美國各地警方要確認嫌疑人身份，通常會把閉路電視拍得的面容影像，與資料庫內的疑犯檔案照作比對。美國喬治城大學法律中心去年4月的研究顯示，當地警方的面容識別軟件資料庫內有較多非裔美國人照片，而且無法準確辨認黑人面孔，令黑人容易無端惹禍。研究人工智能技術的專家認為，面容識別系統依靠人類輸入的資料運作，研發團隊應改善效能，避免黑人社群受針對。
為了解面容識別軟件是否存在種族偏見，喬治城大學法律中心技術員弗蘭克爾及專家加維，向全美逾100個警察部門索取近1萬頁公共記錄作研究。他們發現警方識別系統的資料庫中，黑人照片比例遠高於其他族裔，而系統本身亦不擅長辨認不同黑人的面孔，造成種族偏見。事實上，此前微軟的動作感應裝置Kinnect亦曾無法辨別黑人面孔，Google的相片應用程式甚至誤認黑人為猩猩。
專家：要擴大資料庫採樣數
研究面容識別系統的專家菲利普斯指出，識別系統出現的偏見，其實視乎系統資料庫的樣本多寡，例如東亞地區製作的識別軟件，便較其他地區更能準確辨認東亞人面孔。因此，如果資料庫的照片樣本數量夠多、採樣廣泛，便能更準確辨認各族裔人士。他建議設計團隊多考慮系統對應的社群，從而使軟件運作更公平。他們又認為，軟件工程師及警方並非故意令資料庫帶有種族偏見，但應提高運作透明度，令公眾釋疑。 ■《衛報》
