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一群AI专家已经给亚马逊签署了一封公开信，要求该公司在发现偏见后停止向执法部门出售面部识别。
在一月份，AI News 报道了算法正义联盟创始人Joy Buolamwini的发现，他研究了一些世界上最流行的面部识别算法。
Buolamwini发现，大多数算法都是偏见和错误识别的，肤色较深的对象和/或女性更常见。
以下是按准确性降序排列的结果：
微软
较轻的男性(100%)
女性打火机(98.3%)
黑暗男性(94%)
深色女性(79.2%)
脸++
黑暗男性(99.3%)
男性较轻(99.2%)
女性打火机(94%)
深色女性(65.5%)
IBM公司
男性较轻(99.7%)
女性打火机(92.9%)
黑暗男性(88%)
深色女性(65.3%)
亚马逊高管对调查结果表示责备，并声称使用的准确性低于他们建议用于执法部门的准确性。
“对新技术的焦虑的答案不是进行与该服务的使用方式不一致的'测试'，并通过新闻媒体来放大测试的错误和误导性结论，”亚马逊云AI总经理Matt Wood计算部门，写在一月份的博客文章中。
公开信的签字人来到了布拉姆维尼的辩护人面前，其中包括AI先驱Yoshua Bengio，他是图灵奖的最近获奖者。
他们写道：“与伍德博士的主张相反，在一个系统中发现的偏见在另一个系统中引起关注，尤其是在可能严峻影响人们生活的用例中，例如执法应用。”
尽管拥有最准确的面部识别能力，但自Buolamwini的工作以来，Microsoft对此并不中意，并进一步提高了准确性。该公司支持一项政策，要求在使用面部识别的任何地方都必须看到标志。
IBM在提高代表社会各阶层的算法的准确性方面也取得了长足的进步。今年早些时候，该公司公布了一个新的100万图像数据集，该数据集更能代表社会的多样性。
当Buolamwini重新评估IBM的算法时，评估深色男性的准确性从88%上升到99.4%，深色女性从65.3%上升到83.5%，深色女性从92.9%上升到97.6%，而深色男性则保持在97不变百分。
Buolamwini评论说：“所以，对于每个观看我的TED演讲的人说：'这不是因为物理而导致您未被发现的原因吗?您的皮肤反射率，对比度等”，在我进行研究的2017年12月至2018年公布新结果之间，物理定律没有改变。”
“所做的改变是他们将其作为优先事项。”
除了可能自动解决的社会问题(如种族概况)外，不正确的面部识别可能是生与死之间的差异。例如，最近的一项研究(PDF)发现，无人驾驶汽车在为行人观察道路时，很难检测到肤色较深的人。
每个人，不仅是AI专家，都应该向公司施加压力，以确保偏差与算法保持良好的距离。
