Het verkennen van de mogelijkheden van ChatGPT om de leeftijd te schatten op Serve Legal

Het verkennen van de mogelijkheden van ChatGPT om de leeftijd te schatten op Serve Legal

De snelle ontwikkeling van technologie verandert het landschap van leeftijdscontrole, met name in de detailhandel, omdat er steeds meer digitale technologieën voor leeftijdscontrole worden ontwikkeld. Naarmate deze technologieën zich verder ontwikkelen, moeten hun effectiviteit en eerlijkheid kritisch worden onderzocht.

Bij Serve Legal erkennen we het potentieel van deze tools om complianceprocessen te ondersteunen. Ook benadrukken we het belang van rigoureuze tests om de nauwkeurigheid te waarborgen en vooroordelen te voorkomen.

Wat is ChatGPT?

ChatGPT is een AI-gestuurde conversatie-agent ontwikkeld door OpenAI; het is ontworpen om mensachtige tekst te begrijpen en te genereren op basis van de input die het ontvangt. Maar wat weet deze software over het schatten van leeftijd?

Een recent artikel van biometricupdate.com belichtte de mogelijkheden van ChatGPT, een groot taalmodel (LLM), om gezichtsidentiteiten te herkennen en onderscheid te maken tussen verschillende gezichten met opmerkelijke nauwkeurigheid. In een artikel van IEEE met de titel 'Chatgpt and Biometrics: an Assessment of Face Recognition, Gender Detection, and Age Estimation Capabilities' (Chatgpt en biometrie: een beoordeling van gezichtsherkenning, geslachtsdetectie en leeftijdsschattingsmogelijkheden )(zie 2024 IEEE ICIP) trok de discussie over de nauwkeurigheid van de leeftijdsschattingsmogelijkheden van ChatGPT onze interesse.

Het experiment: ChatGPT en leeftijdsschatting

Als bedrijf dat gepassioneerd betrokken is bij het ondersteunen van de ontwikkeling van accurate en eerlijke leeftijdsschattingstechnologieën ter ondersteuning van de leeftijdsverificatie-industrie, besloten we een luchtig experiment uit te voeren om ChatGPT op de proef te stellen. Hoewel we ons ervan bewust zijn dat ChatGPT niet beweert een expert te zijn in leeftijdsschatting en het onwaarschijnlijk is dat bedrijven ChatGPT in de nabije toekomst zullen adopteren als hun aanbieder van leeftijdsgarantie, gaf dit experiment ons team inzicht in de nauwkeurigheid van leeftijdsschattingstechnologie.

We gaven ChatGPT beelden van 29 leden van het interne team van Serve Legal en vroegen de software om hun leeftijd in te schatten. De afbeeldingen die we aan ChatGPT gaven waren van medewerkers met de volgende leeftijden:

• 18 personeelsleden tussen de 21-25
• 6 personeelsleden tussen 26-30
• 3 personeelsleden tussen 31-35
• 2 personeelsleden tussen 50-55

Van de 29 medewerkers schatte ChatGPT de leeftijd van slechts één medewerker nauwkeurig in - onze Area Manager, Isy, die 21 is.

Voor dertien anderen onderschatte ChatGPT hun leeftijd, meestal met 1-2 jaar, hoewel een paar met 3-5 jaar werden onderschat.

In praktische toepassingen van leeftijdsschattingstechnologie is het onderschatten van leeftijd minder problematisch, omdat het simpelweg betekent dat klanten ouder dan 25 (die normaal gesproken niet zouden worden uitgedaagd) nog steeds om een identiteitsbewijs kunnen worden gevraagd. Hoewel dit een klein ongemak kan zijn bij de kassa, is het over het algemeen beter om het zekere voor het onzekere te nemen.

Onze klantmanager Ella, die 24 is, werd echter op 19 geschat - een aanzienlijke fout van 5 jaar.

Aan de andere kant zijn de leeftijden van vijftien teamleden werden overschat. Dit was vooral zorgwekkend voor Jenni, Catriona, Maisie, Will, Emily en Andrew, die op hun foto's allemaal jonger dan 25 waren, maar toch ouder werden geschat.

