上週的一個活動“由更好身份聯盟、FIDO 聯盟和身份盜竊資源中心舉辦的生物識別專家就身份證明中的公平和偏見問題舉行了小組討論。
這控制板由喬治城大學貝克社會影響與創新中心的伊麗莎白·拜納姆·索雷爾 (Elizabeth Bynum Sorrell) 主持。小組成員是副總裁兼公共部門戰略主管 Jordan Burris，美國勞工部主任斯蒂芬妮·舒克斯 (Stephanie Schuckers) 博士和安德魯·斯特特納 (Andrew Stettner)，他是失業保險現代化辦公室政策副主任。
他們討論了身份驗證給不同群體帶來的挑戰，大流行救援計劃的問題凸顯了這一點，並在公共和私營部門以同樣的方式體現出來。
在許多情況下，這些問題並不是生物識別偏差的結果，而是可能與數字素養、互聯網接入或生活環境的常見變化有關。
舒克斯解釋說，儘管技術存在“固有”偏見，但情況仍然如此。
“這種語言給人的感覺是它本質上是有偏見的，”舒克斯說。 “它是內置的；如果你進行生物識別，就會存在偏見。這是我們想要克服的事情，因為有一些方法可以評估這些系統以確定偏見在哪裡。”
她解釋說，良好的評估工具已經到位，並且正在開發進一步的工具，現在必須制定要求。如果有一個認證就好了。
斯特特納指出，社會福利立法要求各州合理保證其身份驗證的準確性。在大流行期間，對與身份驗證供應商簽約的州提出了要求，部分原因是為了確保所選擇的解決方案是公平的，但他表示，像 Login.gov 這樣的公共部門系統仍然具有巨大的潛在好處。阿肯色州正在擴大該系統的試驗範圍。
伯里斯強調，生物識別技術只是身份識別等式的一部分。他說，問題是由基於規則的系統中的不適當要求引起的，舉了一個例子，人們在改名或從一個州搬到另一個州時，即使他們通過了生物識別檢查，也可能被自動化系統拒絕。
他還呼籲身份驗證供應商提高其通過率的透明度。如果輸入機器學習模型的身份字符串中有一個變量對特定人群產生不同的影響，供應商應該知道並向客戶提供該信息。
對透明度的呼籲得到了其他小組成員的響應。
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