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

06.03.2026
В России пересчитают весь «пластик»
06.03.2026
«Информация используется для обеспечения корректной работы звонков»
06.03.2026
Двойная экспертиза: Servicepipe и «Спикател» запускают совместный образовательный проект
06.03.2026
Телевизор теперь тоже часть КИИ
06.03.2026
Anthropic — угроза цепочке поставок национальной безопасности?
06.03.2026
Импортозамещение в финсекторе станет плавнее
05.03.2026
Безопасники: Проверка на возраст социально неприемлема
05.03.2026
ИИ помогает хакерам наблюдать за экраном смартфона жертвы
05.03.2026
Резиденты Telegram и WhatsApp станут иностранцами
05.03.2026
«Запрет публичных GenAI-сервисов при высоком спросе — это не барьер, а драйвер»

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных