Hạn chế của công nghệ nhận diện khuôn mặt trong mùa dịch

[sunshine1104]

Hạn chế của công nghệ nhận diện khuôn mặt có thể ngăn người dân tiếp cận những trợ cấp thiết yếu giữa đại dịch.

JB, một nghệ sĩ ở Los Angeles, trông không giống bức hình trong bằng lái xe được chụp cách đây vài năm. Mái tóc đen dài được cắt ngắn và nhuộm trắng. Bản thân JB cũng là người chuyển giới và liên tục tiêm testosterone trong hai năm qua, khiến nhiều đường nét khuôn mặt thay đổi hoàn toàn so với trước.

Anh mất việc khi lệnh phong tỏa đối phó Covid-19 được đưa ra từ tháng 3/2020. JB đăng ký trợ cấp thất nghiệp như hàng triệu người Mỹ khác, nhưng không ngờ thay đổi về vẻ ngoài của mình lại cản trở quá trình này.

Camera nhận diện khuôn mặt trên xe buýt tại Pháp hồi tháng 4/2020. Ảnh: Reuters

Nhiều tháng sau khi nộp giấy tờ điện tử và gọi vào đường dây nóng, JB được yêu cầu sử dụng hệ thống nhận diện khuôn mặt của California để xác thực danh tính. Sau nhiều lần, hệ thống vẫn không thể khớp mặt và ảnh trong bằng lái của anh, khiến anh không nhận được gói trợ cấp mà đáng ra sẽ được hưởng. Cuối cùng, anh bỏ cuộc vì quá chán nản.

Lực lượng hành pháp và doanh nghiệp tư nhân tại Mỹ đã triển khai công nghệ nhận diện khuôn mặt từ nhiều năm nay. Nó ngày càng phổ biến nhờ nỗ lực phân phối các gói hỗ trợ của chính phủ trong đại dịch. Các cơ quan cấp bang và liên bang đều dùng công nghệ này để tự động hóa và hạn chế tiếp xúc gần trong quá trình xác thực danh tính người dân.

Tuy nhiên, nhiều chuyên gia cảnh báo những hạn chế của nhận diện khuôn mặt sẽ ngăn người dân tiếp cận những gói trợ cấp cần thiết.

Sử dụng khuôn mặt trong hoạt động thường ngày

Covid-19 đã thúc đẩy triển khai hàng loạt công cụ thu thập dữ liệu sinh trắc học, từ kiểm tra thân nhiệt ở cửa ra vào, đến camera nhiệt và máy quét khuôn mặt ở những địa điểm đông người.

Chính quyền các bang ở Mỹ đang sử dụng nhận diện khuôn mặt để xác thực danh tính người dân trước khi chuyển tiền trợ cấp của họ. Gói cứu trợ thứ hai được Mỹ thông qua hồi tháng 12/2020 yêu cầu các bang xác nhận danh tính người đăng ký gói hỗ trợ thất nghiệp trong đại dịch (PUA).

Những tháng gần đây đã xuất hiện thông tin cho thấy các hệ thống không thể nhận diện khuôn mặt người đăng ký, khiến nhiều người như JB gặp khó khăn. Nguy cơ nhận diện sai cũng không đồng đều, khi hệ thống thường kém chính xác hơn khi lấy mẫu của người da màu, hoặc đàn ông có tỷ lệ nhận diện chính xác cao hơn phụ nữ.

Lỗ hổng trong các phần mềm nhận diện đã được ghi nhận từ nhiều năm, nhưng điều này không ngăn được sự phổ biến của chúng trong đại dịch.

"Điều tôi lo lắng là chúng ta đang thấy công nghệ này xuất hiện khắp nơi. Nó sẽ được triển khai ở các cửa hàng và người dùng có lựa chọn thanh toán bằng cách quét khuôn mặt. Nó trở nên bình thường trên phương tiện giao thông công cộng, thậm chí xuất hiện trong các cuộc phỏng vấn xin việc", Evan Greer, Gm đốc tổ chức bảo vệ quyền kỹ thuật số Fight for the Future, cho hay.

Nhận diện khuôn mặt được sử dụng ngày càng nhiều với lý do bảo vệ sức khỏe cộng đồng. Australia gần đây mở rộng chương trình sử dụng công nghệ này để áp đặt những biện pháp phong tỏa đối phó Covid-19, trong đó những người tự cách ly có thể được kiểm tra ngẫu nhiên và phải gửi ảnh selfie để chứng minh đang tuân thủ quy định.

Greer cho rằng, ưu tiên hàng đầu là bảo đảm tất cả mọi người có thể tiếp cận hỗ trợ khẩn cấp như tiền thuê nhà và thực phẩm. "Ngăn chặn lừa đảo là mục tiêu hợp lý, nhưng mục tiêu cao nhất vẫn là hỗ trợ người dân. Hệ thống cần được phát triển với nhu cầu của người dân được đặt lên trên hết, chứ không phải sau cùng", bà nói.

Công nghệ trong đời sống

JB gặp nhiều khó khăn trong những tháng không có nguồn thu. Nỗi lo tài chính gây ra nhiều căng thẳng, đi kèm là hàng loạt vấn đề như hỏng máy tính. Ngay cả chủ cũ cũng không thể giúp anh vượt qua những cơ chế quan liêu.

Màn hình quảng cáo công nghệ nhận diện khuôn mặt tại một hội chợ ở Trung Quốc năm 2018. Ảnh: Reuters

Giới chuyên gia cho rằng triển khai công nghệ mới trong đại dịch là điều đáng làm, nhưng các trường hợp như JB cho thấy công nghệ không phải là câu trả lời đầy đủ.

Anne L. Washington, trợ lý giáo sư ở Đại học New York, cho rằng rất dễ khẳng định công nghệ mới đã thành công nếu nó hoạt động tốt trong giai đoạn nghiên cứu nhưng lại thất bại một phần trong quá trình sử dụng thực tế.

"Vấn đề là chính phủ Mỹ tin rằng công nghệ giải quyết được vấn đề nếu nó có tác dụng trong 95% số lần được sử dụng. Tuy nhiên, sự can thiệp của con người ngày càng trở nên quan trọng. Họ cần một thế giới có thể giải quyết 5%", bà nói.

Có thêm một nguy cơ khác khi các doanh nghiệp tư nhân tham gia. Vấn đề lớn nhất khi triển khai công nghệ mới là dữ liệu sẽ được lưu trữ ở đâu. Các thông tin nhạy cảm có thể rơi vào tay doanh nghiệp hoặc kẻ xấu nếu không có cơ quan đủ tin cậy và các trách nhiệm pháp lý trong bảo vệ dữ liệu người dùng.

Công cụ nhận diện khuôn mặt được sử dụng tràn lan không kiểm soát gây nguy cơ ảnh hưởng tới một số nhóm thiểu số. Người chuyển giới thường gặp vấn đề với phần mềm như Google Photos, trong đó hệ thống thường nghi vấn người trong ảnh và được quét có phải là một hay không.

"Vẫn còn nhiều sai sót trong khả năng ghi nhận sự đa dạng về con người trong thế giới thực. Không thể dựa hoàn toàn vào công nghệ nhận diện khuôn mặt để phân loại và lọc ra những trường hợp ngoại lệ", Daly Barnett, chuyên gia thuộc tổ chức Electronic Frontier Foundation, nêu quan điểm.