麻省理工学者揭露，脸部辨识科技有严重种族性别偏见

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脸部辨识科技的应用范围越来越广，但美国麻省理工学院（MIT）研究人员布兰维妮发现，就算是知名科技业者开发的软件，在辨识深色人种脸部时，错误率也偏高。

布兰维妮（Joy Buolamwini）的研究发现，包括亚马逊（Amazon）等科技巨头开发的脸部辨识软件，在辨识深肤色女性的性别时，错误率较辨识浅肤色男性的性别高出许多。

布兰维妮已成功刺激微软（Microsoft）、IBM 等企业改善自家系统，但亚马逊却大为光火，公开批评她的研究方法。一群人工智慧（AI）领域专家昨天公开力挺布兰维妮，呼吁亚马逊停止销售自家脸部辨识软件给警方。

除了专业人士和企业界，布兰维妮的研究成果也引起政Z人物注意，其中有些人主张，应为脸部辨识技术使用范围设限。

布兰维妮曾指出，目前相关技术多是在未受监督、甚至秘密情况下被使用，而一旦民众有所警觉，可能为时已晚。

另外有许多研究人员也指出，人工智慧系统透过大数据寻找并识别规律、模式，但在过程中却也复制了隐含在这些数据中的制度性偏见。

举例来说，若人工智慧系统的学习材料多为白人男性影像，则它最适合用来辨识白人男性脸部。

这样的差别性有时可能攸关生死。一份近期发表的研究显示，帮助自驾车“看路”的电脑视觉系统，在侦测深肤色行人方面，明显有困难。

（译者：陈韵聿；首图来源：pixabay）

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