如今，生物识别技术最常被部署与人工智能。一个新的纸从，“成员的观点：生物识别技术与人工智能 (AI) 之间的关系”，收集了显示“显着差异”的专家意见，表明并非每个人都对这种配对感到满意。
生物识别研究所首席执行官伊莎贝尔·莫勒 (Isabelle Moeller) 在一份报告中表示：“生物识别界以前很少在这个级别的问题上出现分歧。”邮政。 “本文反映了我们全球社区对一个不断发展的主题的相互矛盾的观点，该主题是生物识别成功的关键技术。了解两者之间的关系对于负责任的创新和制定其使用道德准则至关重要。”
问题始于试图定义术语的基线。 “有人说报告称，生物识别技术是人工智能技术的辅助手段，因此始终是其不可或缺的一部分。“其他人指出，虽然生物识别技术和人工智能可以在各种应用中一起使用，但某些与人工智能完全分开存在。”
“这种关系的解释在很大程度上依赖于人工智能和生物识别技术所使用的定义。”
简而言之，大多数生物识别专家都认为没有人能够完全确定别人在谈论什么。生物识别研究所正试图通过其解释词典，一个旨在捕捉生物识别术语的细微差别的资源，“考虑到正式定义以及公众如何看待它们——例如，某人如何向朋友解释生物识别或人工智能。”
因为，到目前为止，还没有一个普遍认可的标准，也没有一个明确的方法来以及人工智能给你的邻居 Ted，他从事营销工作。
“生物识别技术或人工智能没有通用的定义，ISO 和一些政府提出的定义要么过于技术性、迟钝，要么彼此之间不完全一致，或者隐藏在付费墙后面，大多数公众无法访问。”
该论文深入探讨了语义。对于生物识别应用来说，“拥有人工智能”意味着什么？在监管和公共环境中混淆某些术语会加剧这个问题。媒体努力拆开语言网络，并在此过程中贡献自己的力量。
工具是“人工智能驱动”还是“人工智能装备”？算法适合哪里？面部识别和面部匹配之间有什么区别，以及这种区别如何影响人们对生物识别技术的看法看法？根据报告，“似乎已在某些法规中混为一谈，例如尤其是实时和远程的使用”。
公众可能会问，这些东西是什么，有什么用？
国际最顶尖的生物识别专家并没有给出令人满意的答案。他们似乎同意“人工智能或生物识别技术没有一致的定义”。他们的困惑指向了生物识别提供商中的大象：无论你的算法有多准确，无论它减少了多少摩擦或提高了多少效率，世界都不会关心，除非他们知道你在说什么。
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