インドの法執行機関 は、顔認識技術を非常に重要視し始めています。 デリー警察、身元確認を検討中 内乱に巻き込まれた人々 Internet Freedom Foundation が公的記録の要求を通じて入手した文書によると、過去数年間にインド北部で 80% 以上の精度を「肯定的な」一致と見なすと述べた.
顔認識がインドの首都圏に到着 拡張 顔認識データを使用するインドの法執行官の割合 潜在的な起訴の証拠として、プライバシーと市民的自由の専門家の間で警鐘を鳴らしています。 80% の正確性のしきい値についても懸念があります。批評家は、これは恣意的であり、あまりにも低すぎると述べています。 インドの 包括的なデータ保護法の欠如 問題をさらに懸念させます。
文書はさらに、一致が 80% 未満であっても、それは陰性ではなく「偽陽性」と見なされ、その個人は「他の裏付けとなる証拠による正当な検証の対象となる」と述べています。
「これは、顔認識が彼ら自身が決定した結果を彼らに与えていなくても、彼らは調査を続けることを意味します. . 「これは、警察が探している人物に似ているとテクノロジーが言っているという理由だけで、個人への嫌がらせにつながる可能性があります。」 彼女は、デリー警察によるこの動きは、歴史的に法執行官によって標的にされてきたコミュニティの人々への嫌がらせにもつながる可能性があると付け加えた.
IFF の記録要求に応えて、警察は、囚人の写真と関係書類の写真を使用して顔認識を実行していると述べました。 彼らは、これらは証拠として使用できると付け加えたが、それ以上の詳細を共有することを拒否した. しかし、彼らは、肯定的な一致の場合、警察当局は、いかなる種類の法的措置も講じる前に、さらなる「経験的調査」を行うことを明らかにした. デリー警察はWIREDの電子メールによるコメント要請に応じなかった。
顔認識システムの合法性を研究することに時間を費やしてきた Divij Joshi は、80% の一致というしきい値は事実上無意味であると述べています。 Joshi 氏は、精度の数値は、特定のベンチマーク データ セットに対して顔認識技術モデルをテストする条件に大きく左右されると説明しています。
「顔認識または機械学習システムの通常の精度は、トレーニング データと検証データに基づいて開発されたモデルをベンチマーク データ セットと比較することによって決定されます」と、ユニバーシティ カレッジ ロンドンの博士候補である Joshi は言います。 「トレーニング データを微調整したら、サードパーティのデータ セットまたはわずかに異なるデータ セットに対してベンチマークする必要があります。」 このベンチマークは、予測精度のパーセンテージを計算するために通常使用されるものだと彼は言います。
顔認識モデルにおける人種的偏見の証拠により、この技術の使用は長い間問題になってきました。 多くの変数が顔認識システムの精度に影響を与えますが、全体的な精度のしきい値が 80% のシステムを警察が広く使用することは、非常に珍しいことのようです。 あ 2021 年米国国立標準技術研究所の調査 旅行者の顔を 1 回スキャンして、写真を含むデータベースと照合するシステムの精度は 99.5% 以上であることがわかりました。 しかし、他の研究では、 エラー率は 34.7% に達しました 肌の色が濃い女性を識別するために使用される場合。