안면 인식 : 우리는 그것을 두려워하거나 포용해야 하는가? | 벤 딕슨

안면 인식 기술은 새로운 기술은 아니지만 지난 몇 년 동안 주로 인공 지능의 발전으로 엄청나게 발전했습니다.

당연히 이것은 실리콘 밸리, 광고 대행사, 하드웨어 제조업체 및 정부의 관심을 끌었습니다. 그러나 모든 사람이 흥분되는 것은 아닙니다. 예를 들어, American Civil Liberties Union (ACLU)과 35 개의 다른 옹호 단체는 Amazon CEO Jeff Bezos에게 회사가 법 집행 기관에 고급 얼굴 인식 기술 제공을 중단하고 이민자와 시위대에게 오용 될 수 있음을 경고하는 편지를 보냈습니다..

지금 무엇이 다른가요?

1960 년대로 거슬러 올라가는 기술의 초기 반복은 어리 석었습니다. 경찰은 얼굴 인식 데이터베이스를 만들어야했으며, 이를 통해 인간 사용자는 눈동자 중심과 눈, 입 및 코의 모서리와 같은 각 피사체의 얼굴 사진에서 주요 포인트를 지정해야했습니다. 그런 다음 시스템은이 점들을 사용하여 피사체 얼굴의 랜드 마크 거리를 계산하고 등록합니다.

인식 단계의 경우, 작업자는 새로운 이미지로 마킹 프로세스를 반복하고 시스템은 데이터베이스에 포함 된 거리와 거리를 비교합니다. 그럼에도 불구하고, 조작자는 피사체의 기울기, 회전 및 기울기를 설명하기 위해 시스템을 조정해야했습니다.

이제 딥 러닝과 인공 신경 네트워크의 발전으로 얼굴 인식의 속도와 정확성이 새로운 수준으로 향상되었습니다. 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지의 다른 물체를 이해할 수있게 해주므로 사람의 도움이나 수정이 거의 필요하지 않은 얼굴 요소를 감지하는 데 얼굴 인식 시스템이 점점 효율적으로 만들어집니다. 클라우드 컴퓨팅, 유비쿼터스 연결성 및 사물 인터넷이 폭발적으로 증가함에 따라 얼굴 인식을 더 많은 장치 및 응용 프로그램에 통합하여 더 좋거나 나쁘게 만들 수 있습니다.

예를 들어 페이스 북은 최근 누군가 얼굴 인식 기능을 사용하여 누군가가 자신의 사진을 업로드하는 경우이를 알리는 기능을 출시했다. 이는 다른 사용자가 자신의 동의없이 자신을 사칭하거나 자신의 사진을 게시하지 못하도록하여 온라인 신원을보다 강력하게 제어 할 수 있도록하는 것입니다. 그러나 개인 정보 보호 옹호자들은 비즈니스가 사용자 데이터를 수집하고 채굴하는 데 성공한 회사 인 Facebook이이 기술을 사용하여 사용자의 선호도에 대한 이해를 심화시키고 개인화 된 광고 및 기타 컨텐츠로이를 대상으로 삼을 것이라고 우려합니다.

법 집행 로그온

법 집행 기관은 실험실뿐만 아니라 거리, 국경, 차량, 차체 카메라 및 안경에도 고급 얼굴 인식에 관심이 있습니다. 이상적으로는 작년에 영국의 사우스 웨일즈 경찰이 한 것처럼 범죄자와 피해자를 실시간으로 식별하는 데 도움이 될 것입니다.

수백만 대의 CCTV 카메라를 보유한 중국은 가장 정교하고 침략적인 감시 네트워크 중 하나를 보유하고 있습니다. 최근에는 네트워크에 실시간 얼굴 인식 기능을 추가했습니다. 당국은 단 7 분 만에 BBC 기자를 찾아서 체포하는 데모 중 시스템의 효과를 보여 주었다. 4 월에 중국 법 집행 기관은이 시스템을 사용하여 5 만 명 이상의 참석자와의 콘서트에서 금융 범죄 용의자를 파악하고 체포했습니다.

