Gezichtsherkenning is een gebied waar bias (systematische fouten of vooroordelen) in AI bijzonder duidelijk naar voren komt en met aanzienlijke maatschappelijke gevolgen.
Waarom is gezichtsherkenning zo’n interessante case study voor bias?
- Data-onevenwichtigheden:
Trainingsdata voor gezichtsherkenningssystemen is vaak onevenwichtig, met oververtegenwoordiging van bepaalde demografische groepen (bijvoorbeeld blanke mannen) en ondervertegenwoordiging van andere (bijvoorbeeld mensen met een donkere huidskleur). - Sociale implicaties:
Fouten in gezichtsherkenning kunnen leiden tot onterechte arrestaties, ontkenning van diensten of zelfs fysieke schade. - Toepassingen in de surveillance:
Gezichtsherkenning wordt steeds vaker gebruikt voor surveillance, wat privacy- en vrijheidsbeperkingen met zich meebrengt, vooral voor gemarginaliseerde groepen.
Welke specifieke bias-problemen zien we in gezichtsherkenning?
- Huidskleurbias:
Systemen hebben vaak moeite met het herkennen van mensen met een donkere huidskleur, wat kan leiden tot onjuiste identificaties. - Geslachtsbias:
Systemen kunnen moeite hebben met het onderscheiden van geslachten, vooral bij niet-binaire geslachten of mensen met genderneutrale uiterlijk. - Leeftijdsbias:
Systemen kunnen moeite hebben met het accuraat schatten van de leeftijd van mensen, vooral bij oudere mensen of mensen met bepaalde etnische achtergronden.
Hoe kunnen we deze problemen aanpakken?
- Diverse datasets:
Zorg voor trainingsdata die representatief zijn voor de hele bevolking. - Fairness metrics:
Ontwikkel specifieke metrics om bias in gezichtsherkenningssystemen te meten en te monitoren. - Adversarial training:
Train het model om te onderscheiden tussen relevante en irrelevante kenmerken, zoals huidskleur of geslacht. - Menselijke evaluatie:
Betrek mensen met verschillende achtergronden bij de evaluatie van het systeem.