快递员控诉Uber的人脸识别技术,内置的种族偏见让他们面临工作危机

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为Uber Eats和Uber工作的BAME(非白人种:黑人,亚裔和少数族裔)快递员声称,该公司有缺陷的识别技术让他们失去了生计。

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大数据文摘出品

来源:Wired

编译:周熙

为Uber Eats和Uber工作的BAME(非白人种:黑人,亚裔和少数族裔)快递员声称,该公司有缺陷的识别技术让他们失去了生计。

Uber Eats的快递员表示,他们被解雇了,因为该公司的 "种族歧视 "面部识别软件无法识别他们的脸。Uber将该系统描述为 "照片比对 "工具,提示快递员和司机拍摄一张自己的照片,并与公司数据库中的照片进行比对。

14名Uber Eats快递员与WIRED分享了证据,显示了该技术无法识别他们的脸。在他们所拍的自拍未能通过公司的 "实时身份检查 "后,他们受到了被解雇的威胁,账户被冻结或被永久解雇。另一位因自拍功能无法工作而被解雇。工会称,这个问题已经影响到全国各地无数的Uber Eats快递员以及私人雇佣司机。

进行了数千次配送并拥有100%满意率的派送员说,他们突然被从平台上删除,他们声称这个过程是自动的,没有任何上诉的权利。在给公司的留言中,许多人恳求要回自己的工作。他们每个人都收到了同样的回复,称他们的解聘是 "永久的、最终的",Uber希望他们能 "理解这个决定的原因"。

William平均每天工作16个小时,每周六到七天为Sheffield(谢菲尔德)的Uber Eats送餐,直到2020年10月他在自拍检查后被阻止访问他的账户。他说:"我整天都在尝试给他们发信息,但他们每次都只是给我同样的复制答案。"

他说:"我只从Uber Eats赚钱。我用这些钱来支付我的账单,我的房租,我的汽车保险,我的食物,我的手机,一切的一切。"。他说他被迫借了1000英镑来支付当月的账单。在他联系了英国独立工人工会(IWGB),随后该工会给Uber发信威胁要公开其行为后,该公司才肯撤回其软件的裁决。

Uber表示,快递员在提交实时自拍时,可以在人工智能和人工验证之间进行选择,但快递员表示,如果他们选择后者,没有人可以推翻软件可能犯下的错误。David登录该应用时,为了准备面试刮了胡子。当他提交自拍时,应用程序表示照片不是他的,并要求大卫在24小时内提供替代他的快递员的信息,否则有可能被解雇。

David说:"我试着通过官方路线,但它显示的都是提供替补人员的信息选项。没有办法告知他们有问题。"虽然记者给Uber的新闻团队打了一个电话,阻止了他的账户被永久关闭,但很多人就没有那么幸运了。

William和David和其他受影响的快递员一样,被指控将他们的班次非法转包给他人。虽然他们作为独立承包商的身份允许Uber Eats快递员转包工作,但有人担心将工作交给那些没有经过背景调查或不能合法工作的人。为了阻止这种情况的发生,去年4月,Uber在人们打开应用时增加了一个信息验证步骤。快递员和司机需要自拍一张照片,以证明他们是当前登录的用户。

当快递员提交自己的脸部照片时,Uber会使用微软的人脸匹配软件来验证他们的身份。但是这类软件在识别皮肤较黑的人时有失败的记录。2018年,Uber使用的类似版本的软件被发现,对于皮肤较深的女性面孔,失败率为20.8%。对于深色皮肤的男性面孔,Uber Eats的绝大多数司机都是男性,而且很多都是来自BAME,占比达6%。对于白人男性来说,这个数字是0%。

一项对189种不同的面部识别系统的研究发现,所有这些系统在识别非白人面孔时的表现都明显差了很多,有时差了十倍甚至一百倍。还有就是,在实验室里能用的东西,在现实世界中并不总能表现如期。Uber司机拍摄的自拍会是质量较低的图像,使用较旧的手机,通常是在光线不好的地方,这些条件与这些程序所训练的专业工作室图像相差万里。

"没有一种面部识别软件能在不同种族间表现相同。这种技术并不存在。" University of Essex专门研究面部识别软件的社会学家Peter Fussey教授解释道。"如果你把这种技术引入到一个已经不平等的环境中,只会加剧这种情况,放大种族不平等。"

Uber的一位发言人强调,公司需要验证检查以防止 "潜在的欺诈行为"。该发言人称,任何将合作伙伴从平台上删除的决定 "总是涉及人工审查","任何被删除的人都可以联系我们,对该决定提出上诉"。该发言人没有评论Uber是否曾经做过任何审计,研究其验证系统的准确性。微软没有回应关于其技术失败率做出评论的请求。

IWGB(大不列颠独立工作者联合会)的主席Alex Marshall说:"这是这些工人最担心的上班问题,而且我们肯定会看到更多数量的BAME社区受到影响。这绝对是间接的种族主义。" 他说,司机们正在转向食物银行和收容所,因为他们在失去应用上的工作权后,无力支付房租和账单。他说,一名司机甚至不得不 "在墓地搭帐篷"。

IWGB表示,由于gig economy(零工经济:市场特点是短期合同或自由职业者占主导地位,而不是长期工作)中的从业快递员缺乏不被解雇的法律框架,法院很难立案,但它正在争取在个案基础上扭转解雇,并推动向议会提交Early Day Motion(早日动议:在英国议会提前结束工作的某天正式提出供今后讨论的议会动议。其主要目的是提请议会注意某一特定议题)。

Uber已经因为使用面部识别技术而被起诉。2019年,美国一名黑人司机发起索赔,称在 "漆黑 "的环境下,自拍软件无法识别他,而被解雇,这迫使他手动提高他所有照片的亮度。

WIRED采访的所有Uber Eats司机都表示,他们和他们认识的人都没有找人代过班,而且他们的收入太少,这样做没有意义。"我们大多数因代班而被解雇的成员每周工作60小时,但仍然入不敷出," Marshall说。"他们何德何能会把自己的账户借给别人?"

非法转包作为此类问题的一个结症是因为趋严的法规。作为恢复优步(Uber)在伦敦运营的私家出租车牌照的交易的一部分,伦敦交通局(TfL)向该公司施加压力,要求其打击非法转包,以保护人们免受无证驾驶员的伤害。

Uber的面部识别系统不仅适用于Uber的工人,也适用于子公司Uber Eats。TfL的发言人强调,2018年底至2019年初,伦敦有43名未经授权的Uber司机进行了1.4万次出行,同时强调其对欺诈行为的担忧得到了首席治安官的支持。该决定的批评者指出,这43名司机占当时在伦敦运营的4.5万名持证Uber司机的一小部分。

Uber并不是唯一一家向这一领域扩张的公司。去年12月,同为打车公司的Bolt在新一轮融资中筹集了1.5亿欧元,以实现类似Uber使用的人工智能和司机面部识别检查。

相关报道:https://www.wired.co.uk/article/uber-eats-couriers-facial-recognition

【本文是51CTO专栏机构大数据文摘的原创译文,微信公众号“大数据文摘( id: BigDataDigest)”】

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责任编辑:赵宁宁 来源: 51CTO专栏
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