Un hub de IA biométrica para identidad, verificación, categorización, reconocimiento de emociones, reconocimiento facial y riesgos relacionados de privacidad y Reglamento de IA.
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Términos
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Comparaciones
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Preguntas
La IA biométrica abarca sistemas que usan señales físicas, fisiológicas, conductuales o emocionales para verificar, identificar, categorizar o inferir información sobre personas. Es jurídicamente sensible porque estos sistemas a menudo afectan identidad, dignidad, privacidad y riesgo de discriminación.
Los errores o el uso indebido de sistemas biométricos pueden afectar acceso, vigilancia, fraude, reputación y seguridad personal. Los medios sintéticos también pueden socavar la confianza en la evidencia de identidad.
Útil para normas biométricas del Reglamento de IA, análisis de categorías especiales de datos bajo el RGPD, revisiones de despliegue en el sector público, gobernanza de reconocimiento facial y planificación de respuesta ante deepfakes.
Términos para comprender datos biométricos y tratamiento relacionado con la identidad.
Sistemas que infieren categorías, emociones o intenciones a partir de características o señales personales.
Términos que vinculan la IA biométrica con deepfakes, clonación de voz, medios sintéticos y desafíos probatorios.
Comparación lado a lado entre identificación biométrica y verificación biométrica. Explica cómo difieren los términos, cuándo aplica cada uno y qué significa la distinción para la gobernanza, el diseño de sistemas o la evidencia de assurance.
Comparación lado a lado entre sistema de identificación biométrica remota e identificación biométrica. Explica cómo difieren los términos, cuándo aplica cada uno y qué significa la distinción para la gobernanza, el diseño de sistemas o la evidencia de assurance.
Comparación lado a lado entre el sistema de identificación biométrica remota en tiempo real y el sistema de identificación biométrica remota posterior. Explica cómo la identificación biométrica inmediata o casi inmediata difiere de la identificación realizada después de la captura.
A side-by-side comparison of Biometric Categorisation System and Emotion Recognition System. Understand how assigning people to categories using biometric data differs from inferring emotions or intentions.
Una comparación lado a lado entre datos biométricos y categorías especiales de datos personales. Comprenda cómo los identificadores biométricos se relacionan con el conjunto más amplio de datos personales sensibles protegidos en el análisis de privacidad de la UE.
A side-by-side comparison of Deepfakes and Synthetic Media. Understand how deceptive or authentic-looking AI-manipulated media relates to the broader category of AI-generated or AI-modified media.
Comparación lado a lado entre Procedencia / marca de agua y Coalición para la Procedencia y Autenticidad del Contenido (C2PA). Explica las diferencias clave, cuándo usar cada concepto y qué implica la distinción para la gobernanza, el diseño del sistema o la evidencia de aseguramiento de IA.
Un sistema de identificación biométrica remota es un sistema de IA usado para identificar a personas físicas sin su participación activa, normalmente a distancia. Compara los datos biométricos de una persona con datos biométricos almacenados en una base de datos de referencia.
Un sistema de identificación biométrica remota en tiempo real es un sistema en el que la captura, comparación e identificación de datos biométricos se producen sin demora significativa. La categoría incluye la identificación instantánea, así como demoras breves destinadas a evitar la elusión.
Un sistema de reconocimiento de emociones es un sistema de IA destinado a identificar o inferir las emociones o intenciones de personas físicas, a menudo a partir de datos biométricos. Como estos sistemas pueden afectar la privacidad, la autonomía y la equidad, están sujetos a mayor escrutinio en contextos de gobernanza y regulación.
Un sistema de categorización biométrica es un sistema de IA que asigna personas físicas a categorías específicas sobre la base de datos biométricos.
La tecnología de reconocimiento facial (FRT) se refiere a sistemas automatizados que identifican, verifican o categorizan a personas mediante el análisis de rasgos faciales a partir de imágenes digitales o video. Es una tecnología biométrica y puede plantear preocupaciones de privacidad, exactitud y discriminación según su uso.
Los deepfakes son imágenes, audio o video generados o manipulados por IA que hacen que personas, objetos, lugares, entidades o eventos parezcan auténticos cuando no lo son.
Los medios sintéticos son contenidos mediáticos generados o manipulados total o parcialmente por IA. Pueden incluir texto, imágenes, audio, video, avatares, voces y otros artefactos digitales.
La equidad en IA se refiere al principio de que los sistemas de IA deben tratar a individuos y grupos de manera equitativa y evitar discriminación injustificada o sesgos dañinos. Implica identificar y mitigar sesgos en datos, modelos, contextos de despliegue y procesos de decisión.