해외언론동향
해외언론동향 내용 담당 :생명윤리안전정책연구팀 : 02-737-8452,
게재 일자 : 2020-01-10 
키워드 : 국립표준기술원, National Institute of Standards and Technology, 알고리즘, Algorithm, 얼굴인식, Facial Recognition, 인종편향, Racial Bias, 얼굴인식 기술, Facial-recognition technology, 과학기술발전, Science technology development 

일부 알고리즘은 백인의 얼굴을 식별하는 데 최대 100배 더 효과적임

 

얼굴 인식 기술은 이미 전화기의 잠금 해제에서부터 잠재적 범죄자를 식별하는 것까지 다양한 응용 분야에 사용되고 있음. 알고리즘 과학 기술의 진보에도 불구하고, 여전히 인종적 편향(racial bias)으로 비난을 받고 있음. 백인 얼굴을 성공적으로 식별하는 많은 알고리즘들이 여전히 유색인종을 제대로 하지 못하고 있기 때문임. 지난 주 국립표준기술원(National Institute of Standards and Technology, 이하 NIST)은 전 세계 99개 개발자가 제출한 189개의 얼굴인식 알고리즘이 어떻게 다른 인구 통계군에 속한 사람들을 식별하는지를 보여주는 보고서(https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2019/NIST.IR.8280.pdf)를 발표함.

 

NIST의 분석 결과 알고리즘의 많은 부분이 백인에 비해 흑인이나 동아시아의 얼굴을 부정확하게 식별할 가능성이 10배에서 100배 더 높았다는 것을 밝혀냄. 주어진 얼굴을 찾기 위해 데이터베이스를 검색하는 과정에서, 대부분은 다른 인구 통계보다 훨씬 높은 비율로 흑인 여성들 사이에서 잘못된 이미지를 선택했음.

 

이 보고서는 다양한 얼굴 인식 알고리즘의 능력을 평가하는 NIST 프로그램인 얼굴 인식 벤더 테스트(the Face Recognition Vendor Test (FRVT))에서 나온 최신 평가의 세 번째 부분임. NIST의 이미지 그룹 매니저 크레이그 왓슨은 "이 보고서가 의미 있는 논의를 할 수 있고 의사결정자, 정책 입안자, 최종 사용자에게 기술의 정확성, 유용성, 능력 및 한계를 알 수 있는 경험적 데이터를 제공할 수 있기를 바란다"고 말했으며, "최종 사용자와 정책 결정자들이 결과를 보고 스스로 결정하기를 원한다." 며 왓슨과 그의 연구팀이 어떻게 이러한 평가를 수행했는지에 대해서 논함.

    

 

<얼굴 인식 벤더 테스트 프로그램이란>


얼굴인식 벤더 테스트는 얼굴 인식 기능의 핵심 알고리즘 테스트임. 첫 번째 파트에서는 일대일 검증 정확도를 통해 알고리즘이 두 개의 이미지를 얼마나 잘 취하여 같은 사람인지의 여부를 판단할 수 있는지 확인함. 어플리케이션 순서는 다음과 같음. 휴대폰을 열려고 할 때, 얼굴 인식을 사용한다면, 사람들은 휴대폰에 얼굴을 판독하며 "이 전화기에 접속할 수 있는 사람인지 아닌지를 사람인지"를 분석하게 됨.

 

두 번째 파트는 일대 다식별(one-to-many identification) 과정을 살펴봄. 이 과정은 알려지지 않은 이미지들을 가진 사진첩을 탐색함. 사진첩에 매칭되는 이미지가 있다면 알고리즘은 정확한 결과를 도출할 수 있을까. 일대다 검색을 통한 시설의 제어 접근은 이상적으로는, 누군가가 걸어와서 생체 측정기를 제시하는 것으로 시작됨. 이후에 해당자는 접근이 허용된 그룹의 이미지와 비교될 것이고, 허용된 그룹 내 속한 알고리즘이라면 자동적으로 접근을 허가받게 됨. 또한 누군가가 그 데이터베이스에 있는지 없는지를 알아내기 위해 잠재적으로 범죄 데이터베이스를 검색하는 법 집행 기관에서도 사용됨. 하지만, 알고리즘으로 부터 다시 돌아오는 모든 것은 일반적으로 사람들의 판단과 검사로 돌아온다는 것임.

    

 

<세 번째 단계의 결과는?>


세 번째 파트는 데이터 세트의 서로 다른 인구 통계학 전반에 걸쳐 알고리즘이 다르게 차등적으로 수행되는지 시험하기 위해 일대일 애플리케이션과 일대다 애플리케이션 모두의 인구통계학적 차이를 살펴봄. 여기서 보고되는 것은 두 가지 유형의 오류로 거짓 긍정(false positives)과 거짓 부정(false negatives)을 살펴보게됨. 거짓 긍정이란 알고리즘이 사실 두 개 사진에 동일하지 않은 사람임에도 불구하고 두 사진이 동일한 사람이라고 말하는 것임. 거짓 부정은 반대로 두 개 사진에 동일한 사람을 나타내고 있음에도 알고리즘이 두 사진이 같은 사람이 아니라고 말하는 것임.