주에서는 경찰서가 아마존을 테스트하고 있습니다 인식 체계. 경찰은 오레곤 주 워싱턴 카운티에서이 시스템의 결과가 75 % 정확하다고 밝혔지만 최근 동일한 서비스에 대한 테스트 결과 28 명이 미국 의회의 범죄 배경을 가진 사람들로 표시되었습니다. 플로리다의 올랜도 경찰국은 아마존 계약이 만료되도록 선택했다.

개인 정보 보호 옹호자와 전문가들이 지적하는 가장 큰 우려 중 하나는이 기술의 사용에 대한 규제와 감독이 없다는 것입니다. 개인 정보 보호 옹호 단체의 2016 년 조사에 따르면 미국 성인 인구의 절반 이상이 안면 스캐닝 시스템을 사용하고 있습니다. 얼굴 인식 사용에있어 법 집행이 공정하고 객관적이라고 믿을 수 있습니까? 영국 경찰에 의해 사용 된 안면 인식 기술의 성능을 조사한 결과 시스템의 98 %가 실수였다.

확실한 것은 기술이 매우 변동 적이라는 것입니다. 모든 딥 러닝 시스템과 마찬가지로 얼굴 인식은 훈련 된 데이터의 품질만큼이나 우수하며 충분한 예를 보지 않으면 불규칙하게 작동 할 수 있습니다. 예를 들어, IBM과 Microsoft의 인기있는 두 가지 얼굴 분석 서비스에 대한 최근 연구에 따르면 두 시스템 모두 여성 얼굴보다 남성 얼굴과 어두운 얼굴보다 밝은 얼굴에서 훨씬 더 정확합니다.

안면 인식의 미래

나는 보통의 단어를 기술 소금을 뿌린 경영진이지만 얼굴 인식과 관련된 기회와 과제에 대한 Brad Smith의 최근 에세이는 업계가 취해야 할 방향에 대한 흥미롭고 균형 잡힌 읽기입니다.

스미스는 안면 인식의 오용 가능성에 대해 제기 된 최근의 우려를 인정하면서도 그것이 인정할 수있는 긍정적 인 용도를 상기시킵니다. Microsoft는 최근 이민국 및 관세 집행 (ICE)과의 업무에 대한 내부 토론에 얽매여있었습니다. 100 명 이상의 직원이 국경에서 아이가 헤어진 동안 ICE와의 계약을 취소하기 위해 회사의 리더십을 요구했습니다. ICE는 얼굴 인식 기술이 아니라 레드몬드의 Azure Government 클라우드 서비스를 사용하지만이 사건은 얼굴 인식의 사용을 규제하는 법률의 필요성을 강조했다고 Smith는 말합니다.

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스미스는“기업이 자사 제품에 대한 정부 규제를 요구하는 것은 드문 일이지만, 신중한 규제가 소비자와 생산자 모두에게 더 역동적 인 역 동성을 제공하는 많은 시장이있다”고 스미스는 말한다. 승객 안전을위한 표준을 설정합니다.

한편 Smith는 얼굴 인식 기술의 편견 위험을 줄이고 윤리적 지침을 수립하여 인권을 침해하는 목적으로 응용 프로그램을 사용하지 않도록하는 기술 부문의 책임도 인식하고 있습니다. 스미스는“'10 년 초 실리콘 밸리에서 '빠른 움직임'은 만트라의 일이되었다. 그러나 얼굴 인식으로 너무 빨리 움직이면 사람들의 기본 권리가 깨지는 것을 발견 할 수있다.

결론은 얼굴 인식을 강력한 기술로 인식하고 포용하는 것이지만 힘은 양방향으로 갈 수 있다는 것을 기억하십시오. 스미스의 말에 따르면, "모든 도구는 좋거나 나쁘게 사용될 수 있습니다. 심지어 빗자루를 사용하여 바닥을 쓸거나 머리 위로 누군가를 때릴 수 있습니다. 도구가 강력할수록 더 많은 혜택을 줄 수 있습니다."