twitter正在研究為什麼它的照片預覽看起來更喜歡白臉而不是黑臉
Twitter正在研究它用來生成照片預覽的神經網路為什麼選擇顯示白人的臉比顯示黑人的臉更頻繁。
幾個Twitter使用者在週末展示了這個問題，他們釋出了一些有黑人面孔和白人面孔的帖子。Twitter的預覽顯示，白臉出現的頻率更高。
這項非正式的測試是在一名Twitter使用者試圖釋出他在Zoom面部識別系統中發現的一個問題後開始的，該系統在通話中沒有顯示一名黑人同事的臉。當他在Twitter上發帖時，他注意到它也偏愛他的白臉而不是他的黑人同事的臉。
使用者發現預覽演算法也選擇了非黑色卡通人物。
當Twitter第一次開始使用神經網路自動裁剪照片預覽時，機器學習研究人員在一篇部落格文章中解釋了他們是如何從人臉識別開始裁剪影象的，但發現它的不足，主要是因為並不是所有的影象都有臉：
Previously, we used face detection to focus the view on the most prominent face we could find. While this is not an unreasonable heuristic, the approach has obvious limitati*** since not all images contain faces. Additionally, our face detector often missed faces and sometimes mistakenly detected faces when there were none. If no faces were found, we would focus the view on the center of the image. This could lead to awkwardly cropped preview images.
Twitter首席設計官丹特利·戴維斯（Dantley Davis）在推特上說，公司正在調查神經網路，因為他用影象進行了一些不科學的實驗：
Twitter通訊團隊的lizkelley週日在推特上說，該公司已經進行了偏見測試，但在測試中沒有發現種族或性別偏見的證據。凱利在推特上說：“很明顯，我們還有更多的分析要做。“我們將開放我們的工作來源，以便其他人可以審查和複製。”
Twitter首席技術官ParagAgrawal在推特上表示，該模式需要“不斷改進”，並補充稱他“渴望從實驗中學習”。
- 發表於 2021-04-18 00:41
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- 分類：網際網路
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