当面孔成为大数据养料你的脸还好吗？( 六 )_摘要：我们能做的

种族歧视&影响执法：应用中暴露的技术盲区

当人脸识别技术走出实验室，走进现实生活，它就被赋予了更多意义——你的脸将不再只是一张具有生物属性的脸了。在足球比赛中，你的脸是货币，用于在体育场购买食物。在商场，它是一个账本，用于告诉销售人员你过去的购买行为以及购物偏好。在抗议中，你的脸会反映出你过去被逮捕的历史。即使在太平间，脸也能帮助官方机构识别遗体。

随着人脸承载的意义不断加强，技术错误导致的后果严重性也随之增强。在现阶段的应用中，人脸识别技术的一些弊端已经暴露。

识别准确度存在差异，加剧种族歧视

2016年麻省理工学院的研究员Joy Buolamwini研究表明，人脸识别技术的准确性在肤色较浅的男性中表现优于肤色较深的男性，而对于肤色较深的女性则表现最差。

美国公民联合会（ACLU）也发现了类似的问题。当ACLU将国会议员与犯罪数据库进行匹配时，亚马逊的Rekognition软件对黑人议员的错误识别比白人议员多得多，尽管黑人议员在总体数量中占比更小。其中包括众议院议长Elijah Cummings，一名巴尔的摩人。