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年龄预测的挑战：当前技术的不足之处
年龄预测软件已成为年龄限制和访问控制的潜在解决方案；然而，当前的技术存在真正的风险。年龄预测的挑战：当前技术的不足之处一文首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。
来源:美国进取研究所信息在数字身份验证日益重要的时代，年龄预测软件已成为年龄限制和访问控制的潜在解决方案。然而，美国国家标准与技术研究所 (NIST) 最近的评估揭示了这项技术的复杂性和局限性。
评估以下是我对年龄预测准确性的主要担忧以及最明显的不准确性发生的地方：
没有一刀切的解决方案。NIST 评估的主要发现之一是，没有一种算法可以进行年龄预测。这些算法的准确性因图像质量、性别、出生地区和照片中人物的年龄等因素而有很大差异。这种多变性对广泛实施提出了挑战，因为不同的算法可能对特定人口群体表现良好，而对其他群体则表现不佳。
没有一刀切的解决方案性别差异。NIST 评估中观察到的一个令人担忧的趋势是女性面孔的错误率始终高于男性面孔。这种基于性别的准确性差异自 2014 年的早期评估以来一直存在，其根本原因仍不清楚。这种差异提出了关于年龄预测技术在不同性别中的公平性和可靠性的基本问题。
性别差异。人口敏感性。评估显示，不同的算法对人口群体的敏感性不同。虽然一种算法可能对一个群体表现出色，但对另一个群体的结果可能明显不准确。这些跨人口统计数据的不一致凸显了需要更强大和更具包容性的训练数据来提高准确性。
人口敏感性 与年龄相关的不准确性。 正在进行的改进和限制 实施的影响。 Adam D. Thierer 讨论