美国北加州公民自由联盟（ACLU）已使用亚马逊重新认识的面部认可将使用Rekognition的默认设置（包括80％的信心阈值）与五分之一的加利福尼亚州议员相匹配。副报告。
在美国公民自由联盟和立法者举行的新闻发布会上，ACLU律师马特·卡格尔（Matt Cagle）说，与25,000张逮捕照片的数据库相比，120名州议员中有26名州议员匹配。大会框架雷吉·琼斯·萨维尔（Reggie Jones-Sawyer）表示，面部识别将使错误的身份自动化，并在警务中构成种族偏见。
改善技术和有意义的监督可以使面部识别能够在缓解风险的同时使用，Max Pellegrini，Realnetworks总裁，这使得SAFR面部识别产品在电子邮件中说明了生物识别更新。
佩莱格里尼说：“当今的面部识别系统是不完美的，表明了一定程度的固有偏见。但是，面部识别技术正在迅速改善，最终将反映出比人类更少的偏见。” “与其禁止使用这项有价值的新技术，不如在做出有意义的人类审查的形式进行监督，然后在做出最终决定对公民带来法律或其他重大后果。根据透明度，人类的监督和第三方验证测试，为无偏见的结果提供了有意义的保护。”
即使算法完全准确，Cagle认为这项技术会比其他人更影响脆弱的社区，并且该法案指出，某些人可能会与警察交谈。
卡格尔说：“这不是可以通过调整算法来解决的问题。” “这是立法机关需要立即加紧解决的问题，以保护所有加利福尼亚人。”
亚马逊建议警察使用99％的信心门槛，但该技术的少数知名客户之一华盛顿县警长办公室已承认不利用信心阈值根本。一年前，ACLU匹配了我们28位国会议员带有来自数据库的照片，似乎是相同的。
ACLU进行的实验是由于该州引入了立法以阻止面部识别的使用警察局摄像机。该法案由美国公民自由联盟和州议会议员Phil Ting共同赞助，后者是26名误认同的议员之一。
Ting在新闻发布会上指出，即使是一个最终清除不法行为的人也可能因虚假逮捕而造成后果。
Ting说：“这可能会影响您获得就业能力，这绝对会影响您获得住房的能力。有些人可能会产生真正的影响。”
