偏见是面部识别中的一个大问题,研究表明,如果你是白人和**,商业系统会更准确。造成这种情况的部分原因是训练数据缺乏多样性,有色人种出现的频率低于同龄人。IBM是试图解决这一问题的公司之一,今天宣布了两个新的公共数据集,任何人都可以使用它们来训练面部识别系统——其中一个专门用于帮助消除偏见。
第一个数据集包含100万张图像,将有助于训练能够识别特定属性的系统,如头发颜色、眼睛颜色和面部毛发。每一张脸都带有这些特征,这使得程序员更容易磨练他们的系统,以便更好地区分山羊胡子和灵魂补丁。这不是培训面部识别系统的最大公共数据集,但IBM表示,它是包含此类标签的最大公共数据集。
第二个数据集更有趣。它比第一张小,包含36000张图片,但是里面的面孔是种族、性别和年龄的平等混合。与面部属性标签帮助训练AI系统识别这些差异的方式相同,拥有不同的面部组合应该有助于系统克服各种偏见。这两个数据集都是从使用CreativeComm***许可证发布到Flickr的图片中提取的,这些许可证通常允许它们用于研究目的。
IBM Watson的首席架构师Ruchir Puri告诉Verge,他不知道还有其他类似的关注多样性的公共数据集。”这个数据集[…]应该真的能帮助设计师调整他们的算法,”普里说数据是人工智能的基础,不仅仅是建立我们自己的能力,还包括社区的能力。
IBM的商业人脸识别系统在过去曾因显示该数据集旨在消除的偏见而受到批评。麻省理工学院媒体实验室(MIT Media Lab)二月份公布的一项研究发现,IBM在识别深色皮肤**性别方面的错误率接近35%,而白人**只有1%的错误率。随着面部识别系统被用于从**到识别犯罪嫌疑人的任务,这些错误将变得越来越重要。
IBM表示,当时正致力于改善这些错误,其面部识别系统的更新版本使用了更广泛的训练集(如今天宣布的训练集),在与麻省理工学院科学家进行的测试“类似”的测试中,将错误减少了近十倍。然而,如果没有评估偏差的标准化指标,仍然很难准确判断这些系统的改进程度。
Puri告诉Verge,IBM有兴趣帮助建立此类测试,并表示,今年9月,该公司将与学术界一起举办研讨会,以制定更好的基准。”“应该有矩阵,通过它可以判断这些系统中的许多,”普里说但评判应该由社区来进行,而不是由任何特定的参与者来进行。”
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