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微软重新训练面部识别AI以更好地识别肤色中的性别

根据博客文章中的一则消息,微软已经提高了面部识别技术的能力,以识别肤色较暗的人的性别,将错误率降低了20倍。

该公司表示,所有女性的错误率都降低了9倍,显着降低了通过Azure认知服务提供的Face API在不同人口统计数据方面的准确度差异。微软的Face API团队扩展并修改了用于培训和基准测试的数据集,推出了新的数据收集工作以改善培训数据的多样性,并改进了分类器以产生更精确的结果。

麻省理工学院媒体实验室研究员Joy Buolamwini和微软研究员Timnit Gebru发现,Megvii,Microsoft和IBM的领先面部识别系统在今年早些时候发布的一项研究中返回了不同人口统计数据之间准确度存在较大差异的结果。

“我们谈过不同的方式来检测偏见并实现公平。我们讨论了数据收集工作,以使培训数据多样化。我们谈到了不同的策略,以在我们部署它们之前对我们的系统进行内部测试,“微软高级研究员Hanna Wallach,AI系统公平,问责和透明度专家。

微软还一直在为工程师开发一种工具,以自动检测AI算法中的偏差。

科技行业不得不努力通过提高公众意识来减少算法中的偏见,这也导致人权组织宣布要求将基于国际人权法的道德框架应用于机器学习系统和听证会关于美国众议院监督和政府改革委员会信息技术小组委员会的问题。