AI認識精度 対応シナリオ
Google Vision APIによる誤認識の可能性があるため、多次元検証スキームを推奨する：
- 交差検証ツール::
- また、Microsoft Azure Computer Visionを使用して比較分析も行った。
- 二次検証のためのオープンソースDetectron2モデルのローカル展開
- 手動検査のポイント::
- AIに信頼スコアが表示されていることに注意（専門的なツールでは確率値が表示される）
- 物理的特徴や文字情報など、重要な要素の検証に重点を置く。
- 可能性がある」「疑われる」といった曖昧な表現に注意すること。
- アクティブ・ジャミング技術::
- 高感度写真に視覚的ノイズを加える（推奨強度5-10%）
- GAN生成逆境ネットワークを用いた顔の特徴の微調整
- 敵対的サンプル技法によるAI認識の妨害
識別-検証-処理」の3段階のワークフローを確立し、AIが機密情報を識別した場合は、手動で確認してから処理方法を決定する。ビジネス・ユーザーは、自動化された監査パイプラインの構築を検討することができる。
この答えは記事から得たものである。彼らはあなたの写真を見ている：Google Visionに基づく写真プライバシー情報の分析について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIの誤認識によるプライバシー誤分類の問題を克服するには？
