BBC Click的新劇集最近討論了面部識別偏見引起的問題，以及它們每天如何影響人們。
該計劃由斯賓塞·凱利（Spencer Kelly）和拉拉·列溫頓（Lara Lewington）進行，以當今社會中仍然存在種族問題的認可，以及如何（不知不覺地）將歧視嵌入到包括生物識別技術在內的下一代技術的守則中。
例如，英國的家庭辦公室網站有一些處理少數民族的照片的困難過去，提示用戶上傳新照片，儘管原來的照片實際上是正確格式的。
英國廣播公司（BBC）一直在進一步探索這個問題，克雷格·朗蘭（Craig Langran失業該公司引入面部認可以驗證駕駛員對其ID的個人資料。
屬於少數民族的駕駛員被封鎖，因為Ubereats聲稱他提交的文件是照片的照片或生物識別欺騙，但據報導並非如此。
這一集表明，由於面部識別歧視偏見，來自少數民族的Ubereats司機的BBC發現了更廣泛的趨勢。
第二部分該程序然後分析這些偏見的來源，根據該偏見的來源Mozilla基金會，位於被選中訓練這些系統的數據集中。
Raji在該計劃中解釋說：“即使是我們預測婚紗的數據集也將顯示西方基督教婚禮的預測，因為它們受西方媒體的影響很大。”
她補充說：“因此，西方媒體不是很多樣化，並且在許多電視節目中都沒有有色人種。”
據英國廣播公司的專家說生成對抗網絡（GAN）是緩解面部識別偏見的核心。
為了證實這一理論，朗蘭研究了生成的照片，一家專注於收集數千名志願者面孔的公司的具體目標是培訓面部識別算法，並使用不同的數據集來解決面部識別偏見。
英國廣播公司（BBC）的記者還與沙龍·週（Sharon Zhou）談到了斯坦福大學學者和甘恩（Gan）專家，他證實了生成性對抗網絡在幫助改善面部生物識別系統方面的價值。
Onfido副總裁討論面部識別偏見
面部識別偏見最近也由Mohan Mahadevan，研究副總裁onfido。
與Karen Roby交談TechRepublic，Mahadevan與數據集有關BBC的分析，副總裁將其定義為“不完整”，因此具有偏見。
Mahadevan解釋說：“然後，當我們構建算法時，我們通過在情況中增加更多偏見來加劇該問題。”
Onfido高管還強調了這些系統如何在真空中運行。即使數據集盡可能全面，並且對算法進行編程以避免盡可能多地偏離偏見，一旦部署，這些系統也會改變和發展。
Mahadevan指出：“現實世界的數據總是會漂移和移動和變化。” “所以，您必須密切關注這些系統部署時監視它們在現實世界中，看到它們仍然是最小的偏見。
他補充說：“而且，您也必須採取糾正措施，以糾正這種偏見在現實世界中發生的偏見。”
Onfido在2021年第一季度經歷了巨大的增長，該公司上周宣布收入增加93％同比。
該公司最近也有揭示了新的合作夥伴關係與跨國電信巨型橙色。