 

만약 당신이 휴대폰에 접속하려고 할 때, 얼굴을 내밀었으나 기계가 당신에게 접근을 허용하지 않는다면 이는 거짓 부정에 해당함. 그런 경우 다시 한 번 프레젠테이션을 하고 나서 전화기에 접속할 수 있음. 시설에 대한 접근 제어를 하는 경우, 거짓 긍정이 허용되어서는 안 되는 사람들을 시설에 들어오게 할 수 있기 때문에, 거짓 긍정은 시스템 소유주에게 우려를 끼치게 됨. 만약 당신이 법 집행의 관점에서 본다면, 그것은 아마도 올려지지 말아야 할 후보들을 리스트에 올려놓는 것과 같음.

 

발견한 것 중 하나는 제출된 알고리즘의 대다수가 어느 정도 인구통계학적 차이를 보인다는 것임. 일반적으로 거짓 긍정이 거짓 부정보다 높다는 것을 발견했음. 대부분의 알고리즘에 걸쳐 어느 정도 존재하지만, 실제로 모두 존재하는 것은 아님. 일대일에서는 더 폭넓은 수행이 펼쳐짐. 일부 알고리즘은 최대 100배까지 유의하며, 다른 알고리즘과 비교하여 특정 인구 통계에서 오류가 더 많고 이는 최악의 경우에 해당됨. 그러나 알고리즘이 더 나은 에러의 성능을 발휘하는 하한선도 있음. , 알고리즘 성능의 차이가 매우 크다는 것이 중요함. 우리는 모든 사람들이 결정을 내릴 때 당신의 알고리즘과 더불어 데이터를 알고, 이를 넘어 어플리케이션을 알기를 강력히 권장함.

 

아시아 국가에서 개발된 알고리즘은 백인이 아닌 얼굴에 있어서 더 잘 작동하는 것처럼 보임. 구체적으로 이는 아시아 국가에서 개발된 알고리즘이 아시아인의 얼굴을 위한 인구통계학적 차이를 가지고 있지 않다는 것을 말해주며 알고리즘과 함께 훈련된 데이터가 이러한 성능을 향상시킬 수 있다는 일말의 가능성이 있다는 것도 시사함. 우리는 그 알고리즘이 구체적으로 무엇에 대해 훈련되었는지는 알지 못하며, 단지 아시아 국가들의 사람들이 다른 대부분의 알고리즘보다 더 많은 아시아인의 얼굴을 가지고 훈련을 받는다고 어느 정도 가정할 뿐임.

 

그렇다면, 왜 미국의 개발자들은 좀 더 다양한 얼굴에서 알고리즘을 훈련시키지 않았을까. 이러한 심층신경망과 경골신경망으로 들어가면 대량의 데이터가 필요하고 그 데이터에 접근해야 하므로 단순한 일이 아닐 수 있음.



<NIST는 이러한 테스트의 사진과 데이터를 어디서 얻었는가>


우리는 익명의 운영 데이터를 대량으로 제공하는 다른 기관 후원자들을 가지고 있음. 이 특별한 테스트에서 우리는 4개의 데이터 세트를 가지고 있는데, FBI가 제공한 국내 범인 식별용 얼굴 사진, 이민 혜택 신청 사진, 국무부가 제공한 비자 신청 사진, 그리고 국토안보부에서 미국으로 입국하는 여행객들을 위한 국경 통과 사진 등을 가지고 있음. 또한, 이 데이터들은 NIST와 공유되기 전에 인간대상, 법률 및 프라이버시 심사를 거침.

 

이것들은 매우 많은 양의 데이터들로, 이 경우 800만개가 조금 넘는 시험 대상자의 약 1,800만개가 조금 넘는 이미지들임. 그리고 데이터는 다양한 메타데이터와 함께 나오는데, 예를 들어, FBI 범인 식별용 얼굴 사진의 경우, 그들의 인종 범주는 흑인이거나 백인임. 그리고 우리는 그 메타데이터를 사용하여 인구통계학적 차원을 분석할 수 있음. 국토 안보부 자료의 경우, 출생 국가 정보를 갖고 있고, 그것을 인종에 대한 프록시로 사용함. 기본적으로 세계 7개의 지역으로 데이터를 나눌 수 있었음. 그리고 대부분의 데이터로 나이와 성별을 얻고 이를 통해 분석이 가능해짐.

 

NIST는 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)를 개발하여 테스트를 진행하고 있으므로 관련한 모든 하드웨어를 소유하고 있음. NIST는 인종 격차를 알고리즘에서 줄이기 위해 드라이버를 양 극에 위치한 데이터들과 컴파일하고, 소프트웨어로 연결한 다음, 하드웨어로 구동함. API는 하드웨어에 로드가 분산되는 방식과 이미지에 접근하는 방식을 제어하는 활동을 수행하는데, 결국 알고리즘 테스트는 수집된 모든 종류의 데이터 테스트의 제어에 관한 것이기도 함.


출처 : https://www.scientificamerican.com/article/how-nist-tested-facial-recognition-algorithms-for-racial-bias/


NIST 보고서(파트 3) 전문 : Face Recognition Vendor Test(FRVT) Part 3 : Demographic Effects. 

https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2019/NIST.IR.8280.pdf


NIST 얼굴인식 벤더 시험 소개 : https://www.nist.gov/programs-projects/face-recognition-vendor-test-frvt

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