2018年02月22日 | 皮肤不白，会遭到人脸识别技术的 “歧视”？

2018-02-22 来源：电子产品世界

　　《纽约时报》近日发表文章，称人脸识别技术的发展近来可谓突飞猛进，目前已经有一些商业软件可以用来识别照片中人物的性别，当照片中的人是白人时，99%的情况下识别结果都是正确的，但如果照片中是黑人，错误率就比较高了。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。

　　人脸识别技术在识别不同种族和性别的人脸时，效果有多大的不同呢?一项新的研究对此进行了测量，结果表明，肤色越黑，识别率就越低。在识别黑皮肤女性时，它的错误率几乎达到了35%。

　　MIT媒体实验室的研究员乔伊o布兰威尼(Joy Buolamwini)进行的这项研究，显示了现实世界中的一些偏见已经渗透到了人工智能(AI)领域，因为人脸识别技术就是建立在AI之上的。

　　在计算机视觉技术中，颜色很重要

　　使用微软、IBM和Face ++的人脸识别算法在识别黑人女性时，错误率高于识别白人男性。

　　在一组385张肤色较白的男性照片中，性别判断的错误率为1%。

　　在一组296张肤色较白的女性照片中，性别判断的错误率为7%。

　　在一组318张肤色较黑的男性照片中，性别判断的错误率为12%。

　　在一组271张肤色较黑的女性照片中，性别判断的错误率为35%。

　　在现代AI技术中，数据是关键。用来训练AI的数据有多好，AI效果就会有多好。如果训练数据中的白人男性比黑人女性多，那么它识别黑人女性的能力就比较差。

　　另一项研究报告显示，在一种获得广泛使用的人脸识别数据集中，75%以上的图像都是男性，80%以上是白人。

　　因此这项新的研究就提出了一个问题：当AI获得的投资额和采用量日益增长时，AI的公平性和问责性又该怎么保证呢?

　　今天，商业公司正以各种方式部署人脸识别软件，其中就包括根据社交媒体上的资料图片来对产品进行精准宣传。但是，一些公司也正在尝试把人脸识别和其他AI技术纳入到一些自动决策过程中，比如招聘和贷款决策。

　　乔治城大学法学院的研究人员估计，执法部门的人脸识别网络涵盖了1.17亿美国成年人的数据(警方拍摄的罪犯或嫌疑犯的面部照片)，而非洲裔美国人最有可能被挑出来，因为他们在这个数据库中占的比例格外高。

　　人脸识别技术受到的监管还很少

　　犹他大学计算机科学教授Suresh Venkatasubramanian说：“现在是时候了，我们要认真研究AI系统的工作方式和问题，要从社会角度向它们问责。”

　　之前已经有一些计算机视觉技术犯错的例子，显示存在着歧视。例如在2015年，谷歌的图像识别照片app把非洲裔美国人标记为“大猩猩”，后来谷歌为此道了歉。

　　哈弗福德学院的计算机科学家索列尔o弗里德勒(Sorelle Friedler)说，专家们早就怀疑人脸识别软件对不同人群的效果不同。

　　“但这是我所知道的第一个显示存在这种不同的研究，”弗里德勒说。

　　28岁的布兰威尼是非裔美国计算机科学家，曾经历过人脸识别偏见。她在乔治亚理工学院就读本科时，人脸识别技术对她的白人朋友们来说效果很好，但是却无法识别出她的脸。她当时觉得这个缺陷在不久之后就会修复。

　　但是几年后，当她进入MIT媒体实验室时，又再次遇到了这个问题——只有当她戴上白色面具后，软件才能将她的脸识别出来。

　　那时，人脸识别软件正在日益走出实验室，进入主流社会。

　　“这是个很严肃的问题，”她回忆说。 “是时候做点事情了。”

　　于是她将注意力转向与数字技术中的偏见作斗争。布兰威尼现在在读博，作为罗德学者和富布赖特研究员，她倡导“算法问责制”，致力于让自动化决策变得更加透明、有解释力，以及公平。

　　她在TED上关于“编码偏见”的演讲视频浏览量已经超过94万次，她还创立了 “算法正义联盟”，这个项目旨在增进人们对这个问题的认识。

　　对三家公司人脸识别软件进行的实验

　　布兰威尼将在本月一个会议上介绍一篇最新发表的论文。她为这篇论文研究了微软、IBM和中国旷视科技这三家公司的人脸识别系统的性能，对它们识别不同肤色用户的性别的效果进行了衡量。她之所以选择这些公司，是因为它们的人脸分析软件提供了性别判断功能，并且它们的代码已经公开发布，可以用来测试。

　　她发现，这三家公司软件的识别效果有待提高。

　　布兰威尼为该测试建立了一个数据集，共有1270张人脸，使用的是女议员较多的国家的议员面部图像，包括三个以黑皮肤为主的非洲国家，以及三个以白皮肤为主的北欧国家。

　　然后她根据皮肤科医生使用的 “六点标志体系”对非洲和北欧的这些人脸资料进行评分，对皮肤进行分类。相对于种族分类，医学分类更加客观和准确。

　　她再对这些人脸图像进行性别和肤色上的取舍，然后使用三家公司的软件来识别它们。微软识别黑皮肤女性的错误率是21%，而IBM和Megvii的错误率则接近35%。三家公司在识别白皮肤男性时的错误率都低于1%。

　　布兰威尼发布这项研究的成果之后。 IBM发表声明说，该公司已经稳步改善了人脸分析软件，郑重致力于“不带偏见”和“透明度”。IBM表示将在本月推出的软件升级版在识别肤色较深的女性时，精确度会提高近10倍。

　　微软则表示它已经“已经采取措施来提高人脸识别技术的准确性”，并且正在投入资源，研究如何“识别、理解和消除偏见”。

　　布兰威尼说，旷视科技的Face ++软件广泛应用于中国的在线支付和网约车服务，但该公司没有回复置评请求。

　　布兰威尼发布了她的数据集，供其他人使用。她称自己的研究是“解决方案的起点，基本上是第一步”。

　　布兰威尼还采取了进一步的行动，她与IEEE(一家大型计算机专业组织)合作，成立了一个团队，为人脸分析软件制定问责制和透明度标准。

　　她还定期与其他关注AI影响的学者、公共政策组织和慈善机构会面。福特基金会主席达伦o沃克(Darren Walker)表示，这种新技术可能是一个“机会平台”，但如果它复制并放大了过去的偏见和歧视，就发挥不了作用。

　　沃克说：“数字世界正在进行一场公平、包容和正义之战。”

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