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亚马逊面部识别软件存肤色偏见 麻省理工研究测验不过关环亚ag88.

时间:2019-02-05编辑: admin 点击率:

  开发的面部识别软件受用于美国区政府和联邦执法部门,是一个强力的打击罪犯工具。然而,上周四一份

  麻省理工学院的研究人员表示,亚马逊名为Rekcognition的面部识别系统在评估浅色肤色的面孔时结果较准确,环亚ag88.com,测试浅肤色的男性结果表现最佳,但在约30%的测试中错误辨识皮肤较黑的女性性别。人们担忧警察在公共场所例如机场或学校使用此项人工智能技术,有可能因肤色不同导致有偏差的结果。

  人工智能工程师说,这些出错的问题在于,系统训练的大量图像都严重偏向白人。然而,玩具反斗城宣布关闭44家澳大利亚店铺 降价70 %。研究表明,在经过严格的审查和企业投资改善结果后,一些系统的正确率在过去一年迅速增长。

  亚马逊对于这项研究结果提出异议,称研究测试的算法与FBI测试的面部识别系统工作方式不同,认为强制让某种软件算法选择特定的男女性别答案会产生误导结果,这也并非警察,工程师或其它使用者在使用这个面部识别软件的原理。佛罗里达州和华盛顿警察部门已就此展开调查。

  监督人工智能和机器学习的亚马逊网络服务高管马特伍德(Matt Wood)在一份声明中表示,研究人员在测试他们的系统时基于“面部分析”算法,该算法可以检测和描述图像中人脸属性,例如人是否在微笑或戴着眼镜。相反,亚马逊的“面部辨识”算法用于匹配不同的面部图像,尤其应用在寻找逃犯或失踪儿童的情况。

  伍德说:“如果用‘面部分析’算法来做辨识人脸测试,无论是什么应用(包括执法),都不能测出其‘面部辨识’的准确率。这个研究的测试方法并非系统的正确使用方法。”他还表示,测试是用未更新的软件进行,最近内部在最新软件上进行了同样测试,准确率有所提升。亚马逊在11月曾表示,系统已更新其面部分析和面部识别功能,能更准确地配对结果,并更准确取得的年龄,性别和情感特质等资料。

  去年,计算机科学家布奥拉姆维尼(Buolamwini)和添姆尼·格布鲁(Timnit Gebru)在IBM,微软和中国科技公司Face++开发的面部识别系统中发现了类似的性别分类错误,以及肤色深浅的准确性误差。

  几个月后,IBM和微软都宣布他们已经改进软件算法,在性别和肤色上能得到更准确结果。研究证实,虽然准确性提高,但这些系统对于肤色较深的人面仍然不能准确辨认性别。

  这些测试使用的人脸是来自欧洲和非洲中六个国家月1200名国家议会成员的面部图像进行。研究表明,亚马逊所有面孔辨识错误率为8%,IBM为4%,微软则不到1%。

  乔治城法学院隐私和技术中心高级助理卡拉儿·嘉威(Clare Garvie)说道,从多方面来说,要求一个系统进行性别分类,让机器学习比进行识别更容易,因为识别使用的不仅是二进制,而是数以百万计的公式。

  Garvie补充:“但亚马逊对于此研究具自我防御性,且不愿意仔细找出产品的潜在问题。事实上,承认一个行业已知的问题并努力寻求解决方案,这样才能(让微软和IBM)成为一个负责任的人工智能开发商。然而,无论亚马逊怎么回应,这个研究已被审查了很多遍,也已经引领了行业变革。”

  美国商务部国家标准技术研究所评估了39个面部辨识系统的准确性,并表示近年来看见准确性的增9长。但是该评估是自愿参与的,亚马逊和谷歌等公司都拒绝参与。布奥拉姆维尼敦促亚马逊提交其辨别系统模型,参与国家的基准测试。她还提醒使用者注意系统结果偏差,并“立即停止在警察和政府监管等高风险环境中使用”。

  人工智能的面部识别技术能精准地识别远方人群,这引发科技公司数百万美元的投资竞争,认为该技术可以加速警方调查,改善公共安全,挽救生命。

  FBI反恐官员在去年11月的亚马逊网络服务会议上发表讲线年拉斯维加斯枪击事件中使用过亚马逊的辨识系统,以取得可观结果。

  但是群众不仅对于系统准确性的问题存疑,更担忧技术被用于未取得人民同意下监视用途,威胁到公众抗议和自由言论的权利。公民权利和隐私权倡议者纷纷担心新技术对自由民主造成致命影响。例如,软件结果错误可能导致警察或执法人员对无辜的人做出暴力对待。

  这项人工智能的技术软件也引发了美国硅谷与华府之间的对立关系,科技发展与隐私使用等的矛盾,政客要求政府立法保护隐私权。一些亚马逊股东和员工认为公司不应把软件转售给警方,其他公司的高管也敦促政府加紧管控该行业的发展。

  微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)正在开发面部识别软件,但同时呼吁加强监管。布奥拉姆维尼也表示,面部分析技术的武器化和滥用的可能性不容忽视。

  政府的监管规条远远追不上面部识别技术的发展速度,如今在机场,音乐厅和餐馆都能找到面部识别系统。未经检验的系统也以安全为由,将在美国各个学校,社区中心扫描所有的父母,儿童和访客。

  面部识别系统通过将图像分解到名为哈希(Hashes)的复杂数字代码来运作,这些代码可与其它图像的哈希庞大数据库快速比较。类似的人工智能技术用于脸书的照片建议人物标签,苹果手机面部解锁或美国各地机场的旅客面部识别系统等等。凯时国际娱乐

  当面部识别或面部分析算法回报结果时,结果包括了对于辨识结果的可信程度,比如直接匹配的会有99%可信度,但模糊不清或不确定的配对的可信程度就较低。

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