美研究︰人臉識別系統有種族偏見 較易認錯有色人種

環球社會熱點 18:04 2019/12/20

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人臉識別系統逐漸普及,多國執法部門引入相關技術。但美國國家標準技術研究所(NIST)的研究發現,大部分人臉識別系統錯誤識別有色人種的機會率,較白人出現同樣情況高10倍至100倍。有團體憂慮系統識別各種族的準確度有落差,亞裔及非裔因而較易遭到針對或拘捕。

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研究針對人臉識別技術的兩個常見形式,其中「一對一」形式將影像與數據庫同一人的相片作比對,通常用於核實身份。「一對多」形式則將影像與數據庫中的所有人的相片作比對,用作搜索身份。

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路透社報道,NIST共測試99個開發商的189個演算法,於周四(19日)發表研究結果,指出大量演算法進行「一對一」形式的人臉識別時,錯誤識別非裔或亞裔的機會率,較錯誤識別白人高10倍至100倍。

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研究另外使用了聯邦調查局(FBI)數據庫進行測試,發現當進行「一對多」形式的人臉識別時,非裔女性會更容易遭錯誤識別。「一對多」形式常用於在刑事案件調查,用於識別疑犯。

演算法正義聯盟(Algorithmic Justice League)創辦人Joy Buolamwini指,研究結果反映有必要正視人工智能偏差,因為上述問題或導致不公正騷擾或拘捕的情況。

美國眾議院國土安全委員會主席湯普森(Bennie Thompson)表示,研究結果令人震驚,指美國政府必須重新評估人臉識別技術計劃。

但美國國家標準技術研究所(NIST)的研究發現,大部分人臉識別系統錯誤識別有色人種的機會率,較白人出現同樣情況高10倍至100倍。

責任編輯:鄭錦玲

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