近年來人工智慧進步，透過機械學習與數據能夠讓AI開始辨識圖像，其中也包含許多專家曾經質疑過的人臉辨識系統，而近日美國麻省理工學院媒體實驗室的最新研究強調，人臉辨識技術因受限於提供的數據資料以及演算法的差異，使其準確性出現偏差。

根據外媒報導，麻省理工學院媒體實驗室的利用政治家的面孔，建立了男女總繼1,270個的人臉數據庫，在經過微軟、IBM、Megvii三種人臉辨識系統的測試之後發現，有高達35%的深色皮膚女性，會被誤認為是男性，而12%的黑皮膚男性則是被誤認成女性，但若是顏色較輕的男女性，則只有7%的機率被錯認。

事實上人臉辨識技術已不是第一次遭受質疑，早在2015年時，Google的照片應用程式，就曾將黑人判別為大猩猩，而Google也在事後立即承諾修復此BUG；而兩年前大西洋報就曾報導過，利用人臉辨識技術導入執法系統，可能會不成比例的牽連到非洲裔美國人，表示這個技術扔在興起當中，但卻有著更大的隱憂。

而根據媒體所指，過去也曾有研究小組做相關研究，並發現亞洲人開發的人臉辨識系統比白人更能準確識別亞洲人; 而在歐洲和美國部分地區則相反，雖然這樣的問題並不是刻意的偏見導致，但如果要解決這樣的問題，還需要更多數據來限制這樣的狀況發生。