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歧视|AI存偏见和歧视让用户喜好趋同 科学家解读( 二 )


为进一步研究数据库存在偏见的程度 ， 研究人员分别使用了三种算法对数据库的准确性和公平性进行评估 。 结果发现 ， 在准确性方面 ， RAF-DB数据库对少数族裔的识别准确性低于白人；在公平性方面 ， 性别属性相对更公平 ， 为97.3% ， 种族和年龄的公平性相对较低 ， 为88.1%和77.7% 。
而在CelebA数据库的图片来源中 ， 女性比例为61.4% ， 而男性只有38.6% 。 在年龄上 ， 年轻人占75.7% ， 明显超过了占比24.3%的老年人 。
在准确性方面 ， CelebA数据库对年轻女性的准确率为93.7% ， 但对老年男性的准确性较低 ， 为90.7% 。 而该数据库在性别和年龄方面的公平性表现都较好 ， 分别为98.2%和98.1% 。
许多公司曾用人脸识别软件给面试者的情绪打分 ， 如果整个系统都是有偏见的 ， 对于面试者来说就意味着不公平 。 面部表情数据集中偏见的存也凸显了监管的必要性 。 如何用法律防止技术滥用 ， 成为未来这一领域里值得思考的问题之一 。


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