國際最新研究構建超萬張人類圖像數據庫 評估人工智能視覺偏見
中新網北京11月6日電 (記者 孫自法)國際知名學術期刊《自然》最新發表一篇人工智能(AI)研究論文，提出并構建了一個超過1萬張人類圖像的數據庫，旨在評估AI模型在以人為本的計算機視覺領域中的偏見。
這一“公平的以人類為中心的圖像基準”(FHIBE)由索尼AI團隊開發，其采用符合倫理手段獲取、基于用戶同意的數據集，可用于評估以人為中心的計算機視覺任務，從而識別、糾正偏見和刻板印象。
本項研究的相關圖像數據(圖片來自論文)。施普林格?自然 供圖該論文介紹，計算機視覺廣泛應用于自動駕駛車輛到面部識別技術等領域。許多計算機視覺使用的AI模型，其訓練數據存在缺陷，可能未經同意收集，經常來自網絡大規模圖像抓取。人們也已發現，AI模型可能會反映出延續性別歧視、種族歧視或其他刻板印象的偏見。
在本項研究中，索尼AI團隊構建了一個圖像數據集，在同意機制、多樣性和隱私等多方面努力采取最佳實踐：FHIBE包含81個國家或地區中1981個個體的10318張圖像，該數據庫涵蓋人口統計和生理特征的全面標注，包括年齡、代詞類別、祖先血統、發色與膚色等；參與者獲得關于項目和潛在風險的詳細信息，幫助他們做出知情同意，過程符合全面數據保護法規。這些特征使該數據庫成為評估AI偏見的可靠資源。
研究團隊將FHIBE和27個現有以人類為中心的計算機視覺應用數據集進行比較，發現FHIBE數據集在多樣性與AI評估的可靠同意方面標準更高，同時還有效減少了偏見，它包含的參與者自我申報標注信息超過其他數據集，還包括了相當比例通常代表性不足的人群。
論文作者總結表示，FHIBE數據集可用于評估現有的AI模型在計算機視覺任務中的表現，能揭示更多此前無法了解的偏見。他們也提醒指出，創建數據集的過程充滿挑戰且成本高昂，但FHIBE可能代表了邁向更可信AI的一步。(完)
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