ノートルダム大学の研究チームは、商用およびオープンソースの顔認識AIと一般市民4,000人の認識精度を比較した大規模調査を実施し、AIが人間の最上級者と同等の識別能力を備えていることを実証した。同研究の主導を務めたアヒメッド・アッバシ教授は、顔認識の精度が主に「参加者の人種」「対象面部の人種」「個人の本来の認識能力」の3要素に影響されると指摘する。結果として、顔認識能力に長けた人間は、AIの判断と少なくとも15％以上高い確率で一致したことが判明した。 一方で、本研究は顔認識技術における構造的な課題も浮き彫りにした。AIモデルは互いに判断が一致しない場合が多く、特に訓練データに過少表現されている人種の識別精度が著しく低下する傾向が確認された。これらは過去20年以上にわたるコンピュータビジョン研究に起因する難題であり、容易な解決は困難だと研究者は述べている。また、法執行機関が採用する人間の介在型システムにおいて、AIがフラグを上げた場合の最終判断を下す人間の認識限界が、過剰に軽視されがちである点が警告された。 技術のブラックボックス化は法的手続き上の深刻な問題を引き起こしている。ニュージャージー州の判例では、被告が証拠に異議を唱えるため、警察当局にAIの設計情報を開示するよう裁判所が命じた経緯がある。プライバシーや公平性への懸念から顔認識技術の禁止を可決した州が増加する一方で、人間の認識誤謬に対する規制や検証は不十分な状態が続いている。 同論文は学術誌Journal of Applied Research in Memory and Cognitionに掲載予定であり、複数の米大学から共同研究者が参加している。AIが社会インフラに定着する中、技術アルゴリズムの透明性向上と、人間の認知特性を踏まえた検証プロセスの確立が、法執行および市民権保護の両面から緊急の課題として浮上している。