Letzte Woche, Niccolo Mejia gemeinsam genutzt im Hinblick auf die Verwendung der Gesichtserkennung in Finanzanwendungen interessant.

Er nannte drei Kategorien: Identitätsüberprüfung für die Kreditvergabe, Authentifizierung für digitale Geldbörsen und Blockchain-Anwendungen und Abgleich ähnlicher Gesichter für Marketingkampagnen. Das Bild, das unsere Aufmerksamkeit erregte, war ein Screenshot aus Kairoseinem in Miami ansässigen Unternehmen für Gesichtserkennung.

Sie geben an, verschiedene Datensätze zu verwenden, um eine falsche Identifizierung von farbigen Personen sowie von verschiedenen Altersgruppen und Geschlechtern zu verhindern.

Zunächst waren wir etwas besorgt über Funktionen wie Alters-, Geschlechts- und Rassenerkennung, da dies zu allen möglichen Vorurteilen und Datenschutzproblemen führen kann. Aber wir haben auch festgestellt, dass das Unternehmen sich selbst als auf seiner Homepage als "Ethical Vendor", und was das bedeutet, ist gut beschrieben in dieser Blogpost von Dr. Stephen Moore, dem leitenden wissenschaftlichen Mitarbeiter von Kairos.

Die falsche Identifizierung von Menschen aufgrund ihrer ethnischen Zugehörigkeit, ihres Geschlechts und ihres Alters ist eine Plage für die Gesichtserkennungsbranche, und es ist eine unserer ständigen Aufgaben, dieses Problem zu lösen... Wir Grundsätzlich sind wir der Meinung, dass wir für wirklich nützliche Interaktionen zwischen Mensch und KI - auch zwischen KI und KI - in der Lage sein müssen, sie auf intuitive, verständliche Weise zu erklären. Damit die Öffentlichkeit Vertrauen in KI hat, muss sie überprüfbar sein.

Rechenschaftspflichtige, überprüfbare und ethische KI ist definitiv der richtige Weg und sollte Teil jeder Diskussion über digitale Ethik sein.

Gastbeitrag des Inhaltskurators der Futures Agency Petervan

Beispiel einer "Facial Relevance Map" von Untangle