无极4荣耀一级代理人工智能的种族偏见被压制了

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人工智能(AI)和机器学习被用来驱动各种重要的现代软件技术。例如,无极4荣耀一级代理人工智能支持分析软件、谷歌的bugspot工具和程序员的代码编译器。人工智能还为执法部门、房东和普通公民常用的面部识别软件提供了动力。
 
在人工智能软件的所有用途中,面部识别是一个大问题。来自学校和机场等依赖视频监控的大型建筑的安全团队可以从这项技术中获益良多。人工智能算法有潜力检测出一个已知的罪犯或一个未经授权的人在财产。一些系统可以识别枪支,而另一些系统可以跟踪每个人的行动,并提供有关他们位置的实时更新。
 
面部识别软件具有非凡的潜力
 
美国警察。美国已经使用面部识别软件成功地识别了大规模枪击犯罪嫌疑人。印度新德里警方用这种技术在四天内确认了近3000名失踪儿童的身份。ai软件扫描了45000张孤儿院和寄养家庭的儿童照片,并将2930名儿童与政府的“失踪儿童”数据库中的照片进行比对。这是一个令人印象深刻的成功率。
 
各国政府也使用面部识别软件,帮助难民通过名为REFUNITE的在线数据库找到他们的家人。该数据库结合了来自多个机构的数据,允许用户执行自己的搜索。
 
尽管有潜力,ai软件是有偏见的
 
面部识别软件的目的是提高公共安全,因为人工智能算法可能比人眼更准确。然而,这只有在你是白人男性时才成立。事实是,人工智能算法对女性和深色皮肤的人有潜在的偏见。这种偏见存在于两种主要的软件中:面部识别软件和风险评估软件。
 
例如,麻省理工学院媒体实验室的研究人员在一项实验中使用了面部识别软件,在多达35%的情况下,将深色皮肤的女性误认为男性。女性和深色皮肤的人都有最高的错误率。
 
风险评估中也存在偏见。有些监狱使用计算机程序来预测每个犯人将来犯罪的可能性。不幸的是,时间已经证明了这些评价对黑皮肤的人是有偏见的。深色皮肤的人通常比浅色皮肤的人患心脏病的风险更高。问题在于,当一个人通过刑事司法系统时,当局会利用风险评估分数来做出决定。法官经常用这些分数来决定保释金的数额以及一个人是否应该获得假释。
 
2014年,U。美国司法部长霍尔德呼吁美国量刑委员会研究风险评估分数的使用,因为他看到了存在偏见的可能性。委员会决定不研究风险评分。然而,一家名为ProPublica的独立非盈利新闻机构研究了这些分数,发现它们在预测暴力犯罪方面非常不可靠。他们研究了佛罗里达州布劳沃德县的7000多人,发现只有20%的人预测会犯下暴力犯罪。
 
这种偏见已经存在很长一段时间了,但专家们还没有找到解决办法。如果政府和警察还没有使用这项技术,人们就不会对错误率如此警觉。
 
美国公民自由联盟得出结论,警方使用的面部识别软件存在偏见
 
2018年,美国公民自由联盟(ACLU)进行了一项测试,以确定警察使用的亚马逊面部识别软件是否存在种族偏见。结果呢?28名美国国会议员被错误地配上了脸部照片,其中包括加州众议员和哈佛大学毕业生吉米·戈麦斯。美国公民自由联盟的测试显示,40%的错误匹配涉及有色人种。
 
尽管有很高的错误率,亚马逊的面部识别工具(reko)已经被警方使用。公民自由组织和立法者非常担心,按原样使用这种软件会伤害少数群体。活动人士呼吁政府监管,以防止滥用,因为这种软件很快就会成为主流。
政府是否在压制人工智能的种族偏见?
 
连续两年,加拿大移民当局拒绝向大约24位希望参加人工智能大会的人工智能学者发放签证。人工智能领域的一个名为“黑人”(Black)的组织的研究人员曾计划让人们了解人工智能的种族偏见,但他们在2018年和2019年被拒签。在对政府施加压力后,一些否认在2019年被撤销。
 
加拿大政府拒绝发放签证,声称无法保证研究人员在访问结束后离开加拿大。该组织和他们的许多支持者不相信拒签是合法的。加拿大经济通常受益于海外游客,他们在2018年的消费超过210亿美元。为什么加拿大要连续两年拒绝许多签证,除非他们试图阻止研究人员表达他们的担忧?
 
虽然没有直接证据表明故意压制,但整个情况很奇怪,无极4荣耀一级代理值得彻底调查。
 
为什么人工智能很难识别女性和深色皮肤的人?
 
对女性和有色人种的性别歧视在ai软件中已经存在多年,甚至在面部识别成为主流之前就存在了。
 
由于缺乏颜色对比,深色皮肤会让计算机算法更难识别面部特征,这是有道理的。也有可能,用于训练人工智能系统的照片中,肤色较浅的人和男性比肤色较深的人和女性更多。这两个因素都可能导致这个问题。
 
当女性化妆以隐藏皱纹或剪短发时,计算机可能很难识别面部特征。人工智能算法只能被训练来识别模式;如果短头发被登记为表明男性的一个因素,这将影响结果。
 
虽然这个问题看起来很直接,但有一个因素没有被面部识别批评人士考虑进去:种族和性别偏见似乎只存在于面部分析中,而不存在于面部识别中。这两个术语可以互换使用,但它们是不同的过程。
 
面部识别与面部分析
 
当麻省理工学院使用微软和IBM的面部识别工具进行研究时,他们发现这些工具的错误率比亚马逊的reko要低。作为回应,亚马逊反驳了麻省理工学院的研究结果,声称研究人员使用“面部分析”而不是“面部识别”来测试偏见。
 
面部识别识别面部特征,并尝试将人脸与现有的人脸数据库进行匹配。面部分析使用面部特征来识别其他因素,如性别、种族或检测疲劳驾驶。亚马逊的一位发言人表示,用面部分析来衡量面部识别的准确性是没有意义的,这是一个公平的说法。
 
虽然这两个过程是不一样的,但是面部分析在识别嫌疑人方面仍然扮演着重要的角色,在被警方使用之前应该更加准确。例如,如果一名嫌疑人被视频捕捉到,但看不清,之前没有被逮捕过,而且无法与数据库匹配,面部分析将被用来获取嫌疑人的身份。如果那名嫌疑人是被错误地认定为男性的女性,他们可能永远不会被找到。
 
我们使用面部识别软件是不是太快了?
 
虽然这并不令人惊讶,但令人失望的是,有偏见的软件被部署在可能产生严重后果的情况下。
 
虽然使用面部识别软件的好处是显而易见的,但现在是时候对这项技术进行监管,迫使开发人员在将其应用于高风险情况之前提高其准确性。
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