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近期，大家的微博是不是都被弗洛伊德刷屏了呢？我說的可不是寫《夢的解析》的那個弗洛伊德，而是被美國警察暴力執(zhí)法致死的那個弗洛伊德，喬治·弗洛伊德！當前，因為這一事件，美國乃至有關種族歧視黑人的爭論和抗議之聲不斷，弗洛伊德之死的影響已經(jīng)超乎想象。
盡管如此，你可能還是無法想象該起事件會給人臉識別帶來何種影響，但事實卻告訴了我們答案。就在弗洛伊德引發(fā)的種族歧視風暴愈演愈烈之際，6月9日IBM公司宣布將就此退出人臉識別業(yè)務。那么，為什么弗洛伊德引發(fā)的種族爭論，會導致IBM人臉識別業(yè)務的退場呢？
原來，除了人臉識別業(yè)務在IBM營收中的占比不大之外，更為重要的一大原因，是IBM的客戶與員工都擔憂人臉識別技術中存在的種族偏見問題。據(jù)悉，政府是IBM的主要客戶，而過去幾周，IBM聽到了許多支持者對其使用人臉識別技術的擔憂，其中就包括政府客戶和員工。
近年來，人臉識別廣為人們所詬病的除了侵犯個人隱私之外，存在種族偏見也是其一。2018年，美國某項研究就顯示，被識別人膚色越暗，人臉識別錯誤發(fā)生率就越高。研究員分別用三款人臉識別系統(tǒng)對非洲國家的1000多名議員照片進行人臉識別，結果白人識別率遠高于黑人。
基于此，研究人員認為人臉識別也存在種族歧視。除此之外，在現(xiàn)實生活中這種歧視也已經(jīng)有所體現(xiàn)！2019年9月，據(jù)英國《每日郵報》報道，倫敦一位黑人男子在上傳頭像照片中，只是因為嘴唇厚就被人臉識別系統(tǒng)認定為了張著嘴，這種簡單的識別誤差被男子認為存在種族偏見。
而人臉識別應用如此久以來，類似的事情不勝枚舉。為此，微軟等企業(yè)經(jīng)常被網(wǎng)友們口誅筆伐，他們不得不刪除了龐大的公開人臉識別數(shù)據(jù)庫。同時，從2019年5月份開始，美國的舊金山、薩默維爾、奧克蘭和加利福尼亞州等城市先后通過了一條禁令，禁止使用人臉識別技術。
那么，為什么人臉識別技術也會存在種族偏見呢？除了禁用之外，是否有辦法能糾正這種偏見呢？
其實，據(jù)有關研究顯示，人臉識別技術之所以存在種族偏見，很大一部分原因是供給它學習的人臉數(shù)據(jù)庫不夠龐大和不夠多樣所導致的。簡而言之，人臉識別系統(tǒng)長期看到的都是白人的照片，在黑人識別上自然會出現(xiàn)更多錯誤?；诖?，要想糾正偏見就需完善背后數(shù)據(jù)庫。
2018年2月，IBM就曾發(fā)布過一套包括100萬張多元化的人類臉部圖像的數(shù)據(jù)合集，希望能夠幫助人們訓練基于人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡的臉部識別系統(tǒng)，提高AI在臉部識別方面的多樣性和準確性，戰(zhàn)勝人臉識別存在的技術偏見問題。與此同時，微軟等企業(yè)也曾擴大數(shù)據(jù)庫。
但由于獲取這些真實的人類照片不太容易，一方面愿意提供的人比較少，另一方面稍不注意就容易滋生侵犯隱私等問題，因此截至目前想要解決識別中的種族偏見依然較為困難。當然，除此之外糾正偏見的辦法也還有很多，比如行業(yè)制定相關標準規(guī)則，以及加強監(jiān)管。
目前，在行業(yè)標準的制定方面，我國已經(jīng)走在了世界前面。今年1月份，一份聯(lián)合國旗下電信聯(lián)盟的文件透露，在聯(lián)合國正在推動的人臉識別、視頻監(jiān)控和城市、車輛監(jiān)控領域標準制定中，包括中興、大華和電信為代表的中國公司在其中扮演了重要角色。
也就是說，當前不僅我國自身標準已經(jīng)愈發(fā)完善，同時與社會的合作也在不斷加深。而在強化監(jiān)管方面，近來我國也是出臺了不少與人臉識別相關的政策，并通過“人臉識別第一案”、“APP ZAO”、“人臉識別進校園”等事件不斷完善著相關的法律監(jiān)管程序。
在此背景下，隨著我國人臉識別應用的不斷深化，標準的日趨完善，監(jiān)管的不斷升級，以及對國外影響的持續(xù)加深，我們可以期待人臉識別種族偏見終有被消除的一天。屆時，相信人臉識別技術能夠獲得更多的應用空間，展現(xiàn)更多的作用價值，成為新時代便民利民的好技術。
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