บริษัท ซอฟต์แวร์ในโตเกียวChincotechได้ประกาศการพัฒนาระบบการจดจำใบหน้าหลายเชื้อชาติเพื่อให้ความแม่นยำที่เหนือกว่าระบบดั้งเดิมซึ่งมักจะมีอัตราความผิดพลาดสูงที่ไม่อาจยอมรับได้สำหรับบุคคลที่ไม่ใช่คนผิวขาว
ในการทดสอบระบบการจดจำใบหน้าโดยนักวิจัย MIT Media Lab Joy Buolamwini, เพศถูกระบุในทางที่ผิดน้อยกว่า 1 เปอร์เซ็นต์ของเพศชายที่มีผิวหนังที่มีน้ำหนักเบากว่าและมากถึง 7 เปอร์เซ็นต์ของผู้หญิงผิวที่มีน้ำหนักเบากว่าThe New York Timesรายงาน ระบบเดียวกันระบุว่าเพศชายผิวดำสูงถึง 12 เปอร์เซ็นต์และตัวเมียที่มีผิวสีเข้มกว่า 12 เปอร์เซ็นต์
ชุดข้อมูลที่ใช้ในการทดสอบระบบการจดจำใบหน้าอาจมีส่วนทำให้เกิดปัญหาเนื่องจากคอลเลกชันภาพที่ใช้กันอย่างแพร่หลายนั้นคาดว่าจะเป็นชายมากกว่า 75 เปอร์เซ็นต์และมากกว่า 80 เปอร์เซ็นต์สีขาว นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ Haverford College Sorelle Friedler บรรณาธิการรีวิวเกี่ยวกับ Buolamwini'sรายงานการวิจัย (PDF)กล่าวว่าผู้เชี่ยวชาญสงสัยว่าประสิทธิภาพของระบบการจดจำใบหน้าขึ้นอยู่กับประชากรที่ได้รับการพิจารณาและการวิจัยเป็นครั้งแรกที่จะยืนยันความสงสัย
บทความที่เขียนโดย Buolamwini และ Microsoft นักวิจัย Timnit Gebru ศึกษาระบบการวิเคราะห์ใบหน้าจาก Microsoft, IBM และ MEGVII
Chincotech กำลังต่อสู้กับความท้าทายนี้ด้วยอัลกอริทึมการเปลี่ยนรูปแบบ 3 มิติที่เรียนรู้ลักษณะหลายเชื้อชาติอย่างต่อเนื่องเพื่อระบุผู้คนในภาพ 2D อย่างแม่นยำ
“ การทดสอบของเราได้พิสูจน์แล้วว่าเทคนิคนี้ควบคู่ไปกับระบบที่ได้รับการสอนให้เรียนรู้ความแตกต่างระหว่างเผ่าพันธุ์และคุณมีระบบที่ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ
Buolamwini ได้ให้การพูดคุยเกี่ยวกับอคติที่มีรหัสและผู้สนับสนุนสำหรับความรับผิดชอบอัลกอริทึมในฐานะผู้ก่อตั้งอัลกอริทึม Justice League-
ตามที่รายงานก่อนหน้านี้นักวิจัยของมหาวิทยาลัยเซอร์เรย์พัฒนาระบบการจดจำใบหน้าหลายเชื้อชาติเมื่อปีที่แล้วซึ่งให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่าปกติ
โพสต์นี้ได้รับการปรับปรุงเวลา 9:22 น. ของวันที่ 27 กรกฎาคม 2564 เพื่อชี้แจงว่าการทดสอบการศึกษาเฉดสีของอัลกอริทึมการวิเคราะห์ใบหน้าไม่ใช่อัลกอริทึมการระบุตัวตน
หัวข้อบทความ
ความแม่นยำ-อคติไบโอเมตริกซ์-ไบโอเมตริกซ์-Chincotech-การจดจำใบหน้า-วางทุ่น
