AI 也「臉盲」!臉部辨識有偏見、誤認率高,美議員呼籲川普別擴大採用

除了「中年白人男性」,其他性別、年齡、種族的族群都常被臉部識別誤認。
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▲Photo Credit: Shutterstock/ 達志影像
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目前臉部辨識技術已經被美國執法部門廣泛使用,而川普政府也計畫擴大境內和邊界區域的臉部辨識技術應用。但本週四時,美國聯邦政府發佈一項調查研究,指出臉部辨識技術其實容易誤認有色人種,因此美國國會議員呼籲川普應審慎評估。

除了「中年白人男性」,其他都易被誤認

《華盛頓郵報》報導,對臉部辨識技術來說,會因為種族不同而出現準確落差。例如:亞裔、非裔美國人被誤認的機率遠比白人高 100 倍,其中又以美洲原住民在臉部辨識時,出現假陽性(false positive)的機率最高。

此外,性別、年齡不同也會出現差異。女性比男性更容易被誤認,老年人和兒童錯認的機率也很高;而警察從成千上萬圖片中所進行的犯罪嫌疑人調查中,最常把非裔婦女的臉孔錯認。整體來看,只有中年白人男性(Middle-aged white men)最容易被準確識別。

美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology;簡稱NIST)指出,多數臉部辨識技術都會出現人口統計差異,因人的年齡、性別或種族降低辨識準確率。

根據聯邦紀錄,從 2011 年以來,美國聯邦調查局(FBI)就有超過 39 萬次的臉部辨識搜索紀錄,臉部辨識技術幾乎是近年美國執法部門應用成長速度最快的系統工具。這也導致國會議員強烈呼籲,臉部辨識技術目前仍缺乏法規管理,需要關注其可能帶來的歧視、偏見和濫用。

NIST:亞馬遜沒有提交演算法

NIST 的測試涵蓋多數業界系統,包括來自 99 家企業、學術機構和開發人員自行提交的 189 種演算法,幾乎是世界上多數臉部辨識系統的核心構建塊(central building block)。

這些演算法主要來自 IDEMIA、英特爾、微軟、Panasonic、商湯科技和 Vigilant Solutions 等知名科技公司。但要注意的是,曾自主開發機器視覺分析系統 Rekognition 的亞馬遜,則沒有提交其演算法給 NIST。

亞馬遜雖然沒有針對此事件作出回應,但之前曾經公開表示,建構在雲端上的機器視覺分析系統很難讓 NIST 進行測試。但眾所皆知的是,亞馬遜創辦人及執行長 Jeff Bezos 早就收購《華盛頓郵報》了,而 NIST 首席研究員 Grother 也回應,即便演算法建構在雲端系統上也可以提交,因為微軟即是如此。

本次測試中,NIST 採用來自 800 萬人、共約 1800 萬張的照片。所有照片皆取自美國國務院(State Department)、美國國土安全部(Department of Homeland Security)以及 FBI 等單位旗下的內部數據庫,並沒有採用社群媒體、影像監控或網路平台上的任何一張照片。

核稿編輯:Chris

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Google 開創雲端運算新時代,Industry Summit Recap 線上研討會聚焦製造、零售業加速轉型

一場疫情,讓許多行業意識到「數位轉型,不轉不行」的危機,尤其是轉型腳步相對緩慢的製造業、零售流通業,在疫情當下更是受創嚴重的兩大業態。Google Cloud將在 9 月 29 日、9 月 30 日舉辦 Industry Summit Recap 線上研討會,主題多元豐富而且不用出門、不必花錢,究竟議程有多吸引人?
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數位轉型成為近年各產業最夯的關鍵詞,尤其 COVID-19 疫情爆發後,工廠缺工、缺料造成產線大亂,無法掌握上下游供應鏈的數據,對生產排程更是致命一擊。另一現象則是消費力從實體門市往電商跑,網路買了東西卻遲遲收不到貨,零售商能否即時掌握商品流、物流、金流的資訊,也是零售業受疫情衝擊之下,順利存活下去的關鍵。

一場疫情,讓許多行業意識到「數位轉型,不轉不行」的危機。不過數位轉型的命題如此大,加上不同產業的運作模式各有特色,因此在轉型方案的選擇、轉型方向的調度,也將呈現差異化策略。

例如,根據勤業眾信Deloitte於2020年底發布的《台灣智慧製造關鍵能力調查》,發現光是在製造業本身,轉型的腳步就有落差,半導體與電腦電子屬於轉型領先者,化學製品製造業的數位化投資相對落後。

