IBM認為用于訓練面部識別系統(tǒng)的數據不夠多樣化。
這家科技巨頭發(fā)布了大量數據，其中包含從Flickr數據集中獲取的100萬張面孔圖像，其中包含1億張照片和視頻。
圖像標注有與特征相關的標簽，包括顱面測量，面部對稱，年齡和性別。
該公司的研究人員希望這些具體細節(jié)能夠幫助開發(fā)人員培訓他們的人工智能面部識別系統(tǒng)，以更公平，更準確地識別人臉。
“面部識別技術應該是公平和準確的”IBM的研究員兼首席科學家約翰史密斯通過電子郵件告訴CNBC?！盀榱耸辜夹g進步，需要建立在各種培訓數據之上?！?/p>
史密斯強調了面部識別系統(tǒng)數據集的多樣性對于反映現實世界多樣性和降低面部與人匹配的誤差率的重要性。
專家警告說，人工智能可能存在偏見。研究表明，面部識別技術在制作白人男性面部方面要比在少數人面前更加擅長。
IBM本身一直是批評 其面部識別系統(tǒng)的目標。一紙由麻省理工學院的研究人員喬伊Buolamwini去年出版，發(fā)現IBM沃森的視覺識別平臺有一個幾乎35%的錯誤率，當它來識別深色皮膚的女性，以及識別膚色較淺的男性不到1%的錯誤率。
像Buolamwini這樣的研究引起了人們對在執(zhí)法等領域使用面部識別的擔憂，以及人工智能驅動的種族貌相的可能性。英國大都會警察正在測試面部識別，而中國人工智能公司SenseTime通過使用面部識別技術協(xié)助地方當局識別犯罪嫌疑人。
一個2016報告由該中心對隱私和技術在喬治敦大學法學院說，非裔美國人會不成比例地受到警方的人臉識別系統(tǒng)，因為它們是不成比例針對逮捕。
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