얼굴 인식의 장점, 단점 및 위험
얼굴 인식은 안전과 보안 증가, 범죄 방지, 인간관계 감소 등 사회에서 많은 장점을 가지고 있다. 어떤 경우에는 의료 업무를 지원하는 데도 도움이 될 수 있다.
(1) 실종된 사람을 찾는 것을 돕다.
법 집행 기관은 실종자를 찾기 위해 얼굴 인식을 사용하며, 실종된 어린이를 찾기 위해 얼굴 인식을 사용한다. 얼굴 인식과 아이가 몇 년 후에 어떤 모습일지 보여주는 노화 소프트웨어가 결합될 때, 실종된 지 여러 해 된 사람을 찾는 데도 도움이 될 수 있다.
(2) 도난으로부터 기업 보호
도둑이 상점에 들어갔을 때, 기업주는 얼굴 인식 소프트웨어와 보안 카메라를 사용하여 알려지거나 의심스러운 도둑을 식별한다. 이런 선제공격의 안전조치는 입점 절도를 방지하는 데 도움이 된다. 사람들이 감시당하고 있다는 것을 알았을 때, 범죄를 저지할 가능성은 거의 없었으며, 이 기술도 억제력을 발휘했기 때문이다. (빌 게이츠, 지혜명언)
(3) 안전 조치 강화
얼굴 인식은 또한 보안을 향상시키는 데 도움이 된다. 얼굴 인식은 수년 동안 공항 안전의 일상적인 구성 요소로서 범죄자와 항공사와 승객에 대한 잠재적 위협을 식별하는 데 도움이 된다.
은행과 다른 기관들도 얼굴 인식을 사용하여 사기를 방지합니다. 이 기술은 이전에 범죄 혐의로 기소된 사람을 식별하고 은행에 상기시켜 주기 때문입니다. 얼굴 인식 기술이 고객을 표시하면 은행은 그 사람의 은행 업무를 자세히 검사해야 한다는 것을 알고 있다.
(4) 접촉점의 수를 줄입니다
얼굴 인식은 지문 등 다른 유형의 보안 조치보다 인적 자원이 덜 필요하다. 신체 접촉이나 직접적인 인간관계도 필요하지 않습니다. 대신 인공 지능을 사용하여 자동적이고 원활한 프로세스로 만듭니다. 또한 스마트폰 열기 및 잠금 해제, ATM 기계에서 인출 또는 일반적으로 PIN 코드, 암호 또는 키가 필요한 기타 작업을 수행할 때의 접촉점도 제한합니다.
(5) 쇼핑을보다 효율적으로 만드십시오.
얼굴 인식의 편리함도 안전 분야를 뛰어넘었다. 상점에서 쇼핑하면 현금이나 신용카드를 사용하지 않고 얼굴 인식 기술을 통해 얼굴을 인식하고 귀하의 계좌에 상품을 기록할 수 있습니다.
(6) 사진 조직 개선
얼굴 인식은 애플이나 구글을 통해 클라우드 스토리지의 사진을 표시할 수도 있다. 이를 통해 사진을 쉽게 구성, 검색 및 공유할 수 있습니다. 페이스북 라벨을 추천하는 데도 역할을 했습니다.
(7) 건강 관리 개선
얼굴 인식 기술의 놀라운 용도 중 하나는 유전병을 검출하는 것이다. 미세한 얼굴 특징을 연구함으로써 어떤 경우에는 얼굴 인식 소프트웨어가 특정 유전자 돌연변이가 특정 증후군을 일으키는 방법을 결정할 수 있습니다. 이 기술은 전통적인 유전자 검사보다 더 빠르고 저렴할 수 있다.
얼굴 인식의 단점:
다른 기술과 마찬가지로 얼굴 인식의 사용에도 프라이버시 위협, 권리와 개인의 자유 침해, 잠재적인 데이터 도용 및 기타 범죄와 같은 잠재적 결함이 있습니다. 게다가, 기술적인 결함으로 인해 여전히 실수의 위험이 있다.
