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联邦使用面部识别技术对公民权利的影响
为应对联邦政府越来越多地使用面部识别技术 (FRT)，委员会审查了三个联邦部门对该技术的使用情况：司法部 (DOJ)、国土安全部 (DHS) 和住房和城市发展部 (HUD)。委员会的调查包括来自主题专家的证词，包括政府官员、学者、研究人员、软件开发人员和法律专家。委员会还收到了多条公众意见，以及来自司法部、国土安全部和住房和城市发展部的质询答复。最后，委员会首次实地考察了国土安全部的马里兰测试设施 (MdTF)，以了解 FRT 和其他生物识别人工智能 (AI) 测试的行业领先发展。
手势识别技术和机器学习的进步
近年来，机器人已成为我们日常生活的重要组成部分，随着各种应用程序。人类机器人相互作用在机器人领域产生了积极的影响，以与机器人进行交互和通信。手势识别技术与机器学习算法相结合，近年来表现出了显着的进步，尤其是在人类机器人相互作用（HRI）方面。本文全面回顾了手势识别方法的最新进步及其与机器学习方法的集成以增强HRI。此外，本文代表了基于视觉的手势识别与深度感应系统的安全可靠的人类现象相互作用，分析了机器学习算法的作用，例如深度学习，增强学习以及转移学习在改善人类与人类与机器人之间有效交流的手势识别系统的准确性和鲁棒性方面的转移学习中。
Ari Live！事件报告。 神经肌肉疾病课程2025 更新 面部识别技术的建议 创新政策和工业后经济复苏 第2部分：制造新的Pandemics疫苗 二维量子中的远程电容传感 - 策略2030 神经形态计算简报 可重构双极量子点的色散读数纳米线 “用于现实世界应用和剥削的高级材料”将提供各种功能材料的非常详细的概述 UCL暑期学校的大脑如何工作和什么... MSSL的研究 数据策略 ECON0018宏观经济理论和政策 高级材料处理和制造（... UCL暑期学校解剖学和发育... 空间认知的大规模神经计算模型，将记忆与视觉整合 政策简介 - 垃圾填埋税，建筑和拆除浪费与循环经济 yasutada sudo
•我们在AI中看到的问题已经存在 - 偏见，数据等问题等是人类已经存在的当前问题。AI迫使我们考虑这些并将其冲洗掉。•将辅助AI采用公共服务的主要障碍是（缺乏）解释性和数字素养 - 公共信任以及基于AI的决策对特定人群的影响加剧。•支持警察劳动力，需要适合21世纪的正式培训和教育评论，遇到培训能力问题，并带来了他们内部缺失的专业知识。•公众与NHS和医疗保健有情感上的联系 - 在这种护理的情况下，AI的引入可能会感到不合适。然而，行政任务的自动化可能会减轻工作量压力，并对NHS员工的福祉产生积极影响。•决策者必须记住，并非每个问题都是AI问题，而不是每个解决方案都是AI解决方案 - 必须考虑个人情况。•必须通过变更，集中标准制定和关于数字素养的公共教育的跨政府要求确保公平访问服务。•使用AI（环境，人类）的成本 - 部署应伴随着这些费用的陈述，以供考虑到任何生产力提高。•可以激励公司开发AI，以反映成果中的内在人类价值观，而不是传统的生产力措施。
人工智能面部识别技术的新兴法律和规范
中国是世界上监控最严密的国家，并助长了全球人脸识别技术的爆炸式增长。2023 年 8 月，中国政府发布了监管人脸识别技术的规则。中国国家互联网信息办公室表示，只有在有特定目的和必要的情况下才能使用人脸识别技术，并且必须采取严格的保护措施。国家互联网信息办公室表示，只有在个人同意的情况下才能使用生物特征数据，在其他非生物特征识别手段同样有效的情况下也应使用生物特征数据。17 人脸识别技术应保留用于维护公共安全的目的，尽管在某些情况下，行政使用该技术不需要个人同意。18
超越监控：人脸识别技术的隐私、道德和监管
面部识别技术 (FRT) 已成为公共治理和安全的有力工具，但其迅速普及也引发了人们对隐私、公民自由和道德影响的重大担忧。本文批判性地审查了当前管理 FRT 的规则和政策，强调了国家和企业利益与个人权利和道德考虑之间的紧张关系。该研究还调查了旨在保护个人权利和隐私的国际法律框架，认为当前的立法措施往往达不到严格的学术标准和国际人权规范。本文最后提出了制定原则性和适应性治理框架的建议，以利用 FRT 的好处，同时减轻其风险和负面影响，强调将人权和道德置于监管这一变革性技术的核心的重要性。
生物识别技术在警务和法律领域的未来......
而不是彻底禁止。然而，就彻底禁止而言，大多数受访者认为，在工作面试中使用新型生物识别系统评估绩效（63%），以及跟踪学生或员工敬业度（60%）都应该被禁止。
IDEMIA Smart Identity 就民用身份证项目中生物识别技术的使用提出建议
印度于 2009 年引入 Aadhaar 系统，旨在提高福利系统的可靠性。IDEMIA 参与了该项目，包括为居住在印度的每个人分配一个唯一的 12 位数字号码，无论其国籍如何。生物特征数据（面部、虹膜和指纹）以及基本信息（姓名、性别、出生日期和地点）与该号码相关联。如今，超过 10 亿人拥有 Aadhaar 号码。通过允许印度政府确保基于 Aadhaar 系统的交易是唯一的，它使数百万印度人能够获得社会援助并证明自己的身份。
通过基于风险的法规实现生物识别技术的有益和安全使用
生物识别技术的使用案例正在不断增长，如果开发和部署得当，将带来便利、效率和广泛的社会效益。但与此同时，人们也意识到生物识别技术可能对个人及其权利造成危害。难怪世界各地的立法者和政策制定者都在考虑如何规范生物识别技术的使用，以实现效益并应对风险。然而，目前有关生物识别技术使用的法律法规仍处于发展阶段，有时会给开发和部署生物识别技术的人带来困惑和不确定性。这份新的 CIPL 报告旨在阐明这种法律不确定性，并建议法律和政策制定者通过基于风险的方法来监管生物识别技术，以可执行的组织问责制为核心。
生物特征识别技术...
正如美国国家科学、工程和医学院（National Academies）在 2023 年的一份报告中指出的那样，将科学、技术和创新生态系统与公平、正义、公正和共同利益等道德概念相一致并不总是优先事项。5 研究新兴技术对特定人口群体的影响是确保技术创新公平分配潜在利益和负担的重要一步。具体而言，就面部识别（最常用的生物特征识别技术之一）而言，美国国家科学院 2024 年 1 月的一份报告发现，面部识别引发了重大的公平、隐私和公民自由问题，值得开发、部署和评估该技术的组织关注。6
生物特征识别技术 | GAO
根据实验室环境中进行的大量研究，生物特征识别技术的准确度已经提高，尤其是面部识别，但在了解现实世界的表现方面仍然存在差距。根据 GAO 审查的文献和 GAO 采访的研究人员，各种因素（例如，生物特征识别算法所用数据集缺乏人口多样性）都可能导致不同人口群体的准确度存在差异。虽然在实验室测试中已经研究了技术性能的差异，但现实世界环境中的性能研究却少得多，例如，很难获取跨人口群体的有意义的样本。