Seorang pria di New Jersey harus mengeram di penjara sepanjang 10 hari sebab kekeliruan piranti lunak pengenalan muka yang mengiranya selaku terdakwa.

Seorang pria tidak bersalah di New Jersey harus mengeram di penjara sepanjang 10 hari sebab kekeliruan software face recognition atau piranti lunak pengenalan muka yang keliru mengenali ia selaku terdakwa. Waktu itu, Clearview AI tengah cari terdakwa dari masalah perampokan. Piranti itu memakai photo yang diambil dari sosial media untuk mengenali terdakwa kriminil.

Berdasar laporan dari NJ Advance Medium (29/12), polisi di tempat tengah cari terdakwa yang mengambil di toko cenderamata satu hotel dan kabur memakai Dodge Challenger-nya. Gambar yang berlangsung di posisi juga ketangkap oleh piranti lunak Clearview dan mengenali seorang namanya Njeer Park. Sesaat sesudah itu, Park diamankan dan ditahan oleh polisi.

Tetapi, claim Park menjelaskan jika dianya tak pernah pegi ke kota tempat kejadian itu. Waktu persidangan berlanngsung, Hakim bahkan juga minta semakin banyak bukti ke beskal penuntut, kecuali dari piranti lunak pengenalan wahah. Selang beberapa saat, masalah itu sembunyi-sembunyi diurungkan dan Park dibebaskan sesudah 10 hari di penjara dan habiskan juta-an dolar untuk sewa advokat.

Baca juga : 5 kemampuan tehnologi yang perlu kamu kuasai di 2021

Masalah salah analisis ini menyorot bahaya yang bisa diakibatkan oleh satu piranti lunak pengenalan muka

Ini bukanlah pertamanya kali berlangsung. Awalnya di Detroit, seorang diamankan secara salah sebab satu tehnologi dan habiskan 30 jam dalam penjara. Ini berlangsung sesudah video dari pencurian diputar lewat alat pengenalan muka dan ia diikuti selaku terdakwa. Dalam prakteknya di dunia riil, satu algoritme bisa salah dan tidak dapat seutuhnya dihandalkan.

Lepas dari masalah di atas, amat sedikit pemantauan pada pemakaian tehnologi pengenalan muka dalam penegakan hukum. Kekuatan kekeliruan dan penyimpangan benar-benar kemungkinan besar berlangsung. Oleh karena itu banyak perusahaan besar, seperti Amazon, Microsoft, dan IBM semua sudah mengatakan moratorium dan reformasi pemakaiannya oleh penegak hukum.

Semenjak penangkapan Parks, New Jersey sudah hentikan pemakaian produk pengenal muka untuk beberapa waktu dan meningkatkan peraturan yang mengendalikan pemakaiannya.

 

Dunia makin hebat setiap tahunnya. Di 2021, industri tehnologi diprediksikan jadi yang paling depan dalam mengganti dunia. Beberapa perusahaan besar pasti cari bibit unggul yang mempunyai kekuatan tehnologi spesifik. Berdasar laporan Veronica Combs dari TechRepublic (22/12),

menurut ahli tehnologi, ada lima ketrampilan tehnologi  yang minimal harus terkuasai jika pengin berkarier di ranah itu.

Lima ketrampilan tehnologi yang harus terkuasai di 2021

Cybersecurity

Cybersecurity ialah tehnologi, proses dan praktek yang direncanakan membuat perlindungan jaringan, computer, program dan data dari gempuran, kerusakan atau akses yang tidak resmi. Sudah diketahui, terakhir ramai berlangsung gempuran malware, usaha pembobolan data, dan penyimpangan yang lain yang dikerjakan oleh hacker untuk keperluannya sendiri. Untuk menghindar hal itu, dibutuhkan cybersecurity yang sanggup jaga dan menahan penyimpangan akses atau pendayagunaan data dalam mekanisme Tehnologi Info dari seorang yang tidak mempunyai hak akses.

Otomasi

Ini adalah ketrampilan yang berkaitan dengan kepandaian bikinan atau Artificial Intelligence (AI).Wakil Presiden UiPath Tom Clancy menjelaskan, 70% hasil dari survey memperlihatkan jika beberapa eksekutif tingkat C mewajibkan pegawainya mempunyai ketrampilan otomasi atau automation.

Baca juga : iPhone 12 jadi handphone 5G terlaku

Alami language processing

Dikenali dengan pemrosesan bahasa alami, alami language processing adalah cabang pengetahuan computer dan linguistik yang membahas hubungan di antara computer dalam bahasa manusia. Sekarang, makin banyak tehnologi yang manfaatkan suara, dan tehnologi ini manfaatkan ketrampilan pengenalan suara.

Operational Machine Learning

Periset data yang membuat mode evaluasi mesin (Machine Learning) telah lumayan banyak. Tetapi, yang diperlukan ialah beberapa orang yang bisa mengolah operasi data dan DevOps untuk memakai ML dalam pekerjaan produksi.

Cloud-native architecture

Ketrampilan mendesain atau membuat program dan service spesial untuk cloud benar-benar bermanfaat di jaman digital ini. Ini karena makin banyak perusahaan yang membuat produk dan service mereka segera di cloud.