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AI臉部辨識涉「歧視」黑人

By on February 13, 2018

原文刊於信報財經新聞專欄「StartupBeat創科鬥室」

有研究報告指出，AI識別白人男性臉部時，準確度高達99%。（路透資料圖片）

有研究報告指出，AI識別白人男性臉部時，準確度高達99%。（路透資料圖片）

部分人對膚色及性別有偏見，原來人工智能（AI）亦可能存在偏差情況。美國麻省理工學院媒體實驗室（M.I.T. Media Lab）近日發表一份研究報告指出，AI識別對白人男性臉部的準確度可達99%；但皮膚愈偏黑，失誤就愈多﹔其中，黑人女性的準確度，最低更只有近65%。

有關研究收集了1270個不同臉部數據樣本，分別來自3個以黑人為主的非洲國家，以及3個以淺膚色人士為主的北歐國家。負責測試的研究人員根據皮膚科醫生使用的6點標籤系統（Six-point Labeling System）為臉部膚色作分類。研究測試了Microsoft、IBM及中國曠視科技等公司幾款支援性別分析功能的臉部識別技術。

結果顯示，Microsoft的技術在識別黑人女性時，錯誤率為21%；IBM及曠視科技則接近35%。惟測試白色男性臉部時，全部錯誤率均低於1%。

報告發表後，IBM回應稱，他們將於本月改良服務，以「致力達到透明及無偏見」，深色皮膚女性的識別準確度料可提高近10倍。微軟表示，他們正改善其識別能力，亦已投資「識別、了解及去除偏見」的相關技術。至於中國曠視科技，暫未對研究結果作出回應。

肇因數據庫樣本偏頗

據《紐約時報》報道，現時常用的人臉識別數據庫中，有逾75%的樣本為男性，白人比例更超過八成。訓練人工智能需要大量數據，從而提高辨識的準確度，若資料存在偏頗，效果將大打折扣。例如在2015年，Google的圖像識別系統就把非洲裔美國人錯誤標記為「大猩猩」（Gorilla），該公司已為事件道歉。

[ English Version ]

Facial recognition systems biased toward white men: study

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