Questa pagina contiene un riassunto del seguente articolo:
Jennifer Elias
Riassunto
Google sta testando una tecnologia di riconoscimento facciale per la sicurezza degli uffici con l'obiettivo di “prevenire che individui non autorizzati accedano ai nostri campus,” secondo un documento visionato da CNBC.
Il test iniziale si sta svolgendo in uno dei siti di Alphabet a Kirkland, Washington, dove le telecamere di sicurezza raccolgono dati facciali e li confrontano con le immagini dei badge dei dipendenti.
I dati aiuteranno il team di Google Security and Resilience Services (GSRS) a identificare persone che potrebbero rappresentare un rischio di sicurezza. Il personale che entra nell'edificio di Kirkland non potrà rifiutare lo screening facciale, ma i dati non saranno conservati e i dipendenti possono scegliere di non avere le immagini dei loro badge memorizzate compilando un modulo.
Un portavoce di Google ha dichiarato a CNBC che le foto del badge saranno memorizzate previa permesso ma non saranno utilizzate in futuro. Questo test arriva in un momento delicato per Google, che è al centro del boom dell'intelligenza artificiale e affronta preoccupazioni sulla privacy.
Nel 2023, Google ha annunciato piani per eliminare circa 12.000 posti di lavoro. Incidenti recenti hanno coinvolto Google nell'uso di videosorveglianza per identificare dipendenti ritenuti perturbatori durante le proteste sul lavoro e le proteste contro Project Nimbus.
La tecnologia di riconoscimento facciale è diventata un argomento caldo per i legislatori dal 2020, dopo le pressioni degli attivisti per i diritti civili. Anche Amazon e IBM hanno limitato l'uso della loro tecnologia da parte delle forze dell'ordine.
Attendibilità fonte
La fonte dell'informazione è CNBC.com, un sito web noto per la sua copertura accurata e tempestiva di notizie economiche e tecnologiche. Secondo Media Bias/Fact Check, CNBC ha una buona reputazione per quanto riguarda l'affidabilità e ha una leggera inclinazione verso il centro-sinistra. Tuttavia, è generalmente considerata una fonte affidabile con pochi casi di fallimenti nel fact checking.
L'attendibilità della fonte è stata analizzata tramite Media Bias/Fact Check.
I testi presenti all'interno di questa pagina sono stati inizialmente generati tramite intelligenza artificiale e poi revisionati e corretti a mano.
