亚马逊人脸识别技术闹乌龙，国会议员变逃犯

美国组织ACLU过去将535名国会议员的脸部资料，通过亚马逊的人脸识别软件Rekognition，与资料库中25,000 名嫌犯的脸部资料进行比对，误认28位国会成员，成了嫌疑逃犯。

同时，亚马逊的人脸识别技术，还存在对于黑人脸部识别不准的问题，随着近日美国的种族肤色冲突加剧，亚马逊宣布，将暂停授权美国执法部门使用脸部识别平台Rekognition一年，避免引起更多争议。

由于脸部辨识技术需要搜集大量的脸部特征、肤色等资料，有可能成为侵害隐私的工具，因此IBM日前就宣布不再开发、提供授权、或研究脸部识别技术。

研究表示虽然人工智能的先进技术，能为科技生活带来许多便利，但现今脸部识别技术仍存在偏见，包括肤色、年龄、性别、种族等等。

麻省理工论文表示，发现包括IBM和微软等大型科技公司，在识别色较黑的人的脸部识别系统的错误率，比识别肤色较白的人，要高出几十个百分点错误;

由于训练系统的数据库资料，大多以男性和白人为主，才会在识别肤色较深的人种，有较大的错误机会。

麻省理工论文发现，亚马逊系统存在着重大问题，包括无法识别肤色较黑人种的性别，以及将肤色较黑的妇女，误认为为男性，同时，该系统在分析肤色较白人种的图像时，错误率几乎为零。

麻省理工发现亚马逊脸部辨识系统的缺陷以后，就曾写了一封公开信呼吁，”亚马逊的Rekognition软件有缺陷，不应交给执法部门处理，“并且批评亚马逊一直否认系统缺陷的态度。

如今亚马逊自行暂停授权执法单位使用脸部识别技术，证明麻省理工的分析，并非空穴来风。