米国国立標準技術研究所(NIST: National Institute of Standards and Technology)は12月19日(米国時間)、「NIST Study Evaluates Effects of Race, Age, Sex on Face Recognition Software|NIST」において、顔認証ソフトウェアの調査結果を報告した。

同調査は、人種、年齢、性別などの違いが顔認証に影響を与えるかどうかを調べたものであり、顔認証の結果に偏りが見られたことが指摘されている。今回の調査結果のポイントは次のとおり。

1対1のマッチングにおいて、アジア人およびアフリカ系アメリカ人の顔は白人の顔よりも誤検出率が高い

米国で開発されたアルゴリズムの中には、アジア人、アフリカ系アメリカ人、ネイティブグループ(ネイティブアメリカン、アメリカンインディアン、アラスカインディアン、太平洋諸島系住民を含む)の1対1マッチングが同様に高い誤検出率を記録したものがあった

アジアで開発された一部のアルゴリズムには顕著な例外があった

1対多のマッチングでは、アフリカ系アメリカ人女性の誤検出率が高くなった

すべてのアルゴリズムが1対多のマッチングで高誤検出率を記録したわけではない

NIST Study Evaluates Effects of Race, Age, Sex on Face Recognition Software|NIST

NISTは99のデベロッパーの189のソフトウェアアルゴリズムについて調査を実施。写真データは米国国務省、米国国土安全保障省、米国連邦捜査局から提供された849万人分、合計1827万枚が使われている。