Руководитель МОО «Центр правопорядка в Москве и Московской области» Александр Хаминский рассказал «Прайму», как можно бороться с ошибками системы распознавания лиц, которые влекут не только несправедливо наложенные штрафы, но и более серьёзные последствия.

Ошибки связаны с работой софта, расположением камер, качеством самой картинки и просто внешним сходством людей — если цифровой аватар человека был получен с помощью обработки фото, снятых при недостаточном освещении, то вероятность мэтчинга составляет 50% максимум, пояснил эксперт.

Последствия же такого рода ошибок могут привести даже к уголовному преследованию. Однако, напоминает Хаминский, совпадение, установленное электроникой, является основанием лишь для проверки. А оценка доказательств должна происходить в установленном процессуальном порядке.

Несправедливо обвинённые вследствие ошибки системы распознавания лиц, имеют право самостоятельно или через адвоката потребовать проведения судебной экспертизы цифрового портрета.

19 февраля, 2024

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

19.04.2024
Банкиры просят продлить сроки импортозамещения «инософта»
19.04.2024
Россияне смогут получить ЭП за пределами страны
19.04.2024
В России появится консорциум по кибербезопасности ИИ
18.04.2024
У нас есть GitHub дома. Вместо нацрепозитория готовое решение от вендора?
18.04.2024
Минэк создаст профильную комиссию по ИИ-расследованиям
18.04.2024
Видеоидентификация клиентов банков уже в этом году?
18.04.2024
Дано: смартфон. Форма: «Аквариус». Суть: «Лаборатория Касперского»
18.04.2024
Члены АБД утвердили отраслевой стандарт защиты данных
17.04.2024
ФСТЭК будет аттестовать не готовое ПО, а процесс его разработки
17.04.2024
Китайцы используют карты «Мир» для бизнес-платежей

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных