เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าเป็นเทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีนี้สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย เช่น การรักษาความปลอดภัย การระบุตัวตน และการประมวลผลภาพ อย่างไรก็ดี เทคโนโลยีนี้ยังมีข้อจำกัดที่สำคัญประการหนึ่ง คือ การมีความลำเอียงต่อกลุ่มประชากรบางกลุ่ม

อคติในเทคโนโลยีการจดจำใบหน้าอาจเกิดขึ้นได้หลายวิธี ประการแรก อคติอาจเกิดขึ้นในข้อมูลที่ใช้ฝึกอบรมโมเดลการจดจำใบหน้า ตัวอย่างเช่น หากข้อมูลการฝึกอบรมมีภาพถ่ายใบหน้าของคนผิวขาวจำนวนมาก โมเดลอาจเรียนรู้ที่จะจดจำใบหน้าของคนผิวขาวได้ดีกว่าใบหน้าของคนผิวสี

ประการที่สอง อคติอาจเกิดขึ้นในการออกแบบโมเดลการจดจำใบหน้า ตัวอย่างเช่น หากโมเดลได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานได้ดีกับใบหน้าของคนผิวขาว โมเดลอาจทำงานได้ไม่ดีกับใบหน้าของคนผิวสี

อคติในเทคโนโลยีการจดจำใบหน้าอาจนำไปสู่การละเมิดสิทธิมนุษยชนได้ ตัวอย่างเช่น หากระบบการจดจำใบหน้าถูกใช้เพื่อระบุตัวผู้ต้องสงสัยในคดีอาชญากรรม ระบบดังกล่าวอาจทำให้คนผิวสีตกเป็นเป้าหมายของการจับกุมอย่างไม่เป็นธรรม

มีแนวทางหลายประการในการลดอคติในเทคโนโลยีการจดจำใบหน้า แนวทางเหล่านี้ ได้แก่

• การใช้ข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลาย ข้อมูลการฝึกอบรมควรมีภาพถ่ายใบหน้าของคนจากทุกกลุ่มประชากร สิ่งนี้จะช่วยให้โมเดลเรียนรู้ที่จะจดจำใบหน้าของคนจากทุกกลุ่มประชากร
• การออกแบบโมเดลที่ไม่ลำเอียง โมเดลควรได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานได้ดีกับใบหน้าของคนจากทุกกลุ่มประชากร สิ่งนี้สามารถทำได้โดยใช้เทคนิคต่าง ๆ เช่น การปรับสมดุลข้อมูลการฝึกอบรม หรือการใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่เป็นอคติ
• การตรวจสอบและวัดอคติ โมเดลควรได้รับการตรวจสอบและวัดอคติอย่างสม่ำเสมอ สิ่งนี้จะช่วยให้สามารถระบุและแก้ไขอคติได้

องค์กรต่าง ๆ กำลังทำงานเพื่อพัฒนาแนวทางในการลดอคติในเทคโนโลยีการจดจำใบหน้า ตัวอย่างเช่น คณะกรรมการกำกับดูแลด้านเทคโนโลยี (FTC) ของสหรัฐอเมริกาได้ออกคำแนะนำเกี่ยวกับแนวทางในการลดอคติในเทคโนโลยีการจดจำใบหน้า

Tags: การจดจำใบหน้า