9 seltsame Entdeckungen über die Technologie der Gesichtserkennung

Die Entwicklung der Gesichtserkennungstechnologie hat sich erheblich beschleunigt. Seit nunmehr 43 Jahren arbeiten Forscher an diesem Thema. Eine aktuelle Studie präsentiert historische Ergebnisse, die aus mehr als 100 Datensätzen zusammengestellt wurden, die zur Entwicklung von auf Gesichtserkennung spezialisierten Systemen verwendet wurden. Die Ergebnisse sind überraschend.

Wie funktioniert die Gesichtserkennungstechnologie? Welche Probleme gibt es mit dem Datenschutz? Welche interessanten Fakten gibt es zu diesem Thema? Verliert die Gesellschaft mit der Verbesserung der Gesichtserkennungssysteme ihre Privatsphäre?

Was sind die Schlussfolgerungen aus 43 Jahren Forschung im Bereich der Gesichtserkennung?

1. die Technologie erweist sich als unzuverlässig. Beispiel? Die ersten Versuche, die Gesichter von Autofahrern aufzuzeichnen und zu identifizieren, die 2018 auf der Robert F. Kennedy Bridge in New York zu schnell unterwegs waren, sind gescheitert.. Interessanterweise funktionierte das System unter akademischen Bedingungen einwandfrei.

(2) Die Forschung im Bereich der Gesichtserkennung begann an Universitäten. Das Verteidigungsministerium (Department of Defense – DoD) ist jedoch für die Entwicklung dieser Technologie verantwortlich und National Institute of Standards and Technology (NIST), das 1996 6,5 Millionen Dollar für die Erstellung des bisher größten Datensatzes bereitstellte. Die Regierung interessierte sich für diesen Arbeitsbereich, da er im Gegensatz zur Erfassung von Fingerabdrücken keine aktive Beteiligung der Bürger erforderte.

3 In den Anfängen der Entwicklung der Gesichtserkennungstechnologie wurden Porträtfotos verwendet. Diese waren jedoch nicht sehr genau, so dass die Ergebnisse irreführend sein konnten.

4. eine weitere Phase der Arbeit an der Gesichtserkennung war die Suche nach Personen auf Google. Dies geschah, als die Forscher die Datensätze erweitern und über Personenporträts hinausgehen wollten. Es wurde für die Forscher immer schwieriger, solch vielfältige Daten zu verwalten. Dazu gehörten verschiedene Prozesse wie die Einholung der Zustimmung der fotografierten Person, die Erfassung demografischer Grundrisse, die Aufrechterhaltung der Qualität des Datensatzes usw.

Ein Datensatz aus dem Jahr 2007 namens Labeled Faces in the Wild hat Google, Flickr, YouTube und andere Online-Bilddatenbanken übernommen. Dadurch kann der Benutzer mehr Fotos in ihnen finden, aber die Datenschutzrechte werden etwas verwässert.

5 Ein weiterer Durchbruch in der Technologie der Gesichtserkennung wurde von Facebook erzielt. Das soziale Netzwerk enthüllte, dass es 2014 seine eigene DeepFace-Datenbank erstellt hatte. DeepFace identifiziert menschliche Gesichter in digitalen Bildern und verwendet ein neuronales Netzwerk mit neun Schichten und mehr als 120 Millionen Verbindungen. Das System wurde an vier Millionen Bildern getestet, die von Facebook-Nutzern hochgeladen wurden, und verwendet dabei Deep Learning-Technologie.

6 Die von Facebook eingesetzte bahnbrechende Technologie verletzte jedoch die Daten von zu vielen Menschen. Die Macher der Website mussten eine Geldstrafe zahlen, weil sie von Facebook-Nutzern hochgeladene Fotos für die Gesichtserkennung verwendet haben (ohne die Zustimmung der Nutzer einzuholen).

Das DeepFace-Projekt wurde in der Presse nicht angekündigt und die Funktionsweise war „Tag-Vorschläge“. Die Idee war, die Person auf dem Foto vorzuschlagen, die der Benutzer markieren wollte. Dies hätte zwar die Entwicklung des Systems gefördert, führte aber zu weiteren Datenschutzverletzungen, so dass die „Tag-Vorschläge“ schließlich aufgegeben wurden.

7 Die Gesichtserkennungstechnologie hat Bilder von 17,7 Millionen Menschen verwendet, und das sind nur öffentliche Datensätze. In Wirklichkeit sind die Anzahl und die Identität der Menschen, die unwissentlich an der Entwicklung der Gesichtserkennungstechnologie mitgewirkt haben, unbekannt.

8 Die Automatisierung der Gesichtserkennung hat zu einer ungleichen Darstellung und „Etikettierung“ von Menschen geführt. Die Systeme sind dazu übergegangen, ein Gesicht oder eine Person nicht mehr nur zu identifizieren, sondern Merkmale auf beleidigende Weise zu kennzeichnen, z. B. durch die Verwendung von Begriffen wie „pummelig“, „blasse Haut“, „spitze Nase“, „Tränensäcke“ usw.

Darüber hinaus sind Gesichter, die als „westlich“ gelten, zum Standard geworden, z.B. in Trainingssets. Untersuchungen haben ergeben, dass Diskriminierung in der künstlichen Intelligenz die Diskriminierung in der realen Welt verstärken kann.

9 Die Technologie der Gesichtserkennung ist inzwischen weit verbreitet, von der gezielten Werbung bis zur staatlichen Überwachung. Die Rekognitionstechnologie von Amazon und die damit verbundenen Daten wurden an die Polizei weitergeleitet. Andererseits können Gesichtserkennungssysteme die Programme zur Analyse der Kundenstimmung erheblich verbessern und die Bedürfnisse potenzieller Kunden besser verstehen.