Threats of Facial Recognition Technology

Abstract

Kasvojentunnistusteknologia on automaatiota ja koneoppimista hyödyntävä biometrinen tunnistusteknologia. Sen päätarkoitus on identifioida, paikantaa ja jäljittää kasvoja kuvasta tai suoratoistovideosta. Kyseinen teknologia koostuu kolmesta toiminnallisuudesta: kasvojen havaitsemisesta, tarkistuksesta ja tunnistuksesta, joita voidaan käyttää yhdessä tai erikseen autentikoimiseen, kasvojen piirteiden muuntamiseen ja yksilöiden reaaliaikaiseen seurantaan. Kasvojentunnistusteknologian käyttö on kasvanut jatkuvasti viimeisen vuosikymmenen aikana, mutta tutkimus sen vaikutuksista, etenkin uhista, on edelleen vähäistä. Tämän tutkielman tavoitteena on tutkia ja tunnistaa kyseisen teknologian uhkia sekä luoda pohja mahdolliselle jatkotutkimukselle. Tutkimus toteutettiin laadullisella tutkimusmenetelmällä sekä hyödyntämällä puolistrukturoituja haastatteluja tiedonkeruuprosessissa. Analyysimme sekä aikaisemman kirjallisuuden pohjalta voidaan todeta, kuinka kasvojentunnistusteknologian uhat eroavat luonteeltaan julkisten ja yksityisten organisaatioiden käytön välillä. Löysimme myös uuden, tutkimattoman näkökulman uhkien tarkasteluun: teknologian käyttö yksityisen ja julkisten käyttötapausten välillä. Julkinen käyttö käsittää kasvojentunnistusteknologian käytön julkisissa tiloissa ja julkishallinnon toimesta. Yksityinen käyttö puolestaan viittaa yksityisen tahon tarjoaman teknologian käyttöön niin julkisella paikalla tai täysin yksityisesti, kuten omalla puhelimella. Tuloksistamme selvisi, kuinka yksilöt eivät joko kykene tunnistamaan kasvojentunnistusteknologian monia uhkia, tai kokevat uhkien estämisen olevan mahdotonta. Luottamus paikallisia yrityksiä kohtaan kuitenkin laimensi uhkakuvien kokemista. Yksilöiden yksityisyyden, tietoturvan sekä perusihmisoikeuksien turvaamiseksi keskustelu kasvojentunnistusteknologian uhista on nostettava pöydälle niin tutkimuskirjallisuudessa kuin yleisellä tasolla.

Facial Recognition Technology (FRT) is a biometric identification technology utilizing automation and machine learning, and its main intent is to identify, localize, and trace human faces through the captured images or live video feed. The technology consists of three functions: facial detection, verification, and identification, which can either be used separately or in conjunction with each other to authenticate, alter facial features, and track individuals in real time. The usage of Facial Recognition Technology has been constantly increasing over the past decade, but the research on its effects on individuals, especially the threats, is still scarce. The purpose of this thesis is to explore and identify said threats and build a solid foundation for possible further research. The thesis was conducted as qualitative research with semi-structured interviews as a main method of collecting data. Based on the analysis and prior literature, the threats could be divided into two categories: public and private use of FRT. In short, public use comprises the utilization of FRT in public spaces and public entities, while private use encompasses the usage of FRT either by a private organization in a public space, or completely in private, for example, through an individual’s phone. Additionally, our results show how individuals either fail to recognize the numerous threats of FRT altogether or perceive them as impossible be protected against. However, trust in local authorities and organizations diminishes the perception of threats. In order to indemnify an individual’s privacy, information security, and basic human rights, it is crucial to discuss the underlying threats of Facial Recognition Technology, both in scientific literature and generally.