面部辨认技能在各个领域中的巨大潜力几乎是不行想象的。
但是，在运用之前，需求处理其功用中常见的某些过错和一些品德问题。
面部辨认体系运用生物辨认技能从相片或视频中映射面部特征，然后将这些信息与已知人脸数据库进行比对，以找到匹配项。面部辨认能够帮助验证一个人的身份，但它也会引发隐私问题。
与其他人工智能技能相同，在运用面部辨认体系时需求遵循一些品德准则。这些准则包括：
1、人脸辨认的公正性
首先，面部辨认技能的开发有必要保证体系能够彻底避免或至少最小化基于种族、性别、面部特征、畸形或其他方面临任何个人或集体的成见。现在，有充沛的证据标明，面部辨认体系在其运转中不行能100%公正。因而，开发该技能的公司一般需求花费数百小时来消除其间发现的所有成见痕迹。
安排有必要加倍努力以消除面部辨认体系中的成见，为此，用于机器学习和标记的数据集有必要多样化。最重要的是，一个公正的面部辨认体系的输出质量将非常高，由于它能够在国际任何地方无缝作业，没有任何成见。
为了保证面部辨认体系的公正性，开发人员还能够在测验阶段让终究客户参加进来。
2、人工智能运作的开放性
将面部辨认体系归入作业场所和网络安全体系的安排需求了解机器学习数据存储方位的所有信息。此类安排需求在施行该技能之前了解其局限性和功用。供给人工智能技能的公司有必要在这些细节上对客户彻底通明。此外，服务供给商还有必要保证其面部辨认体系可由客户依据其便利性从任何方位运用。并且体系中的任何更新有必要在收到客户的有用同意后才干进行。
3、利益相关方的职责
如前所述，面部辨认体系部署在多个领域。开发此类体系的安排有必要对其担任，尤其是在技能或许直接影响任何个人或集体(法律、监视)的情况下。此类体系中的职责旨在避免体系或许造成的身体或健康伤害、财务挪用或其他由体系引起的问题。为了在流程中引入操控要素，需求让一名合格的人员担任安排中的体系，以做出合理的决议计划。除此之外，将面部辨认体系归入日常运营的安排有必要立即处理与该技能相关的客户不满。
4、监控前的同意和通知
在正常情况下，未经个人、集体或其他人同意，不得运用面部辨认体系对其进行窥视。某些安排，如欧盟，有一套标准化的法令（GDPR），以避免未经授权的安排监控个人。拥有此类体系的安排有必要遵守该国所有的数据维护和隐私法规。
5、合法监控以避免侵略人权
除非国家或政府决议计划管理安排出于与国家安全或其他重要情况相关的目的而授权，不然安排不能运用面部辨认体系来监控任何个人或集体。基本上，严禁运用该技能侵略受害者的人权和自由。
6、购物时出现验证过错
如前所述，面部辨认体系被归入数字付出应用程序中，以便用户能够运用该技能验证交易。运用这种技能进行付出，很或许会发生面部身份盗窃和借记卡诈骗等犯罪活动。客户之所以挑选面部辨认体系，是由于它为用户供给了极大的便利。但是，此类体系中或许发生的一个过错是，同卵双胞胎能够运用彼此银行账户进行未经授权的付款。
7、法律请求不准确
面部辨认体系被用来在抓捕罪犯之前辨认他们。虽然该技能作为一个概念在法律中无疑是有用的，但其作业中存在一些杰出的问题，例如，有成见的人工智能为法律人员供给了不准确的成果，由于有时体系无法区分有色人种。一般，这种体系是用包括白人图像的数据集来训练的。因而，在辨认其他种族的人时，该体系的作业充满了过错。
正如我们所看到的，与面部辨认技能相关的主要问题和过错源于技能缺少前进、数据集缺少多样性以及安排对体系的低效处理。
能够预见，跟着未来技能的进一步前进，与技能相关的问题将得到处理；人工智能算法中与成见相关的问题终究将被消除。但是，为了让该技能在不违反任何品德准则的情况下完美运转，安排有必要对此类体系保持严格的治理水平。
