亚马逊回应了该文章的最新博客文章美国公民自由联盟（ACLU）将我们28个国会议员的面部图像与公开可用的杯子镜头与博客相匹配自己的帖子，声称ACLU使用的默认置信度设置不适合用例，并且误解了结果。
Amazon Web Services深度学习和AI Matt Wood博士在帖子中表示，建议使用ACLU进行的比较的99％的信心门槛，这是公司建议执法使用的水平。亚马逊以99％的置信度阈值进行类似的实验，并使用面孔的30倍以上的数据集发现，亚马逊发现其重新认知误认没有国会议员。
伍德还强调，识别“几乎完全是”用于缩小给定情况下的选项范围，而不是做出自主决策，并且作为基于云的机器学习应用程序，重新认知正在不断改善。
他指出，ACLU所使用的面部数据库本身可能使结果偏向，尽管这似乎是引起了问题，因为没有对亚马逊如何确保其客户不会犯同样的错误的保证。伍德是指NIST的最新研究得出的结论是，伍德说的面部识别技术远远落后于重新认知，可以超越人的面部识别。 NIST还发现，最高的精度判断是由人类专家和算法的结合。
伍德并不建议政府应作为制定技术作为执法工具的监管机构，尽管有一些媒体声称，而是政府指定执法机构使用的信心门槛是有意义的。
帖子是第二位为了回应一个争议，其中包括权利团体和亚马逊股东和员工的呼吁停止营销面部识别技术致执法机构。该公司最近回答它不会做出任何更改。
