精度面部識別系統在過去的幾年中，有所改善，但顯然，這僅在技術用戶是白人時才適用。
根據新研究面部識別技術目前對白人有偏見，當用戶是深色皮膚女性時，並不可靠。
面部識別偏向白人
面部識別系統在確定用戶何時是白人時確定性別的準確性99％。這種準確性的水平部分導致了人們的信心，即該技術既高效又安全，以最終取代指紋識別系統。
但是，當用戶是白人女性時，識別性別的準確百分比下降到93％。皮膚膚色較深的男人的精度遠遠達到88％，黑皮膚女性的精度降至65％。
這些結果來自麻省理工學院媒體實驗室的Joy Buolamwini的研究，確認的以前的指控是面部識別技術目前對白人有偏見。這是因為提供給系統的數據集以及創建算法的條件。
為什麼面部識別準確性存在差異？
Buolamwini，AS書面在有關她的發現的論文中，由Microsoft研究人員Timnit Gebru共同撰寫了1,270個面孔的數據集。這些面孔是政治家，根據各自國家在公職人員中的性別平價中的排名選擇。然後，Buolamwini使用數據集測試了Microsoft，IBM和中國MegVII創建的面部識別系統的準確性。
面部識別精度結果的差異可能是歸因於在數據集和創建和測試技術的人們之間缺乏多樣性。這些系統可能不會有意偏見，但是當被輸入算法的數據主要是白人，而從事該技術的人是白人，應該期望差異。
以前已經提出了對多樣性的需求。報導顯示，在亞洲開發的面部識別算法比白人更好地識別亞洲人民的面孔，而在北美和歐洲創建的系統則相反。 Buolamwini的研究為索賠提供了其他證據。
此外，隨著面部識別系統在商業產品中變得越來越普遍，公司需要進行必要的更改，以確保該技術對世界上所有用戶保持可靠性。
