6月8日，IBM首席執(zhí)行官Arvind Krishna在一份遞交給美國國會的公開信中寫道：“IBM堅決反對并且不會容忍任何技術用于大規(guī)模監(jiān)視、種族定性、侵犯基本人權和自由，以及與我們價值觀、信任和透明度原則相悖的行為。”
Arvind Krishna表示，今后IBM將不再提供通用的面部識別或分析軟件，同時也將不再開發(fā)或研究該項技術。
（公開信部分截圖）
此外，這封公開信中還提出了圍繞（美國）警察改革和負責任地使用技術的立法建議，并且呼吁針對（美國）警察不當行為制定更為嚴格的聯(lián)邦法律。
顯然，IBM決定放棄人臉識別技術，背后有著一定的政治因素。
對此，有外媒報道稱，IBM此舉旨在響應美國愈演愈烈的反種族歧視運動“Black Lives Matter”。另據(jù)知情人士透露，這一決策的背后也有著IBM自身的商業(yè)考量。
一方面，人臉識別業(yè)務并未給IBM帶來明顯的收益。而Arvind Krishna早在任職CEO之初時就曾經表示，IBM將專注于混合云和人工智能兩大戰(zhàn)略，尤其是在云計算方面，IBM和Red Hat要把Linux、容器和Kunbernetes建立為新的混合云標準。
這意味著，在Arvind Krishna的領導之下，IBM更加專注的是與微軟、亞馬遜等競爭對手在云計算領域的較量，而人臉識別技術自然不值得一提了。
另一方面，則是出于社會利益的考慮。目前，大多數(shù)美國人十分反感人臉識別軟件，普遍認為這項技術不僅存在隱私安全風險，還存在種族與性別偏見。
根據(jù)2018年的一項調查結果顯示，在性別方面，人臉識別軟件對男性的識別成功率要比女性的高，錯誤率相差8．1％－20．6％；在膚色方面，人臉識別軟件對淺膚色的識別成功率要比深膚色的高，錯誤率相差11．8％－19．2％。
（綜合各分類的人臉識別成功率的調查結果）
這項研究一經公布，便引起了外界對人臉識別算法的批評。于是，各大科技公司為了糾正偏差，紛紛進行了持續(xù)的調查研究。例如，美國國家標準技術研究院（National Institute of Standards and Technology）于2019年12月進行的一項研究發(fā)現(xiàn)，“在大多數(shù)當前評估的人臉識別算法中，跨人種差異確實存在廣泛的準確性偏差”。
除了對人種與性別的識別偏差之外，人臉識別技術還因其在侵犯隱私方面的問題而受到抨擊。例如，美國人臉識別技術公司Clearview AI自2020年初便受到了嚴密的審查，因為有關部門發(fā)現(xiàn)，其面部識別工具由超過30億張圖像構建而成（大部分都是通過抓取社交媒體網站收集的），并且已被許多企業(yè)廣泛使用；同時，F(xiàn)acebook在2020年1月也因其非法使用面部識別技術遭到了檢方起訴，并且面臨著5．5億美元的罰款……
不過，21ic家認為，古往今來，很多技術都是一把“雙刃劍”。盡管人臉識別技術存在著諸多弊端問題，但其帶來的便利性不容忽視。技術本無罪，一切只取決于使用技術的人，如何建立完善的技術保障體系，才是解決問題的關鍵！
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