為了加速產業邁向雲端轉型,善用數位科技的力量幫助自身企業不斷創新,Google Cloud 特別舉辦為期兩天的Industry Summit Recap 線上研討會。精選製造業、零售流通業當中最熱門的轉型主題,協助企業找到雲端轉型的密鑰,在後疫情時代享受最新的雲端解決方案。

Google Cloud Industry Summit Recap 線上研討會報名連結

製造業鎖定 9月 29 日,邁向工業 4.0 就該把生產數據全都拋上雲

工業 4.0 概念提出好多年,但你的企業是否還停留在 3.0 甚至 2.0 的階段?行業內的專家一定都知道,在工廠內安裝感測設備,透過即時掌握生產數據,進而彈性調整產線、優化製造流程、提高設備稼動率、降低人力成本,是邁向智慧製造的第一步。

導入自動化設備、架設全廠 IoT 環境、落實遠端監控之後的下一步呢?把生產資訊拋上雲端,甚至進一步運用 AI 技術,回過頭來調整生產流程,這部分將是許多製造業者亟需關注的轉型環節。

Google Cloud Industry Summit Recap 在 9 月 29 日,專注探討製造業該如何透過雲端解決方案,協助工廠設備運作更有效率、更為流暢。相關議題包含如下:

● 解密製造業上雲

● 雲端技術打造未來製造業

● 利用分析和人工智能實現製造業數位轉型

● 在 Google Cloud 上運行 SAP

● 借助 Anthos 實現工業 4.0 轉型

● Google 如何賦能智能製造

上述議題除了有華麗的 Google Cloud 講師陣容之外,更重要的是,本次線上研討會邀請製造行業的代表企業,藉由他們的最佳實踐經驗,分享親自走過的雲端轉型心路歷程,包含Askey亞旭電腦、Ennoconn樺漢科技、Footprintku富比庫 、HTC宏達電、ITTS東捷資訊,多元涵蓋製造產業不同領域的轉型模式與方法。

有些業者想了解究竟生產資料這麼多,該如何把 IT 基礎設備做現代化翻新,如有這方面的煩惱可以從「解密製造業上雲」主題獲得解答;又或者有些工廠已經部署各式各樣的 IoT 設備,但不知如何把不同設備及人員網絡串聯起來,洞察數據並發揮數據的價值,那就千萬不可錯過「利用分析和人工智能實現製造業數位轉型」。

當然有些企業已經導入 SAP 的 ERP 系統,希望把營運資料、生產數據一起整合到雲端,可以從「在 Google Cloud 上運行 SAP」專題了解實際的操作方式。在「賦能智能製造」議程,Google Cloud將攜手產業電腦整合方案領導業者Ennoconn樺漢科技,共同展示Google Meet + Google Glass的應用,透過人機協作有效釋放員工雙手,進而提升工作效率展現創新。

零售流通業鎖定 9 月 30 日,運用雲端方案為供應鏈業務做好準備

講到數位轉型風潮,絕對不能不提到全球的零售行業也受到大數據、AI 影響,展開智慧零售的佈局,藉此串聯全通路的數據,以提升顧客終身價值,讓獲利模式更加多元。從疫情可以發現,零售業是高度承受市場變動的產業,而且除了銷售端,把商品送到消費者手上的最後一厘路,更需要流通業者的協助。

看準零售流通行業長期遭遇的痛點,Google Cloud Industry Summit Recap 將在 9 月30 日,分享雲端解決方案可以從哪些角度切入,協助零售流通業者培養敏捷的營運體質,快速回應是廠及顧客的需求。相關議題包含如下:

● Google Cloud 打造由資料驅動的消費者體驗與創新

● 串聯線上線下零售商機並提升客戶體驗

● 企業數據決勝零售轉型

● 雲端科技加速市場回應與服務變現

● 如何透過 API 技術連結消費者需求並改善企業運營

● 描繪您對於未來零售的想像

● 建立數位供應鏈平台

● 物流運輸效能再升級:Google Map 應用

想要打造客製化的購物體驗嗎? API(Application Programming Interface)是近年的新顯學,從「透過 API 技術連結消費者需求並改善企業運營」學習如何從系統串接API,拓展更多服務功能。優化銷售、物流效率的關鍵就在於數據的洞察,進而調整適合的商業模式,從「Google Cloud 打造由資料驅動的消費者體驗與創新」及「企業數據決勝零售轉型」將是不可錯過的主題。

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