What date is the departure date?

What date is the departure date?

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วันที่ออกเดินทางคือวันที่เท่าไร?

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วันที่ออกเดินทางคืออะไร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คะแนนความเชื่อมั่นคืออะไรและทําไมพวกเขาถึงสําคัญ?นอกจากนี้ยังเป็นสิ่งสําคัญที่จะต้องพิจารณาผลกระทบต่อความถูกต้องเมื่อปรับอัลกอริทึมเพื่อหลีกเลี่ยงผลบวกที่ผิดพลาด เนื่องจากการจดจําใบหน้ามีแนวโน้มที่จะใช้ในบริบทที่ผู้ใช้จะต้องการลดความเสี่ยงของการระบุตัวบุคคลที่ไม่ถูกต้องเช่นเมื่อการบังคับใช้กฎหมายใช้เทคโนโลยีเพื่อระบุผู้ต้องสงสัยอัลกอริทึมมักจะถูกตั้งค่าให้รายงานการแข่งขันกลับหากพวกเขามีความมั่นใจในระดับหนึ่งในการประเมินของพวกเขา การใช้เกณฑ์ความเชื่อมั่นเหล่านี้สามารถลดอัตราการจับคู่สําหรับอัลกอริทึมได้อย่างมากโดยการบังคับให้ระบบลดการจับคู่ที่ถูกต้อง แต่มีความมั่นใจต่ํา ตัวอย่างเช่นชุดอัลกอริทึมที่ระบุหนึ่งชุดที่ทดสอบภายใต้ FRVT มีอัตราพลาดเฉลี่ย 4.7% ในภาพถ่าย "จากป่า" เมื่อจับคู่โดยไม่มีเกณฑ์ความเชื่อมั่นใด ๆ เมื่อมีการกําหนดเกณฑ์ที่ต้องใช้อัลกอริทึมเพื่อส่งกลับผลลัพธ์ก็ต่อเมื่อมีการกําหนด 99% ของการค้นพบอัตราพลาดเพิ่มขึ้นเป็น 35% ซึ่งหมายความว่าในประมาณ 30% ของกรณีอัลกอริทึมระบุบุคคลที่ถูกต้อง แต่ทําเช่นนั้นด้วยความมั่นใจต่ํากว่า 99% และรายงานกลับมาว่าไม่พบการจับคู่การแนะนําเกณฑ์ความเชื่อมั่นเช่นนี้มีความสําคัญในสถานการณ์ที่มนุษย์ไม่ได้ตรวจสอบการจับคู่ที่ทําโดยอัลกอริทึมและที่ความผิดพลาดใด ๆ อาจมีผลกระทบร้ายแรงต่อผู้ที่เข้าใจผิด ในกรณีเหล่านี้ควรใช้อัตราพลาดที่สูงขึ้นเพื่อให้สามารถอนุญาตผลบวกที่ผิดพลาดและควรใช้เกณฑ์ความเชื่อมั่นที่เข้มงวดเพื่อป้องกันผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์ อย่างไรก็ตามเมื่อใช้การจดจําใบหน้าสําหรับสิ่งที่มักเรียกว่าการตรวจสอบเพียงแค่ส่งคืนรายชื่อผู้สมัครที่เป็นไปได้สําหรับผู้ปฏิบัติงานมนุษย์เพื่อตรวจสอบเกณฑ์ความเชื่อมั่นมักจะลดลงเนื่องจากมนุษย์กําลังตรวจสอบผลลัพธ์และตัดสินใจขั้นสุดท้ายเกี่ยวกับวิธีการใช้ข้อมูลที่ส่งคืน ในกรณีเหล่านี้การจดจําใบหน้าเป็นเพียงเครื่องมือในการเร่งการระบุตัวมนุษย์แทนที่จะใช้เพื่อระบุตัวตน ในทางทฤษฎีการแข่งขันที่ไม่ถูกต้องจากกลุ่มที่สร้างขึ้นด้วยวิธีนี้ไม่ควรสูงกว่าหากเทคโนโลยีไม่ได้ใช้เนื่องจากในทั้งสองกรณีมนุษย์เป็นคนที่ทําการจับคู่ในที่สุด อย่างไรก็ตามมีความกังวลบางอย่างว่าผู้ประกอบการมนุษย์อาจมีอคติต่อการยอมรับข้อสรุปที่บรรลุโดยอัลกอริทึมหากการแข่งขันบางอย่างถูกส่งคืนด้วยคะแนนความเชื่อมั่นสูงกว่าคนอื่น