Zo werd Maisie, die 21 is, op 27 geschat. Hoewel ze wettelijk oud genoeg is om leeftijdsgebonden artikelen te kopen, geeft deze overschatting aanleiding tot bezorgdheid. Uitdaging 25 vereist ID-controles voor iedereen die jonger lijkt dan 25. Dergelijke overschattingen kunnen ertoe leiden dat winkels onbewust illegale verkopen doen, omdat ze vertrouwen op gebrekkige technologie om de naleving te beheren.

De rol van Serve Legal bij het garanderen van een betrouwbare leeftijdsschatting

Nu tools voor leeftijdsverificatie steeds meer worden gebruikt, is het essentieel voor retailers en andere bedrijven om te investeren in technologie die niet alleen betrouwbaar is, maar ook vrij van vooroordelen met betrekking tot geslacht, ras of handicap.

Serve Legal is er trots op voorop te lopen in deze inspanning en samen te werken met partners zoals de Durham University om auditprogramma's te ontwikkelen die zijn ontworpen om de prestaties en eerlijkheid van leeftijdsschattingstechnologie te evalueren.

We bieden verschillende testservices om ervoor te zorgen dat bedrijven kunnen vertrouwen op de systemen die ze implementeren.

Controleprogramma's van Serve Legal

1. Zero Failure Certificering - Leeftijdsschattingstesten (Challenge 25 Certificering)

Technologie voor leeftijdsinschatting kan klanttransacties stroomlijnen en conflicten tussen personeel en klanten verminderen. Bedrijven moeten er echter voor zorgen dat deze tools zeer nauwkeurig zijn om verkoop aan minderjarigen te voorkomen. Ons Zero Failure Certification-programma test de technologie rigoureus om de nauwkeurigheid bij het schatten van leeftijden te verifiëren, om ervoor te zorgen dat het bedrijven beschermt en tegelijkertijd de klantervaring verbetert.

2. Testen van de effectiviteit

Nu steeds meer transacties en verificaties online plaatsvinden, is robuuste detectie van biometrische levendigheid cruciaal voor het voorkomen van fraude en het garanderen van veilige verificatie. Onze dienst voor het testen van de realiteit maakt gebruik van onze unieke mogelijkheid om grootschalige, realistische testframeworks te implementeren met behulp van live, realtime menselijke deelnemers in plaats van vooraf opgenomen of statische datasets, zodat u verzekerd bent van het hoogste niveau van authenticiteit en relevantie voor uw productieklare biometrische tools.

3. Testen op eerlijkheid

Uit gegevens blijkt dat de huidige biometrische gezichtstechnologieën vaak verschillend presteren op basis van factoren zoals ras, geslacht of beeldkwaliteit. Serve Legal gebruikt haar diverse pool van meer dan 5.000 auditors om zwakke punten in biometrische modellen op te sporen en bedrijven te helpen ervoor te zorgen dat hun tools alle klanten eerlijk behandelen.

4. In situ testen

Het inzetten van leeftijdsschattingstechnologie in live winkelomgevingen brengt uitdagingen met zich mee die niet altijd in een laboratorium kunnen worden nagebootst. Factoren zoals verlichting, camerakwaliteit en achtergrondgeluid kunnen de prestaties van de technologie beïnvloeden.

Het In Situ auditprogramma van Serve Legal test deze tools in echte omgevingen en zorgt ervoor dat hun nauwkeurigheid en eerlijkheid overeenkomen met de prestaties in laboratoria. Onze tests evalueren niet alleen de technische nauwkeurigheid, maar ook de ervaring van klanten en medewerkers, en bieden zo een uitgebreide benchmark voor bedrijven om hun compliance-inspanningen te verbeteren.

Naarmate de technologie voor leeftijdscontrole zich verder ontwikkelt, verwachten we dat deze in een aantal bedrijven zal worden toegepast om te helpen bij ID-verificatie. Om deze technologie succesvol te laten zijn, moet deze betrouwbaar, accuraat en onbevooroordeeld zijn. Winkeliers die investeren in goed geteste, bewezen technologie zullen niet alleen de naleving verbeteren, maar ook de klantervaring verbeteren door de wrijving tijdens leeftijdscontroleprocessen te verminderen.

Serve Legal ondersteunt bedrijven bij het nemen van weloverwogen beslissingen over de tools die ze inzetten. Door uitgebreide tests in de praktijk aan te bieden, helpen we ervoor te zorgen dat de technologie voor leeftijdsinschatting werkt zoals bedoeld - om zowel bedrijven als klanten te beschermen in een zich ontwikkelend winkellandschap.