亞馬遜停止向執(zhí)法部門(mén)出售面部識(shí)別

一群AI專家已經(jīng)給亞馬遜簽署了一封公開(kāi)信，要求該公司在發(fā)現(xiàn)偏見(jiàn)后停止向執(zhí)法部門(mén)出售面部識(shí)別。

在一月份，AI News 報(bào)道了算法正義聯(lián)盟創(chuàng)始人Joy Buolamwini的發(fā)現(xiàn)，他研究了一些世界上最流行的面部識(shí)別算法。

Buolamwini發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)算法都是偏見(jiàn)和錯(cuò)誤識(shí)別的，膚色較深的對(duì)象和/或女性更常見(jiàn)。

以下是按準(zhǔn)確性降序排列的結(jié)果：

微軟

較輕的男性(100%)

女性打火機(jī)(98.3%)

黑暗男性(94%)

深色女性(79.2%)

臉++

黑暗男性(99.3%)

男性較輕(99.2%)

女性打火機(jī)(94%)

深色女性(65.5%)

IBM公司

男性較輕(99.7%)

女性打火機(jī)(92.9%)

黑暗男性(88%)

深色女性(65.3%)

亞馬遜高管對(duì)調(diào)查結(jié)果表示譴責(zé)，并聲稱使用的準(zhǔn)確性低于他們建議用于執(zhí)法部門(mén)的準(zhǔn)確性。

“對(duì)新技術(shù)的焦慮的答案不是進(jìn)行與該服務(wù)的使用方式不一致的'測(cè)試'，并通過(guò)新聞媒體來(lái)放大測(cè)試的錯(cuò)誤和誤導(dǎo)性結(jié)論，”亞馬遜云AI總經(jīng)理Matt Wood計(jì)算部門(mén)，寫(xiě)在一月份的博客文章中。

公開(kāi)信的簽字人來(lái)到了布拉姆維尼的辯護(hù)人面前，其中包括AI先驅(qū)Yoshua Bengio，他是圖靈獎(jiǎng)的最近獲獎(jiǎng)?wù)摺?/p>

他們寫(xiě)道：“與伍德博士的主張相反，在一個(gè)系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)的偏見(jiàn)在另一個(gè)系統(tǒng)中引起關(guān)注，尤其是在可能?chē)?yán)重影響人們生活的用例中，例如執(zhí)法應(yīng)用。”

盡管擁有最準(zhǔn)確的面部識(shí)別能力，但自Buolamwini的工作以來(lái)，Microsoft對(duì)此并不滿意，并進(jìn)一步提高了準(zhǔn)確性。該公司支持一項(xiàng)政策，要求在使用面部識(shí)別的任何地方都必須看到標(biāo)志。

IBM在提高代表社會(huì)各階層的算法的準(zhǔn)確性方面也取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。今年早些時(shí)候，該公司發(fā)布了一個(gè)新的100萬(wàn)圖像數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集更能代表社會(huì)的多樣性。

當(dāng)Buolamwini重新評(píng)估IBM的算法時(shí)，評(píng)估深色男性的準(zhǔn)確性從88%上升到99.4%，深色女性從65.3%上升到83.5%，深色女性從92.9%上升到97.6%，而深色男性則保持在97不變百分。

Buolamwini評(píng)論說(shuō)：“所以，對(duì)于每個(gè)觀看我的TED演講的人說(shuō)：'這不是因?yàn)槲锢矶鴮?dǎo)致您未被發(fā)現(xiàn)的原因嗎?您的皮膚反射率，對(duì)比度等”，在我進(jìn)行研究的2017年12月至2018年發(fā)布新結(jié)果之間，物理定律沒(méi)有改變。”

“所做的改變是他們將其作為優(yōu)先事項(xiàng)。”

除了可能自動(dòng)解決的社會(huì)問(wèn)題(如種族概況)外，不正確的面部識(shí)別可能是生與死之間的差異。例如，最近的一項(xiàng)研究(PDF)發(fā)現(xiàn)，無(wú)人駕駛汽車(chē)在為行人觀察道路時(shí)，很難檢測(cè)到膚色較深的人。

每個(gè)人，不僅是AI專家，都應(yīng)該向公司施加壓力，以確保偏差與算法保持良好的距離。