亞馬遜Rekognition面部識別系統出錯
新浪科技訊 北京時間7月27日上午消息，北加州美國公民自由聯盟（American Civil Liberties Union of Northern California）週四宣佈，它對亞馬遜面部識別系統Rekognition進行測試，但發現該系統不精準。當該聯盟用國會議員照片做面部識別測試時，Rekognition將其中28名國會議員識別成曾經被捕的罪犯。
聯盟從“公開來源”下載2.5萬張警方拍攝的罪犯臉部照片（mugshot），然後將535位國會議員的官方照片交給Rekognition處理，問它在2.5萬張照片中是否有照片與國會議員匹配，Rekognition給出了“有28張匹配”的結果。
這28人中，還有6人來自美國國會黑人同盟（Congressional Black Caucus）。一直以來，面部識別系統識別非裔美國人時錯誤率會高一些。如果訓練數據嚴重偏向白人男性，那麼在識別其它白人男性時，系統可能會精準很多，如果識別其它族群，錯誤率就會提高。(德克)
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