Распознавание лиц, более известное как англоязычный термин face recognition, применяется как одно из средств мультифакторной аутентификации. К нему прибегают в качестве эффективного цифрового инструмента в аэропортах для того, чтобы понять, легально ли турист заезжает в страну. Мы используем распознавание лиц, чтобы разблокировать смартфон и получить доступ к почту. А в сфере HR распознавание лиц используется для управления персоналом. В чем заключаются преимущества и недостатки данной технологии, поговорим в материале.
Что такое распознавание лиц и где его применяют?
Распознавание лиц — это процесс, при котором личность человека определяется или подтверждается на основе сканирования его лица. Распознавание лиц является биометрическим инструментом, который делает снимок, анализирует и сравнивает с другими фотографиями.
Снимок лица переводит аналоговую информацию, а именно, лицо человека, в цифровые данные. Это происходит благодаря 2D или 3D сенсору, который и производит снимок. Затем, во время сравнения применяются специальные алгоритмы и происходит верификация, отражают ли оба снимка одно и то же лицо.
Автоматической системе требуется не больше нескольких секунд, чтобы определить основные черты лица — положение глаз, форму носа, контур глаз, размер подбородка и ушей. Кроме того, системы распознавания лиц найдут нужного человека даже в толпе. Динамика происходящего — не проблема.
Самые известные инструменты распознавания лиц:
- алгоритм GaussianFace, запущенный в 2014 году Китайским Университетом Гонг-Конга (точность 98,52%);
- программа DeepFace, предложенная Facebook в 2014 году, (97,25%);
- технология 2015 года FaceNet производства Google (99,63%) используется, в том числе, при сортировке фотографий в Google Photo.
Как применяют технологию распознавания лиц в управлении персоналом?
В HR-менеджменте распознавание лиц может существенно облегчить работу персонала.
Во-первых, скрининг резюме обычно занимает у менеджеров по управлению персоналом достаточно много времени. Рекрутерам приходится проделать колоссальную работу, определив персональные хобби, интересы и основные события в жизни кандидата. В то же время, технология распознавания лиц способна проанализировать все данные, которые можно найти все данные о человеке в Интернете, и предоставить менеджеру, вместе с рекомендациями по поводу лучшего кандидата.
Во-вторых, ни для кого не секрет, что современные компании анализируют не только опыт кандидата при приёме на работу, но и соответствие ценностям организации. Важную роль играют личные качества человека, которые также можно определить на основании анализа лица. Facial recognition в этом случае отведена главенствующая роль.
Так, Ви Ксу, CEO компании Human, делится: «Раньше мы делали выбор в пользу того или иного кандидата, основываясь на «химии», настроении и контексте, с не на том, насколько кандидат подходит на эту роль на основании его эмоционального интеллекта. Это было серьёзное крушение и причина неверного выбора кандидата в некоторых случаях. Теперь, используя распознавание лиц, мы достигли нового уровня, который раньше был для нас недостижим. Сейчас мы можем прогнозировать поведение кандидата в разных рабочих ситуациях на основании анализа мельчайших деталей его лица».
Недостатки технологии facial recognition
Любая, даже самая совершенная система, основанная на лучших разработках в области искусственного интеллекта, может иметь недостатки. И технология распознавания лиц — не исключение.
Так, в конце 2017 года жители Китая жаловались в конце на то, что facial recognition принимал различных пользователей iPhoneX за одного человека.
Кроме того, исследование Массачусетского института технологий показало, что средства распознавания лиц от Microsoft, IBM и Megvii имеют погрешности при сканировании лиц женщин с тёмной кожей.
Затем, в мае 2018 года Amazon анонсировал «облачное» средство распознавания лиц под названием Rekognition. Компания заявила о том, что инструмент в состоянии узнать не менее сотни людей на одной фотографии и совершить поиск в базе данных, где содержатся десятки миллионов лиц. Однако уже в июле эта технология неправильно распознала 28 представителей Конгресса США как преступников, сообщает Newsweek.
Проекты и расследования
О том, что распознавание лиц вмешивается в личное пространство человека и угрожает кибербезопасности пользователей, впервые заговорили в 2011 году. Исследователи Университета Карнеги Меллон провели два эксперимента на предмет рисков, содержащихся в технологиях распознавания лиц. Результаты первого теста: сканируя лица людей на сайтах знакомств, эксперты определили их личности, хотя пользователи подписывались никнеймами. И, по-видимому, хотели скрыть личность от посторонних. Это позволяет говорить о том, что личная информация в Интернете не является конфиденциальной. В ходе следующего теста исследователи вычислили личности студентов, идущих по общежития: система распознавания лиц сравнила снимки с профилями пользователей на Facebook и получила довольно точные результаты. Дальше — больше. Воспользовавшись одной из функций системы, эксперты вычислили ID некоторых студентов, что приравнивается к определению персональных данных.
Уже на основании этих фактов можем говорить о том, что распознавание лиц может привести к следующим негативным последствиям:
- информацию о личности можно собрать в общественном месте и использовать для слежки за пользователями;
- некоторые компании могут вычислять представителей наиболее уязвимой целевой аудитории (например, находящейся в состоянии нервного истощения) и затем продавать именно им свой продукт;
- устраиваясь на работу, далеко не все кандидаты хотят, чтобы их персональная жизнь становилась достоянием общественности, но инструменты распознавания лиц вторгаются в личное пространство человека.
Компания решила провести расследование негативных сторон, которыми может обладать функция распознавания лиц. Инициативу поддержал известный эксперт в области кибербезопасности О’Брайен, учёный, чьи работы ценятся в таких университетах, как Йель и Оксфорд.
Компания запустила Лабораторию Цифровой Безопасности, которая планирует исследовать проблемы и «прорехи» в области прав пользователя. Цель проекта — не только создать базу знаний и способствовать повышению киберграмотности среди населения разных стран, но и разработать новые инструменты кибербезопасности. Ещё одна приятная новость — Лаборатория Цифровой Безопасности позаботится о прозрачности исследования, и в течение следующих нескольких месяцев обнародует первые результаты.
