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IBM建立百万人脸数据希望解决AI偏见

科技中立,但人制造出来的 AI 却可能带有偏见或歧视。AI 偏见情况像是性别歧视、种族歧视,例如面部侦测算法在识别白人时的准确率比识别黑人高许多,男性跟女性类别也存在类似问题,让软件识别犯罪嫌犯人选、企业挑选求职者时,也曾引发歧视问题。

为了减少这方面的偏差,IBM研究院打造了一套更加多样化的“百万人脸数据集”。近年来,随着智能手机的普及,面部识别已经在许多领域得到了广泛的运用。然而在一些测试中,某些看似很优秀的 AI,竟然也会败下阵来。

凭借全新的“百万多样性人脸数据集”,AI 开发者将能够充分考虑到多样性的面部特征(DiF)。

为使面部识别能够按照要求执行(既公平又准确),训练用的数据,必须提供足够的平衡和覆盖。

它应该足够大、且多样化,以便了解更多类型的面部固有差异。图像必须反映我们在世界中看到的面部特征的多样性。

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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