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AI算法为什么会存在性别歧视?谷歌做出了解释

2017-08-31 09:54:12 ipbrother.zmz 1326

一直以来,通过研究表明,人类研发的机器也能学习到人类看待这个世界的视角,无论其是否有意。对于阅读文本的人工智能来说,它可能会将“医生”一词与男性优先关联,而非女性,或者图像识别算法也会更大概率的将黑人错误分类为大猩猩。

  2015 年,Google Photos 应用误把两名黑人标注为“大猩猩”,当时这一错误意味着谷歌的机器学习还处于“路漫漫其修远兮”的状态。随后,谷歌立即对此道歉,并表示将调整算法,以修复该问题。近日,作为该项错误的责任方,谷歌正在试图让大众了解 AI 是如何在不经意间永久学习到创造它们的人所持有的偏见。一方面,这是谷歌对外 PR(公共关系)的好方式,其次,AI 程序员也可以用一种简单的方法来概述自己的偏见算法。

  YouTube 视频:https://qz.com/1064035/google-goog-explains-how-artificial-intelligence-becomes-biased-against-women-and-minorities/

  在该视频中,谷歌概述了三种偏见:

  互动偏差:用户可以通过我们和其交互的方式来偏移算法。例如,谷歌把一些参与者召集其起来,并让他们每人画一只鞋,但多半用户会选择画一只男鞋,所以以这些数据为基础的系统可能并不会知道高跟鞋也是鞋子。

  潜在偏差:该算法会将想法和性别、种族、收入等不正确地进行关联。例如,当用户在 Google Search 搜索“医生”时,出现的大多为白人男性。

AI 算法为什么会存在性别歧视?谷歌做出了解释

  此前 Quarts 发布了一则相关新闻,该报道称,经普林斯顿大学最新研究成果表明,这些偏见,如将医生与男性相关联,而将护士与女性关联,都来自算法被教授的语言的影响。正如一些数据科学家所说:没有好的数据,算法也做不出好的决策。

  选择偏差:据了解,用于训练算法的数据量已经大大超过全球人口的数量,以便对算法实行更好的操作和理解。所以如果训练图像识别的数据仅针对白人而进行,那么得到的数据也只能来自 AI 的认定。

AI 算法为什么会存在性别歧视?谷歌做出了解释

  图片来源:Qaurtz

  去年 6 月, “青年实验室”(英伟达、微软等科技巨擘均是该实验室的合作伙伴和支持者)举办了一次 Beauty.ai 的网络选美大赛。该比赛通过人工智能分析,征集了 60 万条记录。该算法参考了皱纹、脸部比例、皮肤疙瘩和瑕疵的数量、种族和预测的年龄等等因素。最后结果表明,种族这一因素比预期发挥了更大的作用:在 44 名获奖者当中,其中有 36 人为白人。

  事实上,关于算法中含有性别、种族偏见的研究和报道,早已有之。而据雷锋网此前报道,要消除这些偏见,并不容易。正如微软纽约研究院的高级研究员 Hanna Wallach 所说:

『只要机器学习的程序是通过社会中已经存在的数据进行训练的,那么只要这个社会还存在偏见,机器学习也就会重现这些偏见。』