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看板 Gossiping
作者 標題 [新聞] 美國政府研究確認臉部辨識技術有偏見
時間 Tue Dec 31 08:25:58 2019
1.媒體來源:
TechNews
2.記者署名
Unwire Pro
3.完整新聞標題:
美國政府研究確認臉部辨識技術有偏見
4.完整新聞內文:
臉部辨識技術雖然有不少應用場景，但普及時也引起愈來愈多爭議，特別是用以執法時的
偏見問題。最近美國政府委託公營機構研究，確認此技術確實會有偏見問題。
美國政府委託國家標準暨技術研究院研究了臉部辨識技術，主要針對執法機構在刑事調查
時會用到的「單對單」配對應用，結果發現辨識非裔和亞裔容貌時的誤判率，是辨識白人
容貌的 10~100 倍。其中非裔女性誤判率最高，如果用做執法，可能會導致這些族群的人
備受困擾。
時會用到的「單對單」配對應用，結果發現辨識非裔和亞裔容貌時的誤判率，是辨識白人
容貌的 10~100 倍。其中非裔女性誤判率最高，如果用做執法，可能會導致這些族群的人
備受困擾。
NIST 測試來自 99 個開發者的 189 個演算法，得出的結果自然引起關注。報告中有含中
國商湯科技的演算法，被點名批評誤判率在所有配對中相當高，例如判斷索馬里人的時候
誤判超過 10%。不過商湯科技堅持這是個別案例，問題已經修復，測試無法反應產品表現
。
國商湯科技的演算法，被點名批評誤判率在所有配對中相當高，例如判斷索馬里人的時候
誤判超過 10%。不過商湯科技堅持這是個別案例，問題已經修復，測試無法反應產品表現
。
演算法正義聯盟（Algorithmic Justice League）創辦人 Joy Buolamwini 表示，這次報
告是對堅持人工智慧沒有偏見之人的全面反擊，認為需要正視這個問題。
5.完整新聞連結 (或短網址):
https://tinyurl.com/wlo7uza
美國政府研究確認臉部辨識技術有偏見 | TechNews 科技新報
![[圖]]()
臉部辨識技術雖然有不少應用場景，但普及時也引起愈來愈多爭議，特別是用以執法時的偏見問題。最近美國政府委託公營機構研究，確認此技術確實會有偏見問題。
美國政府委託國家標準暨技術研究院研究了臉部辨識技術，主要針對執法機構在刑事調查時會用到的「單對單」配對應用，結果發現辨識非裔和亞裔容貌時的誤判率，... ...
![[圖]](https://img.technews.tw/wp-content/uploads/2018/09/07114642/shutterstock_739251973-e1559696695229.jpg)
6.備註:
這也能有種族偏見呀！ XD
而且中國製的還最嚴重。
--
「星耀如眼，賜吾輩目光。
取吾奉獻，予吾輩力量。
此等威力，暗夜淚光芒。」
─黑暗祭禮
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.165.221.204 (臺灣)
※ 文章代碼(AID): #1U2fMQ8b (Gossiping)
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→ : 正常1F 182.234.160.141 台灣 12/31 08:26
推 : 要是歐美來辨識東亞人 大概也覺得都2F 114.44.192.63 台灣 12/31 08:27
→ : 一樣
→ : 一樣
推 : 餵的資料有偏見自然就有偏見4F 114.26.178.96 台灣 12/31 08:27
推 : 太黑5F 223.136.194.74 台灣 12/31 08:27
推 : 如果沒有很標準的攝影環境，也只能參考用6F 114.32.34.241 台灣 12/31 08:27
推 : 亞裔要引入中國的參數啊7F 115.82.226.222 台灣 12/31 08:27
推 : 就算用肉眼也一樣阿 差在哪8F 59.125.79.58 台灣 12/31 08:28
推 : M$曾經出過一個AI 讓網友教它9F 114.26.178.96 台灣 12/31 08:29
推 : train data不一樣吧 商湯應該黃種人專用10F 223.136.179.111 台灣 12/31 08:29
噓 : 垃圾資料當然做出垃圾模型11F 223.136.234.22 台灣 12/31 08:29
→ : 結果變成滿口髒話的納粹xd12F 114.26.178.96 台灣 12/31 08:30
→ : 就datasets都白人 整個overfitting13F 1.233.151.205 南韓 12/31 08:31
推 : 落後！祖國早已全面使用 難怪治安好！14F 36.233.12.205 台灣 12/31 08:31
推 : 中國百分之百，是因為不是的也說成是16F 114.32.34.241 台灣 12/31 08:32
推 : 治安差才需要 台灣沒用治安還是好17F 114.26.178.96 台灣 12/31 08:32
→ : 黑人真的是沒有辨識點18F 111.71.220.7 台灣 12/31 08:33
→ diyaworld …
→ : 機器覺醒 開始歧視顏色了21F 114.136.147.198 台灣 12/31 08:40
推 : 尼哥不意外22F 101.13.225.173 台灣 12/31 08:40
推 : 樣品數不夠多啊！23F 180.176.98.25 台灣 12/31 08:47
推 : 摩根費里曼慘了24F 36.239.239.227 台灣 12/31 08:48
→ : 維吾爾（白種人、色目人）表示……25F 123.194.169.43 台灣 12/31 08:53
推 : 黑人臉色太深，黃人大餅臉所以難判斷？26F 210.201.100.15 台灣 12/31 08:53
噓 : 西比拉系統是完美的27F 223.140.105.157 台灣 12/31 08:54
→ : 以前有位黑人自拍照 被辨識為黑猩猩...28F 142.93.146.46 加拿大 12/31 09:02
推 : 他國的訓練樣本不夠多吧29F 114.136.141.22 台灣 12/31 09:06
推 : 黑人本來就都差不多阿30F 61.219.191.4 台灣 12/31 09:19
推 : 還是比肉眼好啊31F 118.168.67.170 台灣 12/31 09:29
→ : 這篇的‘偏見’跟日常生活的意思有點32F 153.234.122.110 日本 12/31 09:42
→ : 不同 類神經網路的偏見是來自某些族群
→ : 在資料庫裡的數量太少 造成神經網路犧
→ : 牲少數資料的正確性去增加整體正確率
→ : 這並不是我們一般認知的種族偏見 而是
→ : 演算法與資料庫設計上的問題
→ : 不同 類神經網路的偏見是來自某些族群
→ : 在資料庫裡的數量太少 造成神經網路犧
→ : 牲少數資料的正確性去增加整體正確率
→ : 這並不是我們一般認知的種族偏見 而是
→ : 演算法與資料庫設計上的問題
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