Un estudio del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología NIDT, (según sus siglas en inglés) de Estados Unidos, confirmó que la mayoría de los algoritmos de reconocimiento facial muestran sesgos raciales, ya que tienen problemas a la hora de identificar a personas no caucásicas.
La investigación demostró que los algoritmos fallan de 10 a 100 veces más al reconocer caras de afroamericanos y asiáticos.
También señaló que una base de datos de fotografías utilizada por las autoridades de EUA, los errores más altos se produjeron a la hora de identificar a nativos americanos.
Se descubrió que los falsos positivos son más altos en las mujeres que en los hombres, así como en los ancianos y niños.
El investigador principal del estudio, Patrick Grother, recalcó que un falso negativo puede ser un gran inconveniente, ya que los usuarios, por ejemplo, no podrían acceder a su smartphone.
Los investigadores afirmaron que los falsos positivos son muy importantes porque “las consecuencias podrían incluir detenciones y acusaciones por error”.
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lhp