顔認識を解説：顔が商品になるとき

顔検索は、1枚の写真を誰かを特定する手段に変えます。一致する顔を求めてオンライン画像を検索するオンラインサービスは数多くあり、名前、勤務先、ソーシャルプロフィール、その他の詳細情報を明らかにする可能性があります。 Clearview AIは法執行機関や政府機関の顧客に同様の技術を提供しています。 

データブローカーや人探しサイトと組み合わさると、それらの一致結果はストーキングや個人情報晒し(新しいウィンドウ)の出発点になり得ます。研究者は、顔認識とスマートグラスによって、見知らぬ人を特定し、その人に関する個人情報をリアルタイムで取得できることを示しています。

カメラと顔認識を組み合わせると、人々に本人確認を求めることなく、公共空間をまたいで追跡できるようになります。抗議活動や交通拠点では、顔認識によって誰がその場にいたかが明らかになる可能性があります。より大規模なカメラネットワークでは、移動を追跡できるため、匿名性が低下し、デリケートなイベントへの参加を人々がためらう可能性があります。 

民間組織も同じ技術を使ってアクセスを管理しています。たとえば、Madison Square Garden Entertainmentは顔認識を使い、同社に対する訴訟に関与している法律事務所に勤める弁護士を特定して入場を拒否しました(新しいウィンドウ)。 

顔認識は、店舗や会場に入る人を既存の顧客プロフィールとリンクさせることができます。企業はその後、そのユーザー情報をセキュリティ、パーソナライズ、ロイヤルティプログラム、ターゲットマーケティングに利用する可能性があります。

MicrosoftのパートナーであるTrakomaticは、Microsoft Azureを利用したオプトイン型の小売システム(新しいウィンドウ)を開発しました。このシステムは、買い物客がモールに入店すると認識し、そのプロフィールを使ってオファー、デジタルディスプレイ、サービスをパーソナライズしました。 

顔認識システムは、あらゆる状況で同じように機能するわけではありません。精度はアルゴリズム、画像品質、カメラ角度、検索の種類によって異なり、また米国国立標準技術研究所（NIST）は誤検知率に人口統計学的な差があることも見出しています。

顔認識のエラーはすでに誤った逮捕や告発を引き起こしています。 Robert Williamsは、顔認識によって容疑者と誤って照合された後、デトロイトで不当に逮捕されました。一方、米連邦取引委員会（FTC）はRite Aidのシステム(新しいウィンドウ)が数千件の誤検知を生み出したと述べています。

たとえ元々公開された理由が個人の特定ではなかったとしても、ソーシャルメディア、ニュースサイト、その他のウェブサイトにアップロードされた写真は、AIのトレーニングのためにスクレイピングされ、顔認識に利用される可能性があります。

何年も前に共有された写真が、写っている人も予想していなかった顔認識システムに取り込まれる可能性があります。 2021年、FTCはEveralbumが(新しいウィンドウ)、顔認識がいつ適用されるかについて人々に誤解を与えたにもかかわらず、ユーザーの写真から抽出した数百万枚の顔画像を自社の顔認識技術の開発に利用したと主張しました。

パスワードは侵害後に変更できます。自分の顔を変えるのはさらに難しいです。盗まれた生体データは、元のセキュリティインシデントから長期間経ってもリスクをもたらし続ける可能性があります。

2019年、Biostar 2の生体認証アクセスを支えるデータベースの大部分が暗号化なし(新しいウィンドウ)の状態のままになっていました。これにより、100万件を超えるフィンガープリント記録が、顔認識データやユーザーの画像とともに流出しました。そのような侵害の影響を受けた人は、侵害されたパスワードを変更するようには、自分の顔やフィンガープリントを簡単に置き換えることはできません。