- 警察における顔認識技術（FRT）は、アルゴリズムの欠陥とバイアスにより、黒人に対して不当に標的を当てています。
- 無実の男がFRTによって誤って特定され、刑務所内で暴行を受ける事態となりました。
- 人種的な偏見が露呈した事件を受け、FRT改革を求める声が高まっています。
フェイシャル・リコグニション・テクノロジー（FRT）は、警察活動における人種的不平等を悪化させる可能性のある懸念から、再び注目を集めている。Scientific Americanオンラインで実施された最近の研究は、FRTアルゴリズムに埋め込まれた潜在的なバイアスとその現実世界での影響について明らかにした。
研究結果、自動フェイシャル・リコグニションを利用する法執行機関は、黒人個人を不均衡に逮捕しており、この技術の公平性と信頼性について重要な疑問を投げかけている。
FRTアルゴリズムの欠陥
報告書の著者たちは、FRTが黒人コミュニティに不均衡な影響を与える要因がいくつかあると主張している。主な懸念事項の一つは、アルゴリズムのトレーニング・データセットにおける多様性の欠如であり、そこには黒人の顔の適切な代表性が欠けていることが多い。この欠陥は、マイノリティ・グループの個人を識別する際の不正確さを招く可能性がある。
もう一つの要因は、法執行機関がこれらのプログラムが欠陥なしで機能するという信念である。テクノロジーへの過度な依存は、欠陥があっても officers が FRT の結果を無条件に信頼することを招く可能性がある。
さらに、研究では、警官の内在的なバイアスが FRT 内の問題を増幅し、誤った逮捕や無実の個人にとって有害な結果をもたらす可能性が示唆されている。
FRT の誤識別による現実世界での影響の顕著な例として、ハーヴィー・ユージーン・マーフィー・ジュニアのケースが挙げられる。61歳の祖父である彼は、店舗のフェイシャル・リコグニション・テクノロジーが彼を強盗と誤認したため、サングラス・ハットの親会社を提訴している。
強盗はテキサス州ヒューストンのサングラス・ハット店舗で発生し、武装した2人の人物が現金と商品を持ち去った。
犯罪当時、カリフォルニア州に住んでいたにもかかわらず、FRT に依存したヒューストン警察はマーフィーを容疑者として特定した。彼は運転免許証の更新のためにテキサスに戻った際に逮捕された。拘留中、マーフィーは男性3人からトイレで性的暴行を受け、人生を変えるような傷害を負ったと主張している。
ハリス郡地方検事局は最終的にマーフィーが強盗に関与していないと判断したが、拘留中の間にすでに損害が生じていた。彼の弁護士たちは、このケースが FRT の本質的な欠陥と実際の結果を象徴していると主張している。
専門家の洞察と行動への呼びかけ
ワシントン大学のアーダ・ラブレス・フェローであり博士課程の学生であるオス・キーズは、これらのシステムは、特にすでに疎外されている人々や刑事司法システムにある人々に対して、既存の警察バイアスを自動化し、加速するために設計されていると述べている。
キーズ氏は、FRT の否定的な結果は必然的かつ恐ろしいものであり、警察活動および FRT 規制におけるより広範な改革の必要性を強調している。
Scientific American の研究者たちは、アマゾン、クリアビュー・AI、マイクロソフトなどの民間企業が、法執行機関が使用する FRT アルゴリズムを開発していることを指摘している。
ディープラーニング技術の進歩にもかかわらず、連邦政府のテストでは、ほとんどのフェイシャル・リコグニション・アルゴリズムが、特に白人男性以外の個人を正確に識別することに struggle していることが示されている。
2023年、連邦取引委員会（FTC）は、Rite Aid がこの技術を使用することを禁止することで、FRT の使用に対して措置を講じた。Rite Aid は FRT の一致に基づき、個人を万引きで誤って訴えた。ある衝撃的な事例では、11歳の少女が FRT の誤った一致により、Rite Aid の従業員によって停止され、捜索された。
同様に、デトロイト警察署は、FRT が妊娠中の女性、ポルチャ・ウッドラフを車上荒らしの容疑者と誤認した後に訴訟に直面した。ウッドラフは当時妊娠8ヶ月で、不当に投獄された。
FTC は、人種的マイノリティが FRT を使用する際に誤って識別されることが多いことを認めた。トレーニング・データセットにおける白人男性の過剰な代表は、アルゴリズムを歪め、黒人の顔を犯罪者として不均衡に指定する結果をもたらす。これにより、無実の黒人個人が不当に標的とされ、逮捕されることにつながる。
説明責任と改革への呼びかけ
これらの懸念を踏まえ、研究者たちは、FRT 製品を開発する企業が、開発プロセスにおいてスタッフと画像の多様性を優先する必要性を強調している。しかし、同時に、法執行機関がテクノロジーが人種的不平等を悪化させ、個人の権利を侵害することを防ぐために、その方法を批判的に検討しなければならないことも強調している。
フェイシャル・リコグニション・テクノロジーを巡る議論が続く中、その実装における体系的な問題に対処するために、包括的な改革と規制が必要であることがますます明確になっている。
欠陥のある FRT アルゴリズムによる影響は、技術的な不具合を超え、特に疎外されたコミュニティに属する人々の生活と福祉に影響を及ぼす。
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ブライアン・クーム
ブライアン・クミは2017年から業界に従事し、ブロックチェーンおよび暗号通貨の報道において7年以上の経験を持っています。BlockToday.comを含む主要な出版物に寄稿しており、BitDegree.orgでEthereum 101コースを開発したのち、Cryptopolitanのフルタイムライターとして参加しました。ブライアンはエバーグリーンガイド（EG）、ディープダイブ、インタビュー、価格分析をカバーしており、DeFi、ブロックチェーンのイノベーション、新興の暗号通貨プロジェクトへの注目は読者を魅了しています。
