Хаб по биометрическому ИИ для identity, verification, categorisation, emotion recognition, facial recognition и связанных privacy-рисков и рисков по Регламенту об ИИ.
26
Термины
7
Сравнения
8
Вопросы
Биометрический ИИ охватывает системы, которые используют физические, физиологические, поведенческие или эмоциональные сигналы для verification, identification, categorisation или вывода информации о людях. Он юридически чувствителен, потому что такие системы часто затрагивают identity, dignity, privacy и риск дискриминации.
Ошибки или misuse в биометрических системах могут влиять на доступ, surveillance, fraud, репутацию и личную безопасность. Synthetic media также могут подрывать доверие к evidence об identity.
Полезно для биометрических правил Регламента об ИИ, анализа специальных категорий данных по GDPR, public-sector deployment reviews, governance facial recognition и планирования response на deepfakes.
Термины для понимания biometric data и обработки, связанной с identity.
Системы, которые выводят категории, эмоции или намерения из персональных характеристик или сигналов.
Термины, связывающие биометрический ИИ с deepfakes, voice cloning, synthetic media и проблемами доказательств.
Параллельное сравнение Биометрическая идентификация и Биометрическая верификация. Помогает понять, чем отличаются термины, когда применяется каждый из них и что это различие означает для AI governance, проектирования систем или доказательств assurance.
Параллельное сравнение Система дистанционной биометрической идентификации и Биометрическая идентификация. Помогает понять, чем отличаются термины, когда применяется каждый из них и что это различие означает для AI governance, проектирования систем или доказательств assurance.
Параллельное сравнение Система дистанционной биометрической идентификации в реальном времени и Система последующей дистанционной биометрической идентификации. Оно объясняет, чем немедленная или почти немедленная биометрическая идентификация отличается от идентификации после сбора данных.
Параллельное сравнение Biometric Categorisation System и Emotion Recognition System. Разбирает, чем отнесение людей к категориям с использованием биометрических данных отличается от вывода эмоций или намерений.
Сравнение биометрических данных и специальных категорий персональных данных. Помогает понять, как биометрические идентификаторы соотносятся с более широким набором чувствительных персональных данных, защищаемых в анализе приватности ЕС.
Параллельное сравнение Deepfakes и Synthetic Media. Разбирает, как deceptive или authentic-looking AI-manipulated media соотносятся с более широкой категорией AI-generated или AI-modified media.
Параллельное сравнение Provenance / Watermarking и Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA). Объясняет, чем отличаются понятия, когда применяется каждый термин и почему различие важно для AI governance, оценки и проектирования систем.
Remote biometric identification system — это AI-система, используемая для идентификации физических лиц без их активного участия, обычно на расстоянии. Она сравнивает biometric data человека с biometric data, хранящимися в reference database.
Real-time remote biometric identification system — это система, в которой biometric data capture, comparison и identification происходят без significant delay. Эта категория включает мгновенную identification, а также короткие delays, предназначенные для предотвращения circumvention.
Emotion recognition system — это AI-система, предназначенная для identification или inference emotions или intentions физических лиц, часто на основе biometric data. Поскольку такие системы могут влиять на privacy, autonomy и fairness, они подлежат повышенному scrutiny в governance и regulatory contexts.
Biometric categorisation system — это AI-система, которая относит физических лиц к определенным категориям на основе biometric data.
Facial Recognition Technology (FRT) — это автоматизированные системы, которые идентифицируют, верифицируют или категоризируют людей путем анализа черт лица на цифровых изображениях или видео. Это биометрическая технология, которая в зависимости от применения может вызывать concerns в отношении приватности, точности и дискриминации.
Deepfakes — это AI-сгенерированные или AI-модифицированные изображения, аудио или видео, которые делают людей, объекты, места, entities или события подлинными на вид, хотя они таковыми не являются.
Synthetic media — это медиаконтент, полностью или частично сгенерированный либо измененный AI. Он может включать текст, изображения, аудио, видео, аватары, голоса и другие цифровые артефакты.
Fairness в AI — это принцип, согласно которому AI-системы должны справедливо относиться к людям и группам и избегать необоснованной дискриминации или вредной bias. Он включает выявление и снижение bias в данных, моделях, контекстах deployment и decision processes.