IBM выпустила базу данных, содержащую 1 млн фотографий лиц, взятых с сервиса Flickr, чтобы помочь разработчикам обучать биометрические системы.
IBM выпустила базу данных, содержащую 1 млн фотографий лиц, взятых с сервиса Flickr, чтобы помочь разработчикам обучать биометрические системы.
IBM выпустила базу данных, содержащую 1 млн фотографий лиц, взятых с сервиса Flickr, чтобы помочь разработчикам обучать биометрические системы.
Компания считает, что данные, используемые для систем распознавания лиц, недостаточно разнообразны, и предложила расширить базу анализируемых изображений. Все представленные фото снабжены метками с данными черепно-лицевых размеров, симметрии лица, обозначениями возраста и пола. Исследователи компании надеются, что эти детали помогут разработчикам достичь большей точности при распознавании лиц.
Эксперты предупреждают о возможности предвзятости искусственного интеллекта. Исследования показали, что используемая технология гораздо лучше подходит для распознавания лиц белых мужчин, чем женщин или людей других национальностей. Даже собственная система IBM была раскритикована. По данным исследователей MIT, система IBM Watson в 35% случаев не могла идентифицировать темнокожих женщин, хотя доля ошибок при распознавании белых мужчин не превышала 1%.
IBM приняла это к сведению и сообщила, что обновленная служба визуального распознавания Watson использует более разнообразные наборы данных для обучения. Тем не менее доля ошибок при распознавании лиц темнокожих женщин все еще довольно велика и составляет 17%. Проводимые исследования насторожили общественность – технология распознавания лиц используется правоохранительными органами, однако при таком уровне ошибок возникает вопрос о ее целесообразности.
В докладе Центра защиты конфиденциальных данных юридической школы Джорджтаунского университета за 2016 год говорится, что афроамериканцы чаще становятся подозреваемыми, чем белые мужчины, а ошибки в работе полицейских систем распознавания лиц могут усугубить эту ситуацию.
