專業調查《華盛頓郵報》透露，美國的警察經常將面部認可作為逮捕的唯一基礎，違反了對官員的法律要求，以便有可能有理由並證實證據。
該職位的調查結果也揭示了兩個以前未報告的案件，以致被確認後被錯誤逮捕。，強調執法用例的生物識別技術的一個主要潛在缺陷：必須信任警察以道德使用它。
但是。 “全國的執法機構正在使用該帖子說：“以某種方式使用工具，”帖子說：“作為尋找和逮捕嫌疑人而沒有其他證據的捷徑。”
記者道格拉斯·麥克米倫（Douglas Macmillan），戴維·奧瓦爾（David Ovalle）和亞倫·沙弗（Aaron Schaffer）確定了“使用面部識別的75個部門，其中40個分享了導致逮捕的案件的記錄。其中，有17個未能提供足夠的細節來辨別軍官是否試圖證實。”
在其餘23個部門中，有有關，他們發現“跨越12個州的15個部門逮捕了通過AI比賽確定的嫌疑人，而沒有任何獨立證據將其與犯罪聯繫起來。”
此外，“一些使用該技術的執法人員似乎放棄了傳統的警務標準，並將軟件建議視為事實。”
“自動化偏見”是一個問題；寬鬆的警察工作也是如此
該報告打破了八個已知的警察失敗，其中包括未能檢查abibis和公然忽略嫌疑人的身體特徵（後者在孕婦的情況下）。趨勢很明顯，帖子表明這些例子是“可能的一小部分問題”。
這件作品危險地接近缺少自己的觀點，引用了紐約大學法學院警務項目的參謀長凱蒂·金西（Katie Kinsey），他指出“使用清晰的比較照片在實驗室測試中幾乎完美地執行”，但並未受到“對警察通常如何使用該技術的準確性的現實世界，獨立測試 - 使用質量較低的監視圖像，而警察從可能的比賽列表中挑選一名候選人”。
Kinsey說，因此，很難知道該軟件誤解了多久。
然而，她的責任是錯誤的。正如調查後說明的那樣，這不是這通常會弄錯，但警察。報告指出的研究表明，“使用AI工具的人可以屈服於“自動化偏見”，這是一種盲目的信任性軟件做出的決定，對其風險和局限性一無所知。”
如果有的話，該軟件擅長其工作。粒狀可疑圖像貫穿對於照片陣容，很可能會發現看起來很像嫌疑人的人。愛荷華州立大學的心理學家加里·威爾斯（Gary Wells）說，在研究有缺陷的目擊者身份證的心理學家加里·威爾斯（Gary Wells）說，當這些圖片顯示給受害者時，即使是錯誤的，他們也很可能製作ID。
AI起草警察報告不是一個好主意：ACLU
解決問題取決於基於更大的全球生態系統的關鍵成分：監管和信任。然而，警察警察是一個超越生物識別技術的問題。
最近報告從ACLU指出：“警察部門採用了使用AI來起草警察報告的軟件產品”，並說這是一個非常糟糕的主意：“ AI具有許多潛在的功能，但沒有理由使用它來代替官員主觀經歷的記錄。”
其他組織提出了人們對侵犯民權和人權行為的潛力，包括DEA和FBI，包括生物識別面部識別。
以及137頁的聯邦聯合機構報告根據美國國土安全部（DHS），司法部（DOJ）和白宮科學技術政策辦公室，本月發表的生物識別技術的雙刃含義。
在每種情況下，技術都是人類決策的推動者。為了，有標準，測試和認證來控制其使用。規範人類行為要困難得多，尤其是在那些揮舞力量的人中。算法存在缺陷，但通常比人更容易預測 - 當某人的自由在線時，不太可能跳過一兩步。
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