顔認識技術の倫理

顔認識技術がさまざまな分野で持つ大きな可能性は、ほとんど想像できないほどです。

ただし、使用する前に、機能上の一般的なエラーや倫理的な問題に対処する必要があります。

顔認識システムは、生体認証技術を使用して写真やビデオから顔の特徴をマッピングし、その情報を既知の顔のデータベースと比較して一致するものを見つけます。顔認識は個人の身元確認に役立ちますが、プライバシーに関する懸念も生じます。

他の AI テクノロジーと同様に、顔認識システムを使用する際には従うべき倫理原則があります。これらの原則には以下が含まれます。

1. 顔認識の公平性

まず、顔認識技術は、人種、性別、顔の特徴、奇形、その他の要因に基づく個人またはグループに対する偏見をシステムが確実に完全に防止、または少なくとも最小限に抑えることができるような方法で開発されなければなりません。現在、顔認識システムの運用が 100% 公平であるはずがないことを示す証拠は数多くあります。その結果、この技術を開発する企業は通常、そこに見られる偏見の痕跡をすべて取り除くために何百時間も費やします。

組織は顔認識システムにおける偏見を排除するための努力を倍加させる必要があり、そのためには機械学習とラベル付けに使用されるデータセットが多様でなければなりません。最も重要なのは、公正な顔認識システムは、世界中のどこでも偏見なくシームレスに機能するため、出力品質が非常に高くなることです。

顔認識システムの公平性を確保するために、開発者はテスト段階でエンドユーザーを関与させることもできます。

2. AI運用のオープン性

職場やサイバーセキュリティ システムに顔認識システムを導入している組織は、機械学習データがどこに保存されているかをすべて把握する必要があります。このような組織は、テクノロジーを導入する前に、その限界と機能を理解する必要があります。 AI テクノロジーを提供する企業は、これらの詳細について顧客に対して完全に透明性を保つ必要があります。さらに、サービスプロバイダーは、顧客が都合に合わせてどこからでも顔認識システムを使用できることも保証する必要があります。また、システムの更新は、顧客から有効な承認を得た後に行う必要があります。

3. 利害関係者の責任

前述したように、顔認識システムはさまざまな分野で導入されています。このようなシステムを開発する組織は、特にその技術が個人またはグループに直接影響を与える可能性がある場合（法執行機関、監視）には、そのシステムに対して責任を負わなければなりません。このようなシステムにおける責任は、システムによって引き起こされる可能性のある身体的または健康上の危害、金銭的不正流用、またはその他の問題を防止することを目的としています。プロセスに制御の要素を導入するには、適切な意思決定を行える資格のある人物が組織内のシステムを担当する必要があります。さらに、顔認識システムを日常業務に取り入れている組織は、その技術に関連する顧客の不満に直ちに対処する必要があります。

4. モニタリング前の同意と通知

通常の状況では、顔認識システムは、個人、グループ、または他の人の同意なしにスパイするために使用されるべきではありません。欧州連合などの特定の機関には、権限のない組織による個人の監視を防ぐための標準化された一連の法律 (GDPR) があります。このようなシステムを導入している組織は、国内のすべてのデータ保護およびプライバシー規制に準拠する必要があります。

5. 人権侵害を避けるための法的監視

国家安全保障やその他の重要な状況に関連する目的で州または政府の意思決定機関から許可されない限り、組織は顔認識システムを使用して個人またはグループを監視することはできません。基本的に、この技術を被害者の人権や自由を侵害するために使用することは固く禁じられています。

6. ショッピング中の認証エラー

前述のように、顔認識システムはデジタル決済アプリケーションに組み込まれており、ユーザーはその技術を使用して取引を認証できます。この技術を使用して支払いを行うと、顔認証の盗難やデビットカード詐欺などの犯罪行為が行われる可能性が出てきます。顔認識システムはユーザーにとって大きな利便性を提供するため、顧客は顔認識システムを選択します。しかし、このようなシステムで起こり得るエラーの 1 つは、一卵性双生児が互いの銀行口座を使用して不正な支払いを行う可能性があることです。

7. 不正確な法執行アプリケーション

顔認識システムは、犯罪者を捕まえる前に特定するために使用されます。この技術は概念としては間違いなく法執行機関にとって有用であるが、システムが有色人種を区別できないことがあるため、偏った AI が法執行官に不正確な結果を提供するなど、その機能にはいくつかの顕著な問題がある。通常、このようなシステムは白人の画像を含むデータセットを使用してトレーニングされます。そのため、他の人種の人々を識別する場合、このシステムの作業には間違いがつきものです。

これまで見てきたように、顔認識技術に関連する主な問題とエラーは、技術の進歩の欠如、データセットの多様性の欠如、組織によるシステムの非効率的な取り扱いから生じています。

今後、技術がさらに進歩すれば、技術関連の問題は解決され、人工知能アルゴリズムの偏りに関連する問題も最終的には解消されることが予想されます。ただし、このテクノロジーが倫理原則に違反することなく完全に機能するためには、組織はそのようなシステムに対して厳格なレベルのガバナンスを維持する必要があります。