美國人阿馬拉·馬吉德被指控犯有恐怖主義罪2019 年，斯里蘭卡警方逮捕了羅伯特威廉斯 (Robert Williams)在他家門外被捕2020 年，蘭德爾·里德 (Randal Reid) 因涉嫌偷竊手錶而在底特律被拘留 18 小時在監獄裡度過了六天2022 年，他因涉嫌在一個他從未去過的州使用偷來的信用卡而被指控。

在這三起案件中，當局都選錯了人。這三者都是人臉辨識科技這告訴他們他們是對的。美國許多州的執法人員不需要透露他們使用人臉辨識技術來識別嫌疑犯。

人臉辨識技術是最新最尖端的版本生物辨識監視：利用獨特的身體特徵來辨識個體。它矗立在一個長長的技術路線– 從指紋到護照照片再到虹膜掃描 – 旨在監控人員並確定誰有權在國界內和跨界自由行動。

在我的書中，“我知道你？從臉盲到超級識別》，我探索如何面對臉的故事監視不僅存在於計算的歷史中，也存在於醫學、種族、心理學和神經科學、以及健康人文和政治的歷史中。

作為人員追蹤悠久歷史的一部分，人臉辨識技術對隱私的侵犯和對自由行動的限制正在實現生物辨識監視一直以來的目的。

該系統的工作原理是將捕捉到的面孔（無論是照片中的靜態面孔還是影片中的移動面孔）轉換為一系列獨特的面孔數據點，然後將其與從系統中已有的臉部影像中提取的數據點進行比較。隨著人臉辨識技術準確性和速度的提高，其作為監控手段的有效性變得越來越明顯。

準確性提高，但偏差仍存在

監視的前提是，需要在隱私和安全之間進行權衡，追蹤人們並限制和控制他們的活動。內建的假設是，更少的隱私會帶來更高的安全性。

對某些人來說可能是這樣，但對於人臉辨識技術主要針對的人來說卻並非如此。監控一直都是設計好的確定當權者最希望密切跟蹤的人。

在全球範圍內，有 印度的種姓相機,在中國維吾爾人面臨監視甚至考勤監控 在美國學校，通常是低收入者和以黑人為主的族群。有些人受到更密切的追踪比其他人。

此外，阿馬拉·馬吉德 (Amara Majeed)、羅伯特·威廉姆斯 (Robert Williams) 和蘭德爾·里德 (Randal Reid) 的案例不是異常現象。截至2019年，臉部辨識技術錯誤識別黑人和亞洲人至多是白人的100倍，其中包括 2018 年不成比例的數量28名美國國會議員他們使用亞馬遜的 Rekognition 工具與檔案中的臉部照片進行了錯誤匹配。

當用於比較捕獲圖像的資料庫中只有有限數量的白人面孔可供繪製時，面部識別技術將根據可用的最接近的對齊方式提供匹配，從而導致高度種族化和種族主義的模式誤報。

隨著資料庫中影像的擴展和軟體複雜性的提高，誤報數量“特定個人與檔案中的通緝犯圖像之間的匹配不正確”急劇下降。像素化和將靜態圖像映射到移動圖像方面的改進，以及社交媒體標記的增加和更加複雜的刮擦工具像 Clearview AI 開發的技術一樣，有助於降低錯誤率。

偏見然而，仍然深深嵌入系統及其目的中，明確或隱含地針對已經成為目標的社區。該技術不是中立的，它用來進行的監視也不是中立的。

悠久歷史中的最新技術

人臉辨識軟體只是全球追蹤和分類系統的最新表現。其前身植根於一種現已被揭穿的信念，即身體特徵提供了性格和身份的獨特索引。這種偽科學於 18 世紀末在「偽科學」的標題下正式形成。古代相術的實踐。

早期的系統應用包括人體測量（身體測量）、指紋辨識和虹膜或視網膜掃描。他們都提供了唯一的識別碼。如果沒有被跟蹤者的參與（無論是否願意），所有這些都無法完成。

身體識別框架於 19 世紀被採用，用於刑事司法偵查、起訴和記錄保存，以允許政府控制人民。人臉辨識與邊境巡邏的密切關係將照片引入護照1914年在包括英國和美國在內的一些國家，1920年這種做法變得普遍。

人臉辨識技術為人類生物辨識監控提供了一種隱密的方式。人臉辨識軟體的許多早期研究都是由中央情報局資助出於邊境監視的目的。

它試圖發展一個標準化的臉部分割框架：繪製一個人的臉部特徵（包括眼睛、鼻子、嘴巴和髮際線）之間的距離。將這些資料輸入電腦後，使用者就可以搜尋儲存的照片以尋找符合項。這些早期的掃描和地圖是有限的，匹配它們的嘗試並不成功。

最近，私人企業採用的資料收集技術，包括臉部識別，作為利用個人資料獲利的長期實踐的一部分。

人臉辨識技術不僅可以解鎖您的手機或幫助您更快登機，而且還可以用於促銷商店的資訊亭，而且本質上還可以用於任何人在世界各地與任何人拍攝和分享的照片。這些照片儲存在資料庫中，創建更全面的監視和追蹤系統。

雖然這意味著今天阿馬拉·馬吉德、羅伯特·威廉斯、蘭德爾·里德和國會黑人議員不太可能被誤報所困擾，人臉辨識技術侵犯了每個人的隱私。它以及設計、運作、使用和利用它的政府和私人系統正在監視並特別關注那些被社會及其結構性偏見認為風險最大的人。

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