Amazon-Gesichtserkennung hält 28 US-Abgeordnete für mutmaßliche Verbrecher

Amazon-Gesichtserkennung hält 28 US-Abgeordnete für mutmaßliche Verbrecher
Wang Peng / Global Look Press
Die Amerikanische Bürgerrechtsunion (ACLU) hat das Amazon-Gesichtserkennungsprogramm "Rekognition" 535 Bilder von US-Abgeordneten mit 25.000 Polizeifotos vergleichen lassen. Die Software ordnete 28 US-Abgeordnete falsch zu und hielt diese irrtümlich für Verbrecher. Unter den falsch zugeordneten Gesichtern waren sowohl Männer als auch Frauen, Republikaner und Demokraten. Fast 40 Prozent der falschen Zuordnungen betrafen Farbige, obwohl diese nur ein Fünftel der Kongressabgeordneten ausmachen.

Wie die ACLU berichtet, hat das Experiment lediglich 12,33 US-Dollar (etwa zehn Euro) gekostet – "weniger als eine große Pizza". Die Bürgerrechtler fordern nun, auf die Gesichtserkennung bei der Strafverfolgung zu verzichten. Ihnen zufolge könnten Fehlerkennungen Menschen die Freiheit oder sogar ihr Leben kosten. Außerdem betont die ACLU, dass Polizisten Farbigen ohnehin unverhältnismäßig mehr Leid antäten und die Verwendung der Software die Kluft nur noch vergrößere.

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Ein Amazon-Vertreter rechtfertigte sich damit, dass die Wahrscheinlichkeitsschwelle beim ACLU-Vergleich zu niedrig eingestellt gewesen sei und deswegen zu viele Gesichter falsch zugeordnet worden seien. Die Wahrscheinlichkeitsschwelle, die bei polizeilichen Zwecken angewandt werde, liege bei mindestens 95 Prozent, so der Mitarbeiter.

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