ПОСЛЕДНИЕ НОВОСТИ
ПОДОБРАНО ДЛЯ ВАС
Еженедельно
ОСТАВАЙТЕСЬ НА ВЕРШИНЕ

Лучшие аналитические материалы о криптовалютах прямо в вашу электронную почту.

Технология распознавания лиц и расовое неравенство в правоохранительной деятельности

КБрайан КумеБрайан Куме
3 минуты чтения,
Технологии
  • В полицейских операциях система FRT несправедливо нацелена на чернокожих из-за недостатков алгоритма и предвзятости.
  • Невиновного мужчину ошибочноdentсотрудники FRT, что привело к нападению в тюрьме.
  • Послеdent, выявивших расовую предвзятость, усиливаются призывы к реформе FRT (Федерального трибунала по вопросам расовой дискриминации).

Технология распознавания лиц (FRT) вновь оказалась под пристальным вниманием из-за опасений, что она может усугубить расовое неравенство в правоохранительной деятельности. Недавнее исследование, проведенное онлайн-изданием Scientific American, пролило свет на потенциальные искажения, заложенные в FRT , и их реальные последствия. 

Исследование показало, что правоохранительные органы, использующие автоматизированное распознавание лиц, непропорционально часто арестовывают чернокожих, что поднимает важные вопросы о справедливости и надежности этой технологии.

Недостатки в алгоритмах FRT

Исследователи, подготовившие этот отчет, утверждают, что несколько факторов способствуют непропорциональному воздействию FRT на чернокожие сообщества. Одна из главных проблем — недостаток разнообразия в обучающих наборах данных алгоритмов, в которых часто недостаточно представлено чернокожее население. Этот defiможет привести к неточностям вdentлиц из групп меньшинств.

Ещё одним фактором, способствующим этому, является убеждение сотрудников правоохранительных органов в непогрешимости этих программ. Такая чрезмерная зависимость от технологий может привести к тому, что офицеры будут безоговорочно доверять результатам FRT, даже если они содержат ошибки. 

Кроме того, исследование показывает, что предвзятость сотрудников полиции может усугубить проблемы в группах быстрого реагирования, приводя к неправомерным арестам и пагубным последствиям для невиновных лиц.

Одним из ярких примеров реальных последствий ошибочнойdentс помощью технологии распознавания лиц является случай Харви Юджина Мерфи-младшего. 61-летний дедушка в настоящее время подал в суд на материнскую компанию Sunglass Hut после того, как технология распознавания лиц магазина ошибочноdentего как грабителя. 

Ограбление произошло в магазине Sunglass Hut в Хьюстоне, штат Техас, где двое вооруженных людей похитили как cash , так и товар.

Полиция Хьюстона, опираясь на данные FRT,dentМерфи как подозреваемого, несмотря на то, что на момент совершения преступления он проживал в Калифорнии. Он был арестован по возвращении в Техас для продления водительских прав. Находясь в тюрьме, Мерфи утверждает, что подвергся сексуальному насилию со стороны трех мужчин в ванной комнате, в результате чего получил травмы, изменившие его жизнь.

Хотя прокуратура округа Харрис в конечном итоге установила, что Мерфи не был причастен к ограблению, ущерб уже был нанесен за время его пребывания под стражей. Его адвокаты утверждают, что этот случай иллюстрирует присущие FRT недостатки и последствия на практике.

Мнения экспертов и призывы к действию

Ос Кийес, стипендиат программы Ады Лавлейс и аспирант Вашингтонского университета, утверждает, что эти системы призваны автоматизировать и ускорить существующие предвзятые взгляды полиции, особенно в отношении лиц, уже находящихся в маргинальном положении или вовлеченных в систему уголовного правосудия. 

Кийес подчеркивает, что негативные последствия FRT неизбежны и ужасающи, и акцентирует внимание на необходимости более масштабных реформ в сфере правоохранительной деятельности и регулирования FRT.

Исследователи из Scientific American подчеркивают, что частные компании, такие как Amazon, Clearview AI и Microsoft, обычно разрабатывают алгоритмы FRT, используемые правоохранительными органами. 

Несмотря на достижения в области методов глубокого обучения, федеральные испытания показали, что большинство алгоритмов распознавания лиц с трудом точноdentлюдей, особенно тех, кто не является белым мужчиной.

В 2023 году Федеральная торговая комиссия (FTC) приняла меры против использования технологии FRT, запретив Rite Aid использовать эту технологию. Rite Aid ошибочно обвиняла людей в краже в магазинах на основании совпадений в FRT. В одном тревожномdent11-летняя девочка была остановлена ​​и обыскана сотрудником Rite Aid из-за ложного совпадения.

Аналогичным образом, Департамент полиции Детройта столкнулся с судебным иском после того, как их группа быстрого реагирования ошибочноdentбеременную женщину, Порчу Вудрафф, как подозреваемую в угоне автомобиля. В тот момент Вудрафф была на восьмом месяце беременности и была незаконно заключена под стражу.

Федеральная торговая комиссия признала, что при использовании FRT люди с темным цветом кожи частоdentидентифицируются. Чрезмерное представительство белых мужчин в обучающих наборах данных приводит к искажению алгоритмов, в результате чего лица чернокожих людей непропорционально часто помечаются как лица преступников. Это, в свою очередь, способствует несправедливому преследованию и аресту невиновных чернокожих людей.

Призывы к подотчетности и реформам

В свете этих опасений исследователи подчеркивают необходимость того, чтобы компании, разрабатывающие продукты FRT, уделяли приоритетное внимание разнообразию персонала и изображений в своих процессах разработки. Однако они также подчеркивают, что правоохранительные органы должны критически пересмотреть свои методы, чтобы предотвратить усугубление расового неравенства и нарушение прав личности с помощью технологий.

По мере того как продолжаются дебаты вокруг технологии распознавания лиц, становится все более очевидным, что для решения системных проблем ее внедрения необходимы всеобъемлющие реформы и регулирование. 

Последствия несовершенства алгоритмов FRT выходят далеко за рамки технических сбоев и затрагивают жизнь и благополучие отдельных лиц, особенно представителей маргинализированных сообществ.

Если вы это читаете, значит, вы уже впереди. Оставайтесь на шаг впереди, подписавшись на нашу рассылку.

Поделитесь этой статьей

Предупреждение. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitanнастоятельно не несет ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мыtronпровести независимоеdent и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом, прежде чем принимать какие-либо инвестиционные решения.

Брайан Куме

Брайан Куме

Брайан Куме обладает более чем семилетним опытом работы в сфере блокчейна и криптовалют, активно участвуя в отрасли с 2017 года. Он сотрудничал с ведущими изданиями, включая BlockToday.com. Кроме того, он разработал курс Ethereum 101 для BitDegree.org, прежде чем присоединиться Cryptopolitan в качестве штатного автора. Брайан пишет обзоры, проводит углубленные исследования, берет интервью и анализирует цены. Его внимание к DeFi, инновациям в блокчейне и новым криптопроектам привлекает читателей.

ЕЩЕ… НОВОСТИ
ЭКСПРЕСС- ПО ГЛУБОКОЙ
КУРС