斯坦福大学的一项新研究表明,语音识别系统在理解黑人用户的声音方面比白人用户的声音更困难。
研究人员使用来自苹果、亚马逊、谷歌、IBM和微软的语音识别工具,对42名白人和73名黑人的访谈进行了转录,所有访谈都发生在美国。这些工具在与白人的访谈中有19%的时间错误识别单词,在与黑人的访谈中有35%的时间错误识别单词。该系统发现白人的音频片段中有2%不可读,而黑人的这一比例为20%。这些错误对黑人**尤其严重,错误率为41%,而黑人**为30%。
先前的研究表明,人脸识别技术也表现出类似的偏见。麻省理工学院的一项研究发现,亚马逊面部识别服务在识别浅肤色**的性别时不会出错,但在识别**或深肤色**的性别时表现更差。另一篇论文在微软、IBM和中国Megvii公司的面部识别软件中发现了类似的种族和性别偏见。
在斯坦福大学的研究中,微软的系统取得了最好的结果,而苹果的表现最差。需要注意的是,这些不一定是用于构建Cortana和Siri的工具,尽管它们可能受类似公司实践和理念的约束。
“公平是我们的核心人工智能原则之一,我们致力于在这一领域取得进展,”谷歌发言人在一份即将发表的声明中表示几年来,我们一直致力于准确识别语音变体的挑战,并将继续这样做。”
IBM发言人表示:“IBM将继续开发、改进和提升我们的自然语言和语音处理能力,通过IBM Watson为业务用户提供更高级别的功能。”。该报提到的其他公司没有立即回应置评请求。
斯坦福大学的论文假定种族差异可能是训练系统的数据集中的偏见的产物。识别算法通过分析大量数据来学习;一个主要使用白人音频剪辑训练的机器人可能很难转录出更多样化的用户声音。
研究人员敦促语音识别系统的**者收集更好的关于非洲裔美国人方言英语(AAVE)和其他英语变体的数据,包括地区口音。他们认为,这些错误将使美国黑人更难从Siri和Alexa等语音助手那里获益。在职业环境中使用语音识别时,如工作面试和法庭笔录,这种差异也可能对这些群体造成伤害。
更新时间:美国东部时间3月24日下午2:33:这篇文章已经更新了谷歌和IBM的声明。
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