即使人工智能模型本身设计优异

2019-05-07 01:28

  2009年,多名美国亚裔消费者投诉,尼康相机的“眨眼提醒”功能总是错误地提示他们拍照时眨眼了;2015年,美国谷歌公司基于面部识别技术开发的一种图片应用,将一位用户的黑人朋友标记为“猩猩”。

  面部识别技术越来越先进,并不断渗透我们的日常生活。一些人乐观地认为,“刷脸”时代正在向我们走来。可是,“刷脸”真的靠谱吗?至少从目前看,还得打上一个问号。

  

  对于“媒体实验室”的研究,IBM公司沃森和云平台业务首席架构师鲁奇尔普里说,人工智能系统深度学习的有效性有赖于训练的基础数据。即使人工智能模型本身设计优异,不理想的训练数据只能导致高错误率及带有偏见的判断。曾有研究显示,在美国广泛使用的一套面部识别系统训练数据中,超过75%的图像为男性,超过80%的人为白人。



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