美国国家标准技术研究院（NIST）在去年年底发布的报告中称，人脸识别的准确率有了显著提高，深度神经网络在识别图像方面效果明显。但NIST同时也证实，相对于有色人种或女性，大多数人脸识别对于白人男性面孔的准确性更高。特别是，在NIST的数据库中被归类为非裔美国人或亚裔的面孔被误认的可能性是那些被归类为白人的面孔的10—100倍。与男性相比，女性误报的可能性更高。
领导NIST图像小组的电气工程师克雷格·沃森认为，这种不准确很可能反映了每家公司培训数据库构成的不平衡，一些公司可能已经开始解决这个问题。
有待严格立法和监管
致力于人脸识别或分析技术的研究人员指出，人脸识别有很多用途，比如寻找走失的儿童，追踪罪犯，更方便地使用智能手机和自动取款机，通过识别机器人的身份和情绪来帮助机器人与人类互动，在一些医学研究中，还可以帮助诊断或远程跟踪同意的参与者。
人脸识别技术有好处，但这些好处需要根据风险进行评估，这就是为什么它需要得到适当和细致的监管。
目前，许多研究人员以及谷歌、亚马逊、IBM和微软等公司都呼吁在人脸识别系统方面出台更严格的监管措施。
马萨诸塞州波士顿东北大学研究面部监控的计算机科学家、法学教授伍德罗·哈特佐格说视人脸识别技术为“史上最危险的发明”，说如果美国立法者允许公司使用人脸识别，他们应该编写规则，从健身房到餐厅都应当禁止“面部指纹”的收集和储存，并禁止将人脸识别技术与自动化决策（如预测性警务、广告定位和就业）结合使用。
尚须谨慎研究和思考
密歇根州立大学东兰辛分校的计算机科学家阿尼尔·贾恩说：“在我们的社会中，我们需要大量正当而合法的人脸和生物识别应用。”但一些科学家表示，研究人员也必须认识到，在人们不知情的情况下对人脸进行远程识别或分类的技术从根本上是危险的，应该努力抵制其被用来控制人们的做法。
作为人工智能领域的首要会议之一，神经信息处理系统会议是今年首次要求进行这种道德考量，即提交有关人脸识别论文的科学家必须添加一份声明，说明他们的工作中存在的伦理问题和潜在的负面后果。
此外，《自然机器智能》杂志也在试图要求一些机器学习论文的作者在文章中加入一项声明，考虑到更广泛的社会影响和伦理问题。
纽约伊萨卡市康奈尔大学从事技术伦理研究的社会学家凯伦·利维认为，研究人脸识别的学者意识到道德伦理问题，“感觉像是科学界真正的觉醒”。
（原题为《道德伦理：人脸识别“热”中的冷思考》）