สมาชิกสภาผู้แทนราษฎรในสหราชอาณาจักรตรวจสอบการใช้การจดจำใบหน้าของตำรวจ

ระบบการจดจำใบหน้าที่ใช้โดยกองกำลังตำรวจที่ใหญ่ที่สุดของสหราชอาณาจักรนั้น“ แม่นยำมาก” แต่เมื่อใช้การจดจำใบหน้าแบบสดที่เกณฑ์การแข่งขันแบบใบหน้าที่ต่ำกว่าความแตกต่างเล็กน้อยในการปฏิบัติงานระหว่างประชากรบางส่วนถูกสังเกตโดยการทดสอบโดยห้องปฏิบัติการทางกายภาพแห่งชาติของสหราชอาณาจักร (NPL) ได้แสดงให้เห็น

“ เราพบว่าหากระบบทำงานที่เกณฑ์ต่ำและง่ายระบบจะเริ่มแสดงอคติต่อชายผิวดำและเพศหญิงรวมกัน” โทนี่แมนส์ฟีลด์นักวิทยาศาสตร์การวิจัยหลักของ NPL กล่าว อย่างไรก็ตามแมนส์ฟีลด์เสริมว่าเขาเชื่อว่าตำรวจไม่ได้ใช้ระบบในเกณฑ์เหล่านี้

ชาวแมนส์ฟีลด์ที่ส่งมอบผลการทดสอบของ NPL เมื่อวันอังคารถึงคณะกรรมการวิทยาศาสตร์นวัตกรรมและเทคโนโลยีร่วมกับ Lindsey Chiswick ผู้อำนวยการหน่วยข่าวกรองของ Met Police ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการไต่สวนเกี่ยวกับการกำกับดูแลของปัญญาประดิษฐ์

ระบบ NEC ที่ใช้โดยตำรวจนครบาลเพื่อการรักษาได้กลายเป็นเรื่องของการโต้เถียงกับกลุ่มสิทธิที่ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับผลบวกและการเลือกปฏิบัติที่ผิดพลาด

งานวิจัยเกี่ยวกับ NEC NEOFACE V4 1 โดยใช้เครื่องตรวจจับใบหน้า HD5 เริ่มต้นในปี 2565 สำหรับตำรวจนครบาลและตำรวจเซาท์เวลส์ด้วยห้องปฏิบัติการตรวจสอบการใช้งานตำรวจสามคดี: การรับรู้การแสดงใบหน้า (LFR) การรับรู้ใบหน้าย้อนหลัง (RFR) และผู้ประกอบการ

ในเดือนเมษายน NPL ส่งมอบชุดแรกของผลลัพธ์การค้นหา“ การปรับปรุงที่สำคัญ” ในความถูกต้อง ตำรวจ Met กล่าวว่าในเวลาที่การศึกษาของ NPL เกี่ยวกับระบบของ NEC ทำให้พวกเขามีความมั่นใจในการกลับมาใช้การรับรู้การรับรู้ใบหน้าหลังจากหยุดชั่วคราว

อย่างไรก็ตามกลุ่มของ Right เช่น Big Brother Watch ได้แย้งว่าอัตราความถูกต้องไม่สูงพอและตั้งข้อสังเกตว่ารายงานไม่รวมถึงการพังทลายของเชื้อชาติ

ใหม่ล่าสุดรายงาน NPLหมายถึงการให้ข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นว่าเชื้อชาติมีผลต่อการรับรู้ใบหน้าอย่างไร การทดสอบแสดงให้เห็นว่าการระบุบวกที่ผิดพลาดเพิ่มขึ้นที่เกณฑ์การจับคู่ใบหน้าที่ต่ำกว่า (0.58 และ 0.56) และเริ่มแสดง“ ความไม่สมดุลอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างข้อมูลประชากรที่มีอาสาสมัครสีดำมากขึ้น

“ หญิงชาวเอเชียมีประสิทธิภาพที่ดีที่สุด - อัตราการรับรู้ที่ดีที่สุดของประชากร - และผู้หญิงผิวดำมีระดับต่ำสุด แต่สิ่งเหล่านี้ค่อนข้างใกล้ชิดจริงๆ”

อย่างไรก็ตามระบบแสดงให้เห็นว่าไม่มีอคติเมื่อนำไปใช้กับรายการเฝ้าดูภาพเติมเต็ม 178,000 ที่เกณฑ์ที่สูงขึ้น (0.64 หรือสูงกว่า) โดยไม่มีผลบวกปลอม ผลลัพธ์จากการทดสอบเกณฑ์ขนาดกลาง (0.60 ถึง 0.62) ทำให้เกิดข้อดีเท็จแปดข้อ แต่ไม่มีอคติอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติในข้อมูลประชากรตามรายงาน

อย่างไรก็ตาม Michael Birtwistle จาก Ada Lovelace Institute อย่างไรก็ตามในช่วงเซสชั่นที่จัดขึ้นโดยคณะกรรมการว่าการทดสอบที่ดำเนินการโดย NPL คือ“ ภาพรวมของระบบเดียวรุ่นเดียว” ซึ่งไม่สามารถสรุปได้

“ เราคิดว่าหากไม่มีกรอบการกำกับดูแลที่เหมาะสมไม่มีการรับประกันว่าระบบการจดจำใบหน้าที่ตำรวจนำไปใช้จะเป็นไปตามมาตรฐานความถูกต้องตามสมควรหรือการใช้งานของพวกเขาจะยังคงเป็นสัดส่วนกับความเสี่ยงที่นำเสนอโดยพวกเขา” Birtwistle กล่าว

Marion Oswald ผู้ร่วมงานวิจัยอาวุโสที่ Alan Turing Institute กล่าวว่ามีศักยภาพในเครื่องมือเหล่านี้อย่างแน่นอนแม้ว่าการใช้งานของพวกเขาจะถูก จำกัด ในขณะที่หน่วยตำรวจใช้รูปแบบข้อมูลและฐานข้อมูลที่แตกต่างกันซึ่งไม่ได้เชื่อมต่อ

“ นั่นในตัวเองสร้างความเสี่ยง” เธอกล่าว

Oswald ยังเสริมด้วยว่าตำรวจจำเป็นต้องตระหนักถึงปัญหาต่าง ๆ เช่นความไม่เสมอภาคทางชาติพันธุ์เมื่อปรับใช้เทคโนโลยีการจดจำใบหน้า ข้อผิดพลาดจะเกิดขึ้นที่เกณฑ์ที่ต่ำกว่าที่แนะนำ: ที่การตั้งค่า 0.56 ในบรรดา 33 คนที่ถูกระบุอย่างผิด ๆ 22 คนเป็นสีดำเธอกล่าว

“ มันยากมากเมื่อคุณนำเสนอการแข่งขันเพื่อตัดสินใจว่าจะทำอย่างไรกับมันเว้นแต่คุณจะเข้าใจการตั้งค่าของระบบจริง ๆ แล้วความไม่แน่นอนอาจเป็นอะไรความเสี่ยงคือความเสี่ยงและอคติในรายงานที่ NPL ออก” Oswald กล่าว

นับตั้งแต่มีการตีพิมพ์การวิจัยระบบ NEC ได้ถูกนำมาใช้สามครั้งรวมถึงการแจ้งเตือนและเป็นศูนย์บวกที่ผิดพลาด