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AI存偏见歧视?算法让用户喜好趋同?科学家给出证据_泛亚电竞竞猜


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% 来自白种人,15.5% 来自亚洲人,只有 7.1% 来自非裔美国人的外国人;在性别层面,女性为 56.3%,男性为 43.7%;在年龄方面,超过一半的图片来自20-39岁的年轻人,3岁以下和70岁以上的人甚至不到10%。为了进一步提高科研数据库查询的偏差程度,科研人员应用三种算法对数据库查询的准确性和公平性进行评估。结果发现,在准确度上,RAF-DB数据库查询在识别少数民族方面不如白人准确;在公平正义层面,性别特征的相对性更加公平公正,97.3%,种族和年龄公平。

相对公平性较低,分别为 88.1% 和 77.7%。CelebA数据库查询的图片来源中,女性占61.4%,而男性仅占38.6%。从年龄上看,年轻人占了75。

%,以 24.3% 的份额显着超过老年人。在准确率层面,CelebA 数据库查询对年轻女性的准确率为 93.7%,但对老年男性的准确率较低,为 90.7%。并且数据库查询在性别和年龄层面的公平性和公正性主要是好的,分别为98。

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% 和 98.1%。很多公司都用人脸识别手机软件对招聘面试官的心态进行打分。如果所有系统软件都有偏见,招聘面试官是不合理的。

面部情绪数据中心化中存在的偏见也凸显了控制的重要性。如何利用法律法规来避免技术误用,成为这个行业未来最棘手的问题之一。

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本报,新闻记者王欣欣,实习生何清怡 编着:刘贤。


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