年龄预测的挑战:当前技术的不足之处

在数字身份验证变得越来越重要的时代,年龄预测软件已成为年龄门控和访问控制的潜在解决方案。然而,美国国家标准与技术研究院 (NIST) 最近的评估揭示了这项技术的复杂性和局限性。通过 Adob e

以下是我对年龄预测准确性的主要担忧,以及最明显的不准确之处:

没有放之四海而皆准的解决方案:NIST评估的主要发现之一是,不存在用于年龄预测的单一算法。这些算法的准确性因图像质量、性别、出生地区和照片中人物的年龄等因素而有很大差异。这种可变性对广泛实施构成了挑战,因为不同的算法可能对特定人口群体表现良好,而对其他算法则表现不佳。

性别差异:在NIST评估中观察到的一个令人担忧的趋势是,女性面孔的错误率始终高于男性面孔。自2014年早些时候的评估以来,这种基于性别的准确性差异一直存在,其根本原因仍然未知。这种差异引发了关于年龄预测技术在性别之间的公平性和可靠性的基本问题。

人口敏感性:评估显示,不同的算法对人口群体的敏感性不同。虽然一种算法可能对一组人的表现令人钦佩,但对另一组人来说,它可能产生的结果准确度要低得多。人口统计学之间的这些不一致凸显了需要更强大和更具包容性的训练数据来提高准确性。

与年龄相关的不准确:被分析个体的年龄也会影响预测的准确性;对于软件来说,某些年龄范围似乎更具挑战性,无法准确估计。缺乏准确性可能会导致在精确年龄验证至关重要的应用程序中出现问题,例如未成年人的在线安全措施或有年龄限制的内容访问。

持续的改进和限制:尽管存在这些挑战,但还是有一些好消息。在过去十年中,年龄估计软件的准确性有所提高,从通用的签证照片数据库估计年龄时,平均绝对误差从4.3岁减少到3.1岁。然而,对于需要精确年龄验证的应用程序,可能不仅需要提高错误率。

对实施的影响:准确性的局限性引发了关于在各种情况下适当使用年龄预测软件的基本问题。对于精确年龄验证至关重要的应用,例如法定年龄限制或儿童保护措施,该技术的当前状态可能不够可靠。考虑实施年龄预测系统的组织必须仔细权衡潜在收益与预测不准确的风险。

NIST承诺每四到六周发布一次更新,这突显了年龄估计技术的发展速度。这种持续的评估过程对于确定需要改进的领域和推动该领域的创新至关重要;然而,它也强调了该技术的局限性以及实施时需要谨慎的必要性。

随着年龄估计软件的研究和开发的继续,我们应该期待看到准确性和可靠性的进一步提高。,同时,解决当前的局限性需要齐心协力,使训练数据多样化,改进算法以在人口统计学中保持一致的性能,并开发更复杂的评估方法。

除了技术挑战之外,Adam D. Thierer在2007年的一篇论文中还讨论了围绕社交网站年龄验证要求的多方面问题,强调了围绕年龄验证的挑战和潜在后果。Thierer 强调了实施年龄验证任务所涉及的一些挑战和潜在后果,这些挑战和潜在后果至今仍令人担忧,例如隐私问题和可能侵犯第一修正案权利。

执行年龄验证要求的复杂性和缺点需要仔细考虑。最近的NIST评估强调了彻底评估当前技术对手头任务的有效性的必要性,同时也权衡了对隐私、安全和年龄限制措施的实际实施的影响。此外,NIST报告强调了严格测试和解决人口差异的重要性,以实现更准确和公平的年龄估计解决方案。

当我们在这个不断变化的环境中航行时,重要的是要记住,未成年人的合法权利不应被对技术修复的热情所掩盖,因为这些技术修复尚未达到可靠的年龄验证所需的准确水平。展望未来,必须在技术创新和个人权利保护之间取得平衡,确保围绕年龄预测技术建立的任何监管框架既有效又尊重个人自由。

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原始來源:美国企业研究所

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