In den USA nimmt der Skandal zu: Künstliche Intelligenz sorgte für die unrechtmäßige Festnahme von 6 Schwarzen!

Laut einer gegen die Polizei eingereichten Klage hat die Polizei von Detroit versehentlich eine Mutter von drei Kindern aufgrund einer Nichtübereinstimmung mit Gesichtserkennungssoftware festgenommen.

Am frühen Morgen des 16. Februar standen sechs Polizeibeamte aus Detroit an der Tür des Hauses der 32-jährigen Porcha Woodruff.

Frau Woodruff, 32, war zu diesem Zeitpunkt im achten Monat schwanger und half ihren beiden Kindern, sich auf die Schule vorzubereiten.

Die Polizei teilte der schwarzen Mutter mit, dass sie wegen eines Autodiebstahls und Raubüberfalls im Januar verhaftet sei.

KI beschuldigt Dame des Autodiebstahls

Überraschte schwangere Frau Er sagte: „Machst du Witze, Autodiebstahl?“und an Beamte, heißt es in einer letzte Woche eingereichten Bundesklage. Haben sie gesehen, dass sie im achten Monat schwanger war?fragte und enthüllte sein Spiegelbild.

Später erfuhr er, dass die Polizei ihn als Verdächtigen identifiziert hatte, nachdem sie die Sicherheitsaufnahmen durch die Gesichtserkennungssoftware der Abteilung laufen ließ und ein kriminelles Foto einer 2015 festgenommenen Person in eine Fotoserie einfügte, auf der das Opfer des Autodiebstahls Frau Woodruff als Täterin auswählte Angreifer.

Obwohl die Behörden den Fall später zurückzogen, argumentiert Frau Woodruff, dass der gesamte Vorfall in dem Fall, der angeblich dazu geführt habe, dass sie unter Anspannung, Durst und spannungsbedingten Kontraktionen gelitten habe, ein Beispiel für die Gefahren einer voreingenommenen Gesichtserkennungssoftware sei.

In der Beschwerde „Trotz seines Potenzials hat die Abhängigkeit der Strafverfolgungsbehörden von der Gesichtserkennung zu Demütigungen, Peinlichkeiten und Körperverletzungen geführt, was zu ungerechtfertigten Verhaftungen geführt hat, wie in diesem Fall zu sehen ist.“es wird genannt.

DIESES EREIGNIS HAT ZUM SECHSTEN MAL GEFÄLLT

Nach Angaben der American Civil Liberties Union handelt es sich bei dieser unrechtmäßigen Festnahme vermutlich um mindestens den sechsten Fall dieser Art in den Vereinigten Staaten.

Nach Angaben der Organisation ereigneten sich drei davon bei DPD, das 2018 mit dem Einsatz von Gesichtserkennungstechnologie begann, und Alle sechs in den USA festgenommenen Personen waren Schwarze.

25-jähriger schwarzer Teenager vor den Augen seiner Familie festgenommen

im Jahr 2019 , Michael Olivergenannt Einem 25-jährigen Schwarzen wird vorgeworfen, das Handy eines Lehrers gestohlen und kaputt gemacht zu haben.zu Unrecht beschuldigt.

Eine Gesichtserkennungssoftware überzeugte die Polizei, sein Foto zu ordnen, obwohl er sichtbare Tätowierungen hatte und einen anderen Körpertyp, Hautton und eine andere Frisur hatte als die Person, die angeblich an dem Diebstahl beteiligt war.

das folgende Jahr Robert Julian BorchakEr wurde vor den Augen seiner Familie verhaftet, weil er angeblich in einer Luxusboutique von Shinola in Detroit gestohlen hatte.

Borchaks Name wurde der Polizei mitgeteilt, nachdem ein Sicherheitsdienstleister DPD-Aufnahmen der Überwachungskameras geschickt hatte, die DPD an die Michigan State Police weiterleitete, die Borchaks Namen mithilfe der Gesichtserkennung zuordnete.

„Denken Sie, dass alle schwarzen Männer gleich sind?“

Die Tatsache, dass diese medizinischen Fehler nur bei schwarzen Bürgern vorkamen, machte die Menschen wütend. Laut der New York Times teilte Robert Julian-Borchak Williams der Polizei während der Ermittlungen mit. „Ich bin es nicht, denkst du, dass alle schwarzen Männer gleich aussehen?“genannt.

Künstliche Intelligenz kann von voreingenommenen Menschen manipuliert werden!

Gesichtserkennungstools können unter dem sogenannten algorithmischen Bias leiden, da sie von voreingenommenen Menschen erstellt werden und plausible Entscheidungen auf scheinbar neutralen Technologien getroffen werden.

Beispielsweise werden Gesichtserkennungstools häufig auf große Bildinformationssätze trainiert, und die Verwendung eines nicht vielfältigen Informationssatzes kann zu Technologien führen, die farbige Menschen nicht genau identifizieren können.

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