論文の概要: There is an elephant in the room: Towards a critique on the use of fairness in biometrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11193v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 10:32:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-26 12:44:55.909320
• Title: There is an elephant in the room: Towards a critique on the use of fairness in biometrics
• Title（参考訳）: 部屋に象がいます:バイオメトリックスにおけるフェアネスの使用に対する批判に向けて
• Authors: Ana Valdivia, J\'ulia Corbera-Serraj\`ordia, Aneta Swianiewicz
• Abstract要約: バイオメトリックフェアネスに関する最近の議論を批判的に読む。 生物学的公正度基準は数学的に相互排他的であることを示す。 バイオメトリックスにおける公正さの政治について,国境での議論を重んじて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In 2019, the UK's Immigration and Asylum Chamber of the Upper Tribunal dismissed an asylum appeal basing the decision on the output of a biometric system, alongside other discrepancies. The fingerprints of the asylum seeker were found in a biometric database which contradicted the appellant's account. The Tribunal found this evidence unequivocal and denied the asylum claim. Nowadays, the proliferation of biometric systems is shaping public debates around its political, social and ethical implications. Yet whilst concerns towards the racialised use of this technology for migration control have been on the rise, investment in the biometrics industry and innovation is increasing considerably. Moreover, fairness has also been recently adopted by biometrics to mitigate bias and discrimination on biometrics. However, algorithmic fairness cannot distribute justice in scenarios which are broken or intended purpose is to discriminate, such as biometrics deployed at the border. In this paper, we offer a critical reading of recent debates about biometric fairness and show its limitations drawing on research in fairness in machine learning and critical border studies. Building on previous fairness demonstrations, we prove that biometric fairness criteria are mathematically mutually exclusive. Then, the paper moves on illustrating empirically that a fair biometric system is not possible by reproducing experiments from previous works. Finally, we discuss the politics of fairness in biometrics by situating the debate at the border. We claim that bias and error rates have different impact on citizens and asylum seekers. Fairness has overshadowed the elephant in the room of biometrics, focusing on the demographic biases and ethical discourses of algorithms rather than examine how these systems reproduce historical and political injustices.
• Abstract（参考訳）: 2019年、英国の上訴裁判所の移民・難民院は、生体認証システムの出力に関する決定とその他の不一致を根拠として、亡命申請を却下した。 亡命希望者の指紋は、鑑識者の証言と矛盾する生体データベースから発見された。 裁判所は、この証拠は明白でないと判断し、亡命の主張を否定した。 今日、生体認証システムの急増は、その政治的、社会的、倫理的意味合いに関する大衆の議論を形作っている。 しかし、このテクノロジーの移民管理への人種的利用に対する懸念が高まっている一方で、バイオメトリックス産業やイノベーションへの投資は大幅に増加している。 さらに、最近バイオメトリックスによって、バイオメトリックスのバイアスや差別を緩和するためにフェアネスが採用されている。 しかし、アルゴリズムの公正さは、境界に展開される生体認証のような差別を意図した、あるいは破られたシナリオにおいて正義を分配することはできない。 本稿では,バイオメトリックフェアネスに関する最近の議論を批判的に読むとともに,機械学習と限界境界研究におけるフェアネス研究の限界を示す。 これまでのフェアネスの実証に基づいて,生体計測のフェアネス基準が数学的に互いに排他的であることを証明した。 次に, 実験を再現することにより, 生体認証が不可能であることを実証的に示す。 最後に, バイオメトリックスにおける公平性の政治について, 国境での議論の場から論じる。 我々は、偏見とエラー率は、市民や亡命希望者に異なる影響を与えると主張している。 公正さは、これらのシステムが歴史的・政治的不正をいかに再現するかを調べるよりも、アルゴリズムの人口統計バイアスと倫理的言説に焦点を絞って、バイオメトリックスの部屋の象を覆している。

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