人工智能面部识别面临的问题

发布日期:2019-03-05

这个主张是给实体店供给人口统计信息,以引导他们如何向个人客户推销。这对像亚马逊这样始终在利用客户数据的在线零售商而言存在竞争优势。

最近麻省理工学院媒体实验室的一项研讨提出这样一个问题:这些贸易算法的公开审计是否会影响供应商对提高算法准确性的关注。

安装在货架上的摄像机配有人工智能面部识别软件,可能识别破费者的年事、性别和种族,这是今年1月在纽约举行的全美零售同盟大型展会期间向零售公司推出的新兴系统之一。

事实证明,人们对人工智能面部识别软件非常关注,它在商业上可从良多主要供应商获得,其中包括微软、IBM和亚马逊。

零售环境中的后果可能并不十分重要,但客户可能会感到烦恼,并在社交媒体上念叨,并且不再回到那家商店购物。然而,在机器视觉跟人工智能驱动的面部辨认软件的其余应用中,其成果会更重大吗?

当初的人工智能的面部识别算法并不完美。如果企业正在考虑部署此技能,那么应该知道以下这些内容。

这项研究报告由麻省理工学院的研究生Joy Buolamwini奇特撰写,他也是算法正义联盟(Algorithmic Justice League)的首创人,该组织自称致力于解决算法中的偏见。这项研究表明,这些算法最擅长识别肤色较浅的男性。他们在识别女性或肤色较深的人时表现不佳。研究还指出,一些供应商在向他们指出这些问题后改进了他们的算法。亚马逊公司对这项研究的回应刊登在《纽约时报》的文章中,Buolamwini已经发表了她对这个问题的声名和回应,以及供给商对媒体的回应。

最近的一项研究重点是,一些商业算法在识别肤色较深的人员跟女性方面不如识别肤色较浅的男人准确。这是以前探讨过的一个话题。例如,2018年7月,美国公民自由联盟(ACLU)对美国国会议员的照片应用了亚马逊算法,该算法判断其中28人是因犯罪而被捕的人。

然而,采用摄像头捕捉客户的照片,用一种他们甚至不会留心到的方式,是不是入侵性太强?除此之外,还有其余问题。假如该软件错误地将男性识别为女性并为其供给女性卫生用品的折扣,该怎么办?有什么结果?


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