面部識別與NIST - 假新聞還是舊觀點？

作者：托尼·波特（Tony Porter），首席隱私官Corsight AI

自那時以來，對2019年進行的測試的重點是辯論 - 面部識別技術算法已經迅速發展，公眾評論員，民權團體和立法者需要反映這一點。

國家標準技術研究所（NIST）面部識別供應商測試（FRVT）計劃多年來一直是世界各地的面部識別算法最受尊敬的獨立和權威評估者。 FRVT計劃研究了開發人員自願提交的FR技術，以實現其性能和準確性的獨立測試。結果發表在公共領域。第一個FRVT報告人口影響由NIST製作的是2019年。這份四年的報告在現代背景下是有一個特殊原因的重要性，即，在敘述者和媒體中通常會暗示和歪曲它，這表明了現代面部識別算法在現代面部識別算法中的驚人偏見水平。

為了清楚起見，該報告沒有這樣做。

這項2019年NIST研究評估了來自99位開發人員的189個軟件算法，以確定各種圖像的性能差異或“偏見”的差異。 2019年的明顯結果與您今天的預期大致相同，即，任何給定的FRT系統的性能質量都取決於系統核心算法的質量，使用它的應用程序及其供養和培訓的數據。

早在2019年，當時測試的系統範圍的使用算法的標準確實表明了某些系統中的性能差異為10到100倍，具體取決於所測試的算法。後一個人物是由NIST測試的最貧窮算法實現的，而NIST經常被FRT的批評者引用，尤其是那些試圖否認該技術在執法機構中使用該技術的人。一個關鍵的信息似乎是方便或其他方面丟失的，是不同的算法的性能不同。

FR技術當然有發展很大自第一份FRVT報告以來的四年中，反對者的敘述並不總是在2019年報告的選擇性代表中的根深蒂固之外的發展。

備受尊敬的FRVT是一個常規評估過程，是常規的現代和最新報告的出版與現代政策辯論和媒體報導中的比較相比，與現代FRT算法的性能相關。如果是當前FRVT評估結果的真實事實，即至少與2019年報告的過期陳述相同，那麼政策制定者和公眾都至少可能希望擁有事實和最新信息，並最新的信息可以建立自己的觀點並做出更好的知名決定。

現代性能更好的FRT系統，例如Corsight AI在1200萬張圖像中測試時產生的FRT系統，其精度得分為99.88％。獨立的測試人員說，整個種族，性別和年齡的表現差異都可以忽略不計，以至於統計上微不足道。這種績效水平遠遠超過了人類的能力，並且隨著準確性的水平，人類操作員對適當的風險管理控制的應用可以完全消除這種風險。

在整個歐盟，尤其是公民自由團體反對使用FRT提出的許多合理且經過深思熟慮的論點。實際上，這些論點中的許多論點現在正在提出 - 而歐盟Trilogue目前正在討論實時生物識別識別的未來。在這些論點中，毫無疑問的價值挑戰了執法，並已被法院審議。矛盾的是，這些論點可能有助於組織建立更高的使用標準，並由FRT的監管機構和利益相關者提供更好的指導。

FRT對執法機構和國家安全機構的價值是巨大且不可否認的，這些風險被理解，承認和可管理。確實，最近國際刑警組織宣布，自2016年以來，通過使用FRT，在整個歐盟逮捕了1500名嚴重和有組織的罪犯。辯論不再是否認執法的一種能力，這些能力可以有效地保護我們人口稠密的，以數字化的和日益危險的社會免受一系列嚴重傷害（歐盟）的影響。現在要進行的辯論是如何發展其能力的法規，以便繼續塑造和利用其用作有益於社會利益的力量並持有這種用途來考慮的力量。

特定的辯論需要常識，平衡，基於現代事實，而不是被舊信息，錯誤信息或確實是虛假信息所污染的確，確實類似於……反烏托邦！