Amazon Rekognition abbina falsamente 26 legislatori a foto segnaletiche mentre California Bill To Block avanza



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Phil Ting non ha precedenti penali. Tuttavia il California State Assemblyman è uno dei 26 legislatori falsamente abbinati a una foto segnaletica nel database pubblico di 25.000 foto di Amazon Rekognition, ha annunciato martedì l'American Civil Liberties Union. Amazon vende il suo strumento di riconoscimento facciale alle forze dell'ordine per l'uso nelle fotocamere corporee, ma Ting & nbsp; e l'ACLU vogliono cambiarlo. & Nbsp;

"Non ero sorpreso di essere stato identificato erroneamente, ma la posta in gioco è molto più alta per i comuni californiani", ha detto Ting Forbes. "Non credo sia giusto usare la tecnologia per determinare se qualcuno è innocente o dovrebbe essere arrestato. Siamo innocenti fino a prova contraria. Il riconoscimento facciale costringerebbe le persone a dimostrare di essere innocenti ".

A maggio, l'Assemblea dello Stato della California ha approvato il disegno di legge di Ting per vietare l'uso del riconoscimento facciale e degli scanner biometrici da parte delle forze dell'ordine, che identificano cose come il modo in cui una persona cammina, nelle telecamere del corpo. Quando il disegno di legge verrà presentato al Senato dello Stato tra due settimane, la California sarà il più grande stato a vietare il riconoscimento facciale su telecamere corporee indossate da ufficiali e si unirà New Hampshire e Oregon, entrambi i quali hanno superato divieti simili nel 2017. & nbsp; & nbsp;

Per illustrare l'imprecisione di Amazon Rekognition, l'ACLU ha inserito le foto di 120 legislatori della California, tra cui Ting, e il 26, o 21%, & nbsp; sono state erroneamente abbinate alle foto di arresto. Amazon afferma che la tecnologia si aggiorna continuamente sulla base di nuovi dati, ma questo ha minimamente influenzato il tasso di errore rispetto a un test simile & nbsp; in un pool di dati più ampio condotto nel 2018 quando l'ACLU ha trovato 28 su 535 membri del Congresso (poco più del 5% sono stati identificati in modo impreciso in foto segnaletiche). Sebbene le persone di colore costituissero il 20% dei congressi, costituivano il 40% delle partite sbagliate.

"Non è solo se le false corrispondenze in questo test esatto sono state persone di colore", ha detto Matt Cagle, un avvocato di tecnologia e libertà civili presso l'ACLU Forbes. "La realtà è che queste telecamere saranno nelle comunità che sono già troppo sorvegliate e in cui le telecamere del corpo sono più presenti che in altre comunità più bianche o più benestanti."

In risposta alle conclusioni dell'ACLU, Amazon ha dichiarato in una dichiarazione che continua a sostenere la regolamentazione della tecnologia di riconoscimento facciale, ma che i test dell'ACLU sono stati condotti in un modo che abusa della tecnologia. & Nbsp;

"L'ACLU sta ancora una volta abusando e travisando consapevolmente Amazon Rekognition per fare notizia", ​​si legge nella dichiarazione della società. "Se utilizzato con la soglia di confidenza del 99% raccomandata e come parte di una decisione guidata dall'uomo, la tecnologia di riconoscimento facciale può essere utilizzata per un lungo elenco di scopi benefici, dall'assistenza nell'identificazione dei criminali alla ricerca di bambini scomparsi dall'inibizione della tratta di esseri umani “.

I sostenitori della legge 1215 dell'Assemblea di Ting affermano che se la legge non viene approvata, l'eccessiva sorveglianza delle comunità di colore in California & nbsp; potrebbe aumentare i casi in cui le persone di colore vengono sottoposte a scansione. "Le persone che vengono sottoposte a scansione saranno sproporzionatamente persone di colore, gli input saranno distorti, potenzialmente persino più alti rispetto alla porzione di legislatura", ha detto Cagle. & Nbsp;

I ricercatori del MIT e del Georgetown Center on Privacy and Technology hanno ha indicato che Amazon Rekognition è meno efficiente nell'identificare le persone che non sono bianchi. & Nbsp;

Nonostante le preoccupazioni bipartisan per la privacy e l'uso del riconoscimento facciale e della tecnologia biometrica, rimane scarsa supervisione federale. I sostenitori cercano l'approvazione del disegno di legge di Ting in California per ispirare simili chiamate alla supervisione in altri stati. & Nbsp;

Uno studio del marzo 2019 condotto da David Binder Research, una società di ricerca con sede a San Francisco, ha rilevato che l'82% dei probabili elettori della California del novembre 2020 in qualche modo, se non fortemente, non è d'accordo sul fatto che il governo dovrebbe essere in grado di monitorare e rintracciare l'identità e la posizione dei cittadini usando dati biometrici. & nbsp;

"In questo momento, il legislatore della California ha una decisione da prendere", afferma Cagle. "Aggiungono il riconoscimento facciale alle fotocamere corporee e infrangono la promessa di questi strumenti che sono stati offerti alle comunità, o tracciano una linea nella sabbia con una tecnologia imperfetta e dicono che questi strumenti dovrebbero essere usati esclusivamente per rendere responsabili gli ufficiali?"

