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一群包括计算机视觉研究人员和马萨诸塞州大学阿默斯特分校信息与计算机科学学院的主要作者Erik Learned-Miller的人工智能专家最近提出了一种在联邦一级治理人脸识别技术的新模型。

在题为《野外的面部识别技术：要求联邦政府的办公室》的白皮书中，作者提出了FDA启示的模型，该模型将这些技术按风险程度进行了分类，并将建立相应的操纵措施。

Learned-Miller解释说：“人脸识别存在很多问题，例如侵犯隐私，监视，各个小组之间的性能不平等和配置文件。由于部署这种技术的风险很高，例如在警察中工作，财务决策和求职者分析，不正确或滥用所造成的伤害是一个现实的，日益严峻的问题。”

此外，“人们提出了各种可能的解决方案，但我们认为这些解决方案还不够。我们正在提议成立一个新的联邦办公室来监管该技术。我们以食品药品监督治理局中的一些办公室对医疗进行监管为模型设备和药品。”

他说，FDA为治理具有重大社会意义的复杂技术提供了集中监管的模式或先例。这样的独立机构将鼓舞从整体上解决面部识别技术生态系统。白皮书描述了研究人员的建议，并附带了引言和基本介绍，介绍了术语，应用程序以及评估这种复杂技术的难点。

Learned-Miller的合著者是麻省理工学院媒体实验室的Joy Buolamwini和算法正义联盟的创始人，弗吉尼亚大学的计算机科学家VicenteOrdóñez和华盛顿大学的Jamie Morgenstern。该项目得到了麦克阿瑟基金会的资助。

作者写道，尽管各个城市和州已经开始通过法律来监督人脸识别技术，但是这些单独的措施不足以保证对人的权益的一贯保护，也不足以对在科技市场买卖的组织设定共同的期望。 。尽管任务很复杂，但本白皮书提供了可行的建议。

Buolamwini补充说：“本文是我们作为一个社会如何为复杂的面部识别技术建立红线和指南的起点。”如果不加以制止，它们就有可能传播卑视，并加剧侵蚀公民自由和人权的风险，”她和合着者写道。

去年，Learned-Miller和其他两个人因在世界上最有影响力的人脸数据集之一(标签为“狂野的脸”)上的工作而获得了国际计算机视觉大会的奖项。它已被Google和Facebook等公司用来测试其面部识别准确性。