ๆการทําความเข้าใจบทบาทที่เหมาะสมของช่วงความมั่นใจเป็นสิ่งสําคัญเมื่อพิจารณาวิธีการปรับใช้การจดจําใบหน้า ในปี 2018 ACLU ได้พาดหัวข่าวด้วยการค้นพบว่าเทคโนโลยีการจดจําใบหน้าของ Amazon ตรงกับสมาชิกสภาผู้แทนราษฎร 28 คนอย่างไม่ถูกต้องกับผู้ที่ถูกจับกุม ในการทดสอบของพวกเขาภาพถ่ายการป้อนข้อมูล ACLU ของสมาชิกรัฐสภาและค้นหาฐานข้อมูลของ 25,000 ภาพแก้วของบุคคลที่ถูกจับกุมเพื่อดูว่าระบบจะส่งคืนการแข่งขันใด ๆ ใน 28 อินสแตนซ์ (ประมาณ 5% ของสมาชิกทั้งหมดที่ทดสอบ) Amazon ส่งกลับการจับคู่ ACLU แย้งว่าผลลัพธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่าการจดจําใบหน้ายังไม่แม่นยําพอที่จะปรับใช้โดยไม่มีความเสี่ยงร้ายแรงของการละเมิดที่เกิดจากการจับคู่ที่ไม่ถูกต้องACLU ดําเนินการค้นหาโดยใช้เกณฑ์ความเชื่อมั่น 80% ซึ่งเป็นเกณฑ์เริ่มต้นของ Amazon นี่เป็นระดับความเชื่อมั่นที่ต่ํามากและต่ํากว่าเกณฑ์ที่แนะนําของ Amazon ที่ 95% สําหรับกิจกรรมการบังคับใช้กฎหมาย อเมซอนแย้งว่าหากระบบได้รับการปรับเทียบตามแนวทางของมันอาจเป็นไปได้น้อยหากการแข่งขันใด ๆ เหล่านี้จะถูกส่งคืน ACLU และอื่น ๆ ได้ระบุว่าโดยไม่คํานึงถึงคําแนะนําของ Amazon ผู้ใช้ส่วนใหญ่จะใช้ระบบในการกําหนดค่าเริ่มต้นโดยไม่ต้องเสียเวลาปรับเกณฑ์ อันที่จริงในปี 2019 สํานักงานนายอําเภอวอชิงตันเคาน์ตี้ในโอเรกอนซึ่งเป็นลูกค้าของผลิตภัณฑ์จดจําใบหน้าของ Amazon ระบุว่าพวกเขาไม่ได้ตั้งค่าหรือใช้เกณฑ์ความเชื่อมั่นเมื่อใช้ระบบ สิ่งนี้เน้นถึงความสําคัญของการสร้างความมั่นใจว่าผู้ปฏิบัติงานที่ใช้การจดจําใบหน้าสําหรับการใช้งานที่ละเอียดอ่อนมีการฝึกอบรมและการกํากับดูแลที่เหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่าระบบได้รับการกําหนดค่าอย่างถูกต้อง หากต้องใช้การจดจําใบหน้าเป็นหลักฐานหรือเพื่อแจ้งการตัดสินใจอัตโนมัติจําเป็นต้องมีกระบวนการที่แข็งแกร่งกว่าเพื่อปกป้องพลเมืองจากการละเมิดอย่างไรก็ตามเนื่องจากการจดจําใบหน้าถูกนํามาใช้อย่างท่วมท้นเพื่อสร้างโอกาสในการขายการวิพากษ์วิจารณ์เทคโนโลยีขึ้นอยู่กับกรณีของการจับคู่ที่ผิดพลาดบิดเบือนความเสี่ยง เมื่อใช้การจดจําใบหน้าเพื่อการสืบสวนผู้ตรวจสอบส่วนใหญ่รู้ว่าการแข่งขันส่วนใหญ่จะเป็นเท็จ ในกรณีเหล่านี้ประเด็นคือการส่งคืนผู้สมัครที่มีศักยภาพที่หลากหลายซึ่งส่วนใหญ่ถ้าไม่ทั้งหมดจะถูกละทิ้งโดยผู้ประกอบการ นี่ไม่ได้หมายความว่าจะไม่มีความเสี่ยงต่อการใช้การจดจําใบหน้าสําหรับการตรวจสอบ แต่กรอบการกํากับดูแลใด ๆ สําหรับเทคโนโลยีจะต้องคํานึงถึงความจริงที่ว่าระบบเหล่านี้จะถูกใช้ในหลากหลายวิธีและแต่ละระบบสร้างชุดความเสี่ยงที่แตกต่างกัน