据最新一期《自然》发表的研究，科学家建立了超过一万张人类图像的数据库，以评估并纠正人工智能（AI）模型在视觉领域存在的偏见。这一“公平的以人类为中心的图像基准”（FHIBE）由索尼AI开发，采用符合伦理手段获取、基于用户同意的数据集，可精确评估以人为中心的计算机视觉任务，从而识别、纠正偏见和刻板印象。团队认为，这是迈向更可信AI的重要一步。
计算机视觉广泛应用于自动驾驶车辆、面部识别等技术领域。许多计算机视觉使用的AI模型，其训练数据存在缺陷，可能未经同意收集，经常来自网络大规模图像抓取。人们也发现，AI模型可能会反映出延续性别歧视、种族歧视或其他刻板印象的偏见。
此次，研究团队构建了一个图像数据集，在同意机制、多样性和隐私等多方面采取了最佳实践。FHIBE包含81个国家和地区中1981名个体的10318张图像。该数据库包括了人口统计和生理特征的全面标注，包括年龄、代词类别、祖先血统、发色与肤色等。参与者获得了关于项目和潜在风险的详细信息，帮助他们做出知情同意，过程符合全面数据保护法规。这些特征使该数据库成为评估AI偏见的可靠资源。
团队将FHIBE和27个现有以人类为中心的计算机视觉应用数据集做了比较，发现FHIBE数据集在多样性与AI评估的可靠同意方面标准更高。它还有效减少了偏见，包含的参与者自我申报标注信息超过其他数据集，还包括了相当比例通常代表性不足的人群。该数据集可用于评估现有的AI模型在计算机视觉任务中的表现，能揭示更多此前无法了解的偏见。
不过，团队也承认，目前创建数据集的过程充满挑战且成本十分高昂。
一年前，美国国家点火装置（NIF）产生了一种聚变反应，其释放的能量超过消耗的能量，这种现象被称为点火。今年，NIF通过一次又一次 随着出版商努力清理大量伪造论文、打击同行评议欺诈行为，2023年，被撤回的研究论文数量已超过1万篇，打破了年度纪录。 关于启动2024年与莫斯科大学互换奖学金、与圣彼得堡大学互换奖学金遴选工作的通知 根据《中国国家留学基金管理委 12月19日，“复旦大学·绍兴周”系列活动在复旦大学开启，这也是“复旦大学·城市周”的首期活动。 本次 科技日报讯 （记者张梦然）日本大阪都立大学科学家设计了一种高效、无创、无痛的方法，从尿液样本中重新编程犬类干细胞，使 河南省科学技术厅关于2024年度河南省国际科技合作项目拟立项项目的公示 根据《河南省科技计划项目管理办法（试行）》 。本文链接：大型数据集可纠正AI在视觉任务中的偏见http://www.sushuapos.com/show-11-27962-0.html
声明：本网站为非营利性网站，本网页内容由互联网博主自发贡献，不代表本站观点，本站不承担任何法律责任。天上不会到馅饼，请大家谨防诈骗！若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。
上一篇： DNA先驱之一詹姆斯?沃森逝世
下一篇： “魔角”石墨烯中发现非常规超导关键证据