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Phil Ting non ha precedenti penali. Tuttavia il California State Assemblyman è uno dei 26 legislatori falsamente abbinati a una foto segnaletica nel database pubblico di 25.000 foto di Amazon Rekognition, ha annunciato martedì l'American Civil Liberties Union. Amazon vende il suo strumento di riconoscimento facciale alle forze dell'ordine per l'uso in telecamere corporee, ma Ting e ACLU vogliono cambiarlo.

"Non ero sorpreso di essere stato identificato erroneamente, ma la posta in gioco è molto più alta per i comuni californiani", ha detto Ting Forbes. "Non credo sia giusto usare la tecnologia per determinare se qualcuno è innocente o dovrebbe essere arrestato. Siamo innocenti fino a prova contraria. Il riconoscimento facciale costringerebbe le persone a dimostrare di essere innocenti ".

A maggio, l'Assemblea dello Stato della California ha approvato il disegno di legge di Ting per vietare l'uso del riconoscimento facciale e degli scanner biometrici da parte delle forze dell'ordine, che identificano cose come il modo in cui una persona cammina, nelle telecamere del corpo. Quando il disegno di legge verrà presentato al Senato dello Stato tra due settimane, la California sarà il più grande stato a vietare il riconoscimento facciale su telecamere corporee indossate da ufficiali e si unirà al New Hampshire e Oregon, entrambi i quali hanno superato divieti simili nel 2017.

Per illustrare l'imprecisione di Amazon Rekognition, l'ACLU ha inserito le foto di 120 legislatori della California, tra cui Ting, e il 26, o il 21%, sono state erroneamente abbinate alle foto di arresto. Amazon afferma che la tecnologia si aggiorna continuamente sulla base di nuovi dati, ma ciò ha influito minimamente sul tasso di errore rispetto a un test simile in un pool di dati più ampio condotto nel 2018 quando l'ACLU ha trovato 28 su 535 membri del Congresso (poco più del 5% erano identificato in modo impreciso in foto segnaletiche). Sebbene le persone di colore costituissero il 20% dei congressi, costituivano il 40% delle partite sbagliate.

"Non è solo se le false corrispondenze in questo test esatto sono state persone di colore", ha detto Matt Cagle, un avvocato specializzato in tecnologia e libertà civili presso l'ACLU Forbes. "La realtà è che queste telecamere saranno nelle comunità che sono già troppo sorvegliate e in cui le telecamere del corpo sono più presenti che in altre comunità più bianche o più benestanti."

In risposta alle scoperte della ACLU, Amazon ha affermato in una dichiarazione che continua a sostenere la regolamentazione della tecnologia di riconoscimento facciale, ma che i test della ACLU sono stati condotti in modo da abusare della tecnologia.

"L'ACLU sta ancora una volta abusando e travisando consapevolmente Amazon Rekognition per fare notizia", ​​si legge nella dichiarazione della società. "Se utilizzato con la soglia di confidenza del 99% raccomandata e come parte di una decisione guidata dall'uomo, la tecnologia di riconoscimento facciale può essere utilizzata per un lungo elenco di scopi benefici, dall'assistenza nell'identificazione dei criminali alla ricerca di bambini scomparsi dall'inibizione della tratta di esseri umani “.

I sostenitori della legge 1215 dell'Assemblea di Ting affermano che se la legge non viene approvata, l'eccessiva sorveglianza delle comunità di colori in California potrebbe aumentare i casi in cui le persone di colore vengono sottoposte a scansione. "Le persone sottoposte a scansione saranno sproporzionatamente persone di colore, gli input saranno distorti, potenzialmente anche più alti rispetto alla parte delle persone in legislatura", ha detto Cagle.

I ricercatori del MIT e del Georgetown Center on Privacy and Technology hanno indicato che Amazon Rekognition è meno efficiente nell'identificare le persone che non sono bianchi.

Nonostante le preoccupazioni bipartisan per la privacy e l'uso del riconoscimento facciale e della tecnologia biometrica, rimane scarsa supervisione federale. I sostenitori cercano l'approvazione del disegno di legge di Ting in California per ispirare simili richieste di supervisione in altri stati.

Uno studio del marzo 2019 condotto da David Binder Research, una società di ricerca con sede a San Francisco, ha rilevato che l'82% dei probabili elettori della California del novembre 2020 in qualche modo, se non fortemente, non è d'accordo sul fatto che il governo dovrebbe essere in grado di monitorare e rintracciare l'identità e la posizione dei cittadini usando dati biometrici.

"In questo momento, il legislatore della California ha una decisione da prendere", afferma Cagle. "Aggiungono il riconoscimento facciale alle fotocamere corporee e infrangono la promessa di questi strumenti che sono stati offerti alle comunità, o tracciano una linea nella sabbia con una tecnologia imperfetta e dicono che questi strumenti dovrebbero essere usati esclusivamente per rendere responsabili gli ufficiali?"