人脸识别技术在各个领域的巨大潜力几乎是难以想象的。但是，在实现其最复杂的应用程序之前，需要解决其功能常见的某些错误和一些道德考虑因素。准确的面部识别系统使用生物识别技术从照片或视频中映射面部特征。它将此信息与已知面孔的数据库进行比较以找到匹配项。面部识别可以帮助验证一个人的身份，但也会引发隐私问题。几十年前，我们无法预料到未来人脸识别会成为我们生活中几乎不可或缺的一部分。从解锁我们的智能手机到进行在线（或离线）交易，这项技术已经在我们的日常生活中根深蒂固。这是人工智能计算机视觉和机器学习组件的令人难以置信的应用。面部识别系统的工作原理如下：训练有素的算法确定有关人脸的各种独特细节，例如眼睛之间的像素数或嘴唇的曲率，并在其他细节中对它们进行逻辑解释，以在系统内重建面部。然后将这些重新创建的面孔与存储在系统数据库中的大量面孔进行比较。如果算法检测到重建的面孔在数学上与数据库中现有的面孔相匹配，系统就会“识别”它并执行用户的任务。除了在纳秒内完成整个过程之外，今天的面部识别系统甚至在低光照、图像分辨率和视角下也能正常工作。与其他人工智能技术一样，面部识别系统在用于各种目的时需要遵循一些伦理原则。这些规定包括：1.面部识别的公平性首先，面部识别设备的开发必须使系统能够完全防止或至少最小化偏见。现在，有充分的证据表明面部识别系统在其操作中不能100%公平。因此，构建支持该技术的系统的公司通常会花费数百小时来消除系统中发现的所有偏差痕迹。像微软这样的知名组织通常会从尽可能多的种族社区聘请合格的专家。在他们的人脸识别系统的研究、开发、测试和设计阶段，多样性使他们能够创建海量数据集来训练AI数据模型。虽然大型数据集降低了偏差商数，但多样性也是象征性的。从世界各地挑选个人有助于反映现实世界的多样性。组织必须加倍努力，消除面部识别系统的偏见。为实现这一目标，用于机器学习和标记的数据集必须多样化。最重要的是，一个公平的面部识别系统的输出质量将非常高，因为它可以在世界任何地方无缝工作，没有任何偏见。为确保面部识别系统的公平性，开发者还可以在Beta测试阶段让最终客户参与进来。在现实场景中测试此类系统的能力只会提高其功能的质量。2.人工智能内部运作的开放性在工作场所和网络安全系统中使用面部识别系统的组织需要了解机器学习信息存储位置的所有细节。这样的组织需要在日常运营中实施技术之前了解技术的局限性和功能。提供人工智能技术的公司必须对客户完全透明地了解这些细节。此外，服务提供商还必须确保客户可以根据自己的方便从任何位置使用他们的面部识别系统。系统中的任何更新都必须在客户的有效批准下进行。3.对利益相关者的责任前面提到，人脸识别系统部署在多个部门。制造此类系统的组织必须对其负责，尤其是在技术可能直接影响任何个人或团体（执法、监视）的情况下。这种系统中的问责制意味着包括用例以防止基于身体或健康的伤害、财务挪用或系统可能出现的其他问题。为了将控制元素引入到流程中，合格的人员负责组织中的系统以做出衡量和逻辑的决策。除此之外，将面部识别系统纳入日常运营的组织必须立即解决客户对该技术的不满。4、监控前的同意和通知一般情况下，未经个人或群体同意，不得利用人脸识别系统对个人、群体进行窥探或其他行为。某些机构，例如欧盟(EU)，有一套标准化的法律(GDPR)来防止未经授权的组织监视管理机构管辖范围内的个人。拥有此类系统的组织必须遵守所有美国数据保护和隐私法。5.避免侵犯人权的合法监控除非国家政府或决定性监管机构出于与国家安全或其他高调情况有关的目的授权，否则组织不能使用人脸识别系统来监控任何个人或团体。基本上，这项技术被严禁用于侵犯受害者的人权和自由。虽然面部识别系统被编程为无一例外地遵守这些规定，但它们也可能由于操作错误而导致问题。与该技术相关的一些主要问题是：6.购买时的验证错误如前所述，数字支付应用程序包含面部识别系统，用户可以通过该系统验证交易。由于这项技术，以支付为目的的犯罪活动，例如面部身份盗窃和借记卡欺诈，是很有可能发生的。客户选择面部识别系统是因为它为用户提供了极大的便利。然而，当同卵双胞胎使用彼此的银行账户进行未经授权的支付时，此类系统可能会出现错误。令人担忧的是，尽管面部识别系统中有安全协议，但面部复制可能导致资金被挪用。7.执法应用中的不准确面部识别系统用于在逮捕犯罪分子之前识别他们。虽然作为一种概念的技术在执法方面无疑是有用的，但它的工作存在一些明显的问题。犯罪分子可以通过多种方式滥用这项技术。例如，有偏见的人工智能概念为执法部门提供了不准确的结果，因为系统有时无法区分有色人种。通常，此类系统是在包含白人图像的数据集上进行训练的。因此，在识别其他种族的人时，该系统的工作方式是错误的。已有数起组织或公共机构被指控使用先进的面部识别系统非法监视平民的案件。由持续监控的个人收集的视频数据可用于各种不正当目的。面部识别系统的最大缺点之一是它们提供的输出过于笼统。例如，如果一个人涉嫌重罪，他们的照片就会被拍下来，并与几名罪犯的照片一起跑，检查这个人是否有犯罪记录。然而，堆叠数据意味着面部识别数据库将保留该男子和经验丰富的重罪犯的照片。因此，尽管个人相对无辜，但他或她的隐私已受到侵犯。其次，这个人可能被认为是坏人，尽管从各方面来看他都是无辜的。如前所述，与面部识别技术相关的主要问题和错误源于技术缺乏进步、数据集缺乏多样性以及组织对系统的低效处理。然而，人工智能的应用范围及其在现实世界中的应用需求应该是无限的。当技术的工作方式与实际需要的不同时，面部识别技术的风险通常会出现。但可以预见，随着未来技术的不断进步，与技术相关的问题将会得到解决。与AI算法偏差相关的问题最终将被消除。然而，为了使这项技术在不违反任何道德规范的情况下完美运行，组织必须对此类系统保持严格的治理水平。通过加强治理，未来可以解决面部识别系统中的错误。因此，必须改进此类系统的研究、开发和设计，以实现积极的解决方案。
