterii faciale cu camerele Ring, un sistem care partajeaza date cu politia prin intermediul aplicatiei sale Neighbours.
• Trebuie sa va faceti griji cu privire la acele aplicatii pentru chipuri tampite care apar o data pe an sau cam asa ceva? Cea mai recenta aplicatie care a trecut prin aceasta arena a fost FaceApp, care a castigat popularitate permitand oamenilor sa imbatraneasca singuri. Desi compania spune ca nu foloseste aplicatia pentru a instrui software-ul de recunoastere faciala, este dificil sa stim ce s-ar putea intampla cu datele colectate de aplicatie daca compania este vanduta. Acelasi lucru este valabil pentru orice versiune urmatoare a FaceApp. Cel mai bine este sa fii atent la acest tip de software.
• Recunoasterea faciala va poate identifica daca purtati o masca? Nu este probabil chiar acum, dar poate fi in viitor. O companie din China a reusit sa obtina recunoasterea faciala lucrand la 95% dintre purtatorii de masti, dar acest software specific a fost conceput pentru baze de date la scara mica, cu aproximativ 50.000 de angajati. Companiile se straduiesc sa rezolve aceasta problema.

In cazul in care societatea merge de aici, promite sa fie un amestec de politici si modificari la obiceiurile personale ale oamenilor, dar conversatia despre tehnologie probabil nu va merge nicaieri de mult timp. La fel ca orice tehnologie, recunoasterea faciala este in sine doar un software, dar asa cum observa Mutale Nkonde, conteaza modul in care societatea o foloseste: „Modul in care instrumentul ne afecteaza drepturile civile si umane este punctul meu de interventie, deoarece cred ca toata tehnologia este agnostic. belibekas.com ”