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Software-Bias: Ob Gesichtserkennungssoftware funktioniert, hängt von dir ab
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Senior Editor @Wired_Germany. Co-Founder @BuzzingCities Lab. Berichtet auch für andere Medien wie Spiegel Online über internationale Politik, Tech, Cyber & Crime, OC, oft aus Lateinamerika/Mexiko.
Bilderkennung funktioniert technisch immer besser: Bei geläufiger Gesichtserkennungssoftware ist die Matching-Wahrscheinlichkeit sehr hoch – wenn die Aufnahmen unter kontrollierten Bedingungen aufgenommen worden sind. Bei Tests mit Mugshots lag die Erfolgsquote etwa bei 95 Prozent.
Über die technologische Zuverlässigkeit hinaus wird die Genauigkeit von Face-Recognition-Software aber von den Datensätzen beeinflusst, mit denen der Algorithmus trainiert wird — von Ermittlungsbehörden verwendete Software zeigte bei verschiedenen Tests einen Bias in Bezug auf Race und Gender. „The algorithms were consistently less accurate on women, African-Americans, and younger people. Apparently they were trained on data that was not representative enough of those groups." Ein zentrales Problem bei kommerzieller Software, die etwa von Polizeieinheiten oder vom Staat eingesetzt wird, liegt darin, dass sich die Datenquellen oft nicht überprüfen lassen – weil die Hersteller sich auf Urheberrechtsschutz berufen.
Quelle: Mike Orcutt EN technologyreview.com
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