(1) 개인 및 사회 프라이버시 위협
개인 사생활에 대한 위협은 얼굴 인식 기술의 큰 단점이다. 사람들은 알 수 없는 미래를 위해 그들의 얼굴이 기록되고 데이터베이스에 저장되는 것을 좋아하지 않는다.
프라이버시는 캘리포니아 샌프란시스코와 매사추세츠주 캠브리지를 포함한 일부 도시에서 법 집행 기관이 실시간 얼굴 인식 모니터링을 사용하는 것을 금지하는 큰 문제입니다. 이러한 경우 경찰은 개인 감시 비디오 장치로 기록된 비디오를 사용할 수 있지만 실시간 얼굴 인식 소프트웨어는 사용할 수 없습니다.
(b) 개인의 자유 침해
얼굴 인식 기술에 의해 기록되고 스캔되면 자신의 행동이 계속 감시되고 판단된다고 느끼게 된다. 또 경찰은 얼굴 인식 기술을 이용해 가상범죄 대열에서 데이터베이스의 모든 사람을 식별할 수 있다. 정당한 이유 없이 당신을 범죄 용의자로 생각하는 것과 같다.
(3) 개인의 권리 침해
개인의 자유를 제한하는 일부 국가에서는 얼굴 인식이 시민을 감시하고 문제 제작자로 간주되는 사람들을 체포하는 데 자주 사용된다.
(4) 제조 데이터 취약성
얼굴 인식 데이터의 저장도 우려된다. 이 데이터베이스들이 깨질 수 있기 때문이다.
해커는 과거에 은행, 경찰, 국방회사가 수집하고 사용하는 얼굴 스캔 데이터베이스를 해킹한 적이 있다.
(5) 사기 및 기타 범죄에 대한 기회를 제공하십시오.
범죄자들은 또한 얼굴 인식 기술을 이용하여 무고한 피해자에게 범죄를 저지를 수 있다. 얼굴 스캔에서 수집하여 데이터베이스에 저장한 이미지와 비디오를 포함한 개인 정보를 수집하여 신원 사기를 구현할 수 있습니다.
이러한 정보를 통해 도둑은 피해자의 신용 카드와 기타 채무를 훔치거나 피해자의 이름으로 은행 계좌를 개설하거나 피해자로 범죄 기록을 세울 수 있다. 사기 외에도 나쁜 사람들은 얼굴 인식 기술을 사용하여 피해자를 괴롭히거나 추적할 수 있다.
예를 들어, 추적자는 공공장소에서 찍은 사진을 역영상으로 검색하여 피해자의 정보를 수집하고 그들이 누구인지, 어디에 살고 있는지 확인할 수 있습니다. 더욱이, 기술범죄가 법보다 더 빠르게 발전하기 때문에, 사람들은 행위가 범죄로 간주되기 전에 이미 피해를 입었을 수 있다.
(6) 기술이 미비하다
얼굴 인식은 아직 완벽하지 않다. 예를 들어, 그것은 여성과 유색인종을 식별하는 데 백인 남성보다 효과가 없다. 이 기술은 인간 얼굴 매칭 알고리즘에 의존합니다. 이 알고리즘은 백인 남성이 다른 집단보다 더 효과적이다. 데이터베이스의 백인 남성은 여성과 유색인종보다 더 많은 데이터를 가지고 있기 때문이다. 이로 인해 알고리즘에서 무의식적인 편차가 발생합니다.
(7) 무고한 사람은 고발될 수 있다.
실수는 반드시 내재적으로 위험하다. 얼굴 인식 소프트웨어가 누군가를 범죄자로 잘못 식별할 수 있어 체포를 초래할 수 있다. 이 기술과 유색인종 간의 투쟁이 인종적 용모가 고발될 가능성을 높였다고 덧붙일 때, 이 문제는 사람을 짜증나게 한다.
(8) 기술은 우롱당할 수 있다
다른 요인도 카메라 각도, 광선 수준, 이미지 또는 비디오 품질 등 이 기술이 얼굴을 인식하는 능력에 영향을 줍니다. 위장복을 입거나 외모를 약간 바꿔 얼굴 인식 기술에서 벗어날 수도 있다.