投入数千万经费的人脸识别系统准确率仅五成,未来还需进一步投入

投入数千万经费的人脸识别系统准确率仅五成,未来还需进一步投入
社会发展部已经接入该系统,但福利领取者仍然可以选择使用现有验证方式进行身份验证。Photo by Arno Senoner / Unsplash

在政府一项标志性的高科技系统的测试中,新引进的面部识别技术失败率高达一半,围绕着这一系统也引发了对其成本、耗时的各种质疑。

根据官方信息公开法OIA公布的一份文档显示,该系统在毛利族群身上错误率更高。

这个名为”Identity Check”的身份识别系统最终目标是成为新西兰人最主要的线上验证系统,将接入包括从福利系统至银行系统在内的、成千上万的公共及私人服务。

不过,该面部识别系统由于在首次批量测试中的错误识别率高达45%,官方不得在第二年重新测试。

2023年7月,一份在官方信息公开法OIA要求下披露的内政部备忘录显示,政府内部对该系统的评价是”目前的成功识别率在55%左右–完全达不到将这项应用广泛商业化的程度。”

所以该系统目前又升级使用基于AI技术的算法,确保没有用户可以通过在摄像头前举着他人照片或其他某种造假方式来绕过系统验证–称之为活体检测技术。该测试自12月起开始上线,预计能将正确识别率提高到90%以上。

社会发展部目前已经将这套身份验证系统集成到其系统中,不过福利领取者仍然可以选择使用现有方法进行身份验证。

这一技术难题的出现,也正逢该项目向公众开展咨询的当口。

2023年7月的这份备忘录中记录:”近年来,生物识别技术的应用引起了广泛担忧,该部目前尚未履行其根据【怀唐伊条约】的义务,即作为合作伙伴征求和考虑毛利社区(关于其使用生物识别技术)的意见。”而一年前,该部门曾告诉RNZ,它已经与毛利社区进行了接触。

面部识别技术属于生物识别技术的一种。

“如果大范围应用尚未开始,在试点阶段完成时身份验证(技术)可能会得到媒体更多的密切关注。”

备忘录中还补充道,尚待解决的问题还有这项技术能否公平地对待不同族裔。

内政部对RNZ表示,现在已经就如何与毛利社区接触达成共识。

Identity Check是政府耗资数千万纽元打造的”提供未来身份服务项目”的”首批项目之一”,该项目以今年通过的一个建立”信任框架”的法案为基础。

该法案将于2024年7月生效,旨在”制定规则和监管监督,以帮助人们和企业以安全和高效的方式验证身份,以便用户能够安全地在数字世界里获取服务、进行交易,以及生活和工作”。

该项目投资至少7000万纽元,当中也包括RealMe身份验证系统的现代化升级。 Identity Check通过将手机上采集的人脸照片与数据库中的驾照或护照照片进行比对来实现。 内政部表示,以后会将这项技术”扩展到新西兰公民和移民数据用途上”。RNZ已要求该部提供更多相关信息。

关于该系统的重要性,内政部是这样对政府描述的:”高质量和安全的人脸活体识别能力对于未来需要在线身份验证的数字服务至关重要。如果做得不好,用户将返回到线下面对面验证的老办法,从而削弱了新技术应用,浪费了人们的时间和金钱,并对数字化服务转型产生阻碍。”

不过,这些宏伟的构想遇到了障碍。 由于2022年财政预算对该项目的拨款有限,2023年5月的备忘录中称:”过去6周以来,由于项目没有足够的业务和资源来推动,因此这项工作已经暂停。”

随后该项目7月份的进展报告称,如果没有”稳定和充足的经费”,(技术)供应商爱尔兰科技巨头Daon公司”可能会失去信心”。

风险评估在8月份时将该项目标注为警示级,但还没达到任何危险等级。备忘录称:”需要解决的核心风险是确保设计规范的正确性/不过度设计。

根据最新披露的备忘录显示,该面部识别技术的测试开始于2022年9月,测试群体为新西兰酒店行业组织(Hospitality New Zealand)里申请18+卡的用户。不过由于高达45%的失败率,Kiwi Access不得不”被迫进行大规模的纠错操作来开发替代性的”身份验证方式,增加了额外成本。

7月备忘录中称:”这突显了(该项目)需要持续投资,以确保客户组织预期的服务水平得以实现。在这一点上,我们距离实现该目标还有很长的路要走。”

相关部门此前曾提到大规模地快速投用这套身份验证系统,但现在决定将商业化的批准推迟到明年,以了解使其正常运作的成本,并”更多地了解该服务的使用和市场动态”。

6月备忘录中提到:”作为试点实施的一部分,该部门从其技术供应商(Daon)那里收到了有关肤色方面系统性能差异的信息。”

“这项技术是新兴的,需要更多的测试和迭代,以使用户在使用该技术时能够达到接近80%以上的成功率。我们目前还没有达到这一点,这就是为什么我们需要继续与技术(研发企业)合作,以便未来在进行市场化部署时,能确保Identity Check可以提供客户所期望的结果,并应对我们在(测试)环境中开始出现的一致性及身份欺诈风险(比如变形、欺骗和数字图像注入等方式)。”

* 本文首发于RNZ中文,根据授权转载。

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