人臉識別技術在各個領域的巨大潛力幾乎是不可想象的。然而，在實現其最復雜的應用程序之前，需要解決其功能中常見的某些錯誤和一些道德方面的考慮。

一個準確的人臉識別系統使用生物識別技術從照片或視頻中映射面部特征。它將信息與已知面孔的數據庫進行比較以找到匹配項。人臉識別可以幫助驗證一個人的身份，但它也會引發隱私問題。

幾十年前，我們無法預測面部識別會在未來成為我們生活中近乎不可或缺的一部分。從解鎖智能手機到進行在線或線下交易，這項技術已經深深扎根于我們今天的日常生活中。

人臉識別系統是人工智能的計算機視覺和機器學習組件的應用，它的工作方式如下：經過訓練的算法可以確定一個人面部的各種不同細節，比如他們眼睛之間的像素數或曲率，以及其他經過邏輯解釋的細節，從而在系統中重建人臉。然后將該重新創建與存儲，在系統數據庫中的大量面孔進行比較。如如果算法檢測到與數據庫中存在的人臉相匹配，那么系統就會“識別”它，并執行用戶的任務。

除了在幾秒內完成整個過程外，今天的人臉識別系統即使在光線、圖像分辨率和視角不佳的情況下也能勝任工作。與其他人工智能技術一樣，人臉識別系統在用于各種目的時需要遵循一些道德原則。

這些規定包括：

1、人臉識別中的公正性

首先，面部識別設備的開發必須完全防止，或至少最大限度地減少基于種族、性別、面部特征、畸形或其他方面對任何人或群體的偏見。現在，有充分的證據表明，面部識別系統在其操作中不可能100%公平。因此，構建支持該技術的系統的公司通常要花費數百個小時來消除系統中發現的所有偏見痕跡。

像微軟這樣的知名企業通常會從盡可能多的種族社區雇傭合格的專家。在他們的面部識別系統的研究、開發、測試和設計階段，多樣性使他們能夠創建大量的數據集來訓練AI數據模型。雖然龐大的數據集減少了偏差，但多樣性也是象征性的。選擇來自世界各地的個人有助于反映現實世界中發現的多樣性。

為了消除面部識別系統的偏見，企業必須付出額外的努力。為了實現這一點，用于機器學習和標記的數據集必須多樣化。最重要的是，一個公平的面部識別系統的輸出質量將非常高，因為它將在世界任何地方無縫工作，沒有任何偏見的元素。

為了確保面部識別系統的公平性，開發人員還可以在beta測試階段讓終端客戶參與進來。在真實場景中測試這樣一個系統的能力只會提高其功能的質量。

2、關于AI內部運作的開放性

在工作場所和網絡安全系統中使用面部識別系統的企業，需要了解機器學習信息存儲在哪里的所有詳細信息。此類企業在日常操作中實施技術之前，需要了解技術的局限性和能力。提供人工智能技術的公司必須對客戶完全透明地了解這些細節。此外，服務提供商還必須確保，客戶可以在任何地點使用他們的面部識別系統。系統中的任何更新必須在得到客戶的有效批準后才能進行。

3、企業責任問題

綜上所述，人臉識別系統部署在多個領域。制造此類系統的企業必須對其負責，特別是在技術可能直接影響任何人或團體執法、監視的情況下。此類系統中的責任制意味著包含用例，以防止身體或基于健康的傷害、財務挪用或其他可能由系統引起的問題。為了將控制元素引入過程中，一個合格的個人負責企業中的系統，以做出衡量的和合乎邏輯的決策。除此之外，將面部識別系統納入日常運營的企業必須立即解決客戶對該技術的不滿情緒。

4、監測前的同意和通知

在正常情況下，未經個人、團體同意，面部識別系統不得用于窺探個人、團體或其他行為。某些機構，如歐盟，有一套標準化的法律，以防止未經授權的企業在理事機構的管轄范圍內監視個人。擁有此類系統的企業必須遵守美國所有的數據保護和隱私法律。

5、合法監控以避免侵犯人權

除非獲得國家政府或決定性管理機構出于與國家安全，或其他重要情況相關的目的而授權，否則企業不能使用面部識別系統來監控任何人或團體。基本上，這項技術被嚴格禁止用于侵犯受害者的人權和自由。

盡管被編程為無一例外地遵循這些規定，但面部識別系統可能由于操作錯誤而導致問題。

與該技術相關的一些主要問題是：

1、購買時驗證錯誤

如上所述，面部識別系統被納入數字支付應用程序，以便用戶可以使用該技術驗證交易。由于這種技術的存在，很有可能進行面部身份盜竊和借記卡欺詐等犯罪活動。顧客選擇面部識別系統是因為它為用戶提供了極大的便利。盡管人臉識別系統中存在安全協議，但人臉復制可能會導致資金挪用。

2、執法應用中的不準確性

面部識別系統被用于在抓捕罪犯之前識別公開的罪犯。雖然該技術作為一個概念在執法中無疑是有用的，但在其工作中存在一些明顯的問題。犯罪分子可以通過多種方式濫用這項技術。例如，有偏見的人工智能概念為執法人員提供了不準確的結果，因為系統有時無法區分有色人種。一般來說，這類系統是用包含白人男性圖像的數據集訓練。因此，在識別來自其他種族的人時，該系統的工作方式是錯誤的。

有幾個例子，企業或公共機構被指控使用先進的面部識別系統非法監視平民。通過持續監控個人收集的視頻數據可以用于多種不正當的目的。面部識別系統最大的缺點之一是它提供的輸出過于泛化。

例如，如果一個人被懷疑犯了重罪，他們的照片會被拍攝下來，并與幾個罪犯的照片一起運行，以檢查這個人是否有任何犯罪記錄。然而，將這些數據疊加在一起，意味著面部識別數據庫將保留該男子和經驗豐富的重罪犯的照片。所以，盡管個人清白，他或她的隱私還是受到了侵犯。其次，盡管從各方面來看，這個人都是無辜的，但可能會被認為是一個壞人。

我們可以看到，與面部識別技術相關的主要問題和錯誤源于技術的缺乏進步，數據集的缺乏多樣性，以及企業對系統的低效處理。在我看來，AI及其應用在現實需求中的應用范圍是無限的，而人臉識別技術的風險，通常發生在當該技術的工作方式與實際需求不同時。

隨著未來技術的進一步發展，與技術相關的問題將會得到解決。人工智能算法中與偏見相關的問題最終將會解決。然而，為了讓該技術在不違反任何道德規范的情況下完美運行，企業必須對此類系統保持嚴格的治理水平。通過更大程度的治理，人臉識別系統的錯誤可以在未來得到解決。因此，必須對此類系統的研究、開發和設計進行改進，以實現積極的解決方案。