深肤色人群受伤 人脸识别被指对黑人识别误差大——加拿大新闻|多伦多新闻—约克论坛6

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深肤色人群受伤 人脸识别被指对黑人识别误差大

如今非常热门的人工智能应用——人脸识别在社会中的各个领域都发挥了很大作用,不过纽约时报 2 月 9 日发表 MIT 媒体实验室研究员 joy buolamwini 研究文章称,人脸识别技术针对不同种族的准确率却差异巨大。其中,针对黑人女性的错误率高达 35%,而针对白人男性的错误率则低于 1%。

在一组共 385 张照片中,对于浅肤色的男性来说,性别的误判率最高只有 1%

在 296 张照片的集合中,对于浅肤色女性的误判率,最高为 7%

在 318 张照片的集合中,对于深肤色男性的误判率最高可达 12%

在 271 张照片的集合中对于深肤色女性的误判率最高可达 35%

研究中论文作者选择了微软、IBM 和旷视 ( Face++ ) 三家的人脸识别 API,对它们进行性别判定的人脸识别功能测试。微软、IBM 和 Face++ 所做的面部识别算法,相比白人男性更容易混淆黑人女性的性别。

现代的人工智能技术由数据所驱动,用于对人工智能进行训练的数据情况,将会直接决定 AI 的智能程度。因而,如果用来训练 AI 模型的数据集中,白人男性的数据多于黑人女性,那么系统对后者的识别能力就会不如前者。现有的数据集中存在这一现象,比如根据另一项研究的发现,一个被广泛使用的人脸识别数据集中,75% 都是男性,同时 80% 是白人。

Buolamwini 这位年轻的非洲裔女性计算机科学家,之所以会进行此项研究,源于其自身的经历:当她在乔治亚理工学院读书时,程序对她的白人朋友识别的都很好,但是无法识别她的脸,她认为这是一个缺陷。多年以后,当她在 MIT 媒体实验室工作的时候她再次遭遇了相似的问题,只有当她戴上一个白色面具的时候,才会识别她的脸。

针对此项研究,IBM 在一份声明中表示,该公司已经稳步改进了其人脸识别技术软件,本月将会退出改进后的服务,对于深肤色女性的准确率提高近 10 倍。旷视在回应中称,研究所用的线上 API 是较旧的版本,在商用的产品中不会出现这类问题 ; 而且,此类问题也是业内普遍存在的,不仅限于测试的这三家。原因主要有两点,一是深色人种数据集的缺乏,二是深色人种人脸特征较难提取。


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