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2018-09-10 14:02 |
科學(xué)家:人工智能可迅速發(fā)展自己的偏見
據(jù)英國(guó)《每日郵報(bào)》9月7日?qǐng)?bào)道,來自英國(guó)卡迪夫大學(xué)和美國(guó)麻省理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)和心理學(xué)專家發(fā)現(xiàn),自主機(jī)器人可以通過識(shí)別、復(fù)制、學(xué)習(xí)其他機(jī)器人的行為產(chǎn)生偏見,某些種類的算法已經(jīng)產(chǎn)生性別歧視和種族歧視。 8enlF\I8g SskvxH+7 歧視看似是人類社會(huì)中特有的、需要認(rèn)知才能產(chǎn)生的現(xiàn)象。但是,某些類型的計(jì)算機(jī)算法已經(jīng)從公開檔案等人類資料中習(xí)得了性別歧視、種族歧視等偏見。最新的一項(xiàng)研究甚至發(fā)現(xiàn),人工智能可以進(jìn)化出不同的偏見群體。 PjZsMHW% zu}oeAQc$ 為證實(shí)人工智能可以自己產(chǎn)生偏見,科學(xué)家用計(jì)算機(jī)模擬博弈。博弈中,每個(gè)個(gè)體都可以將錢送給自己所在的群體或其他群體,以測(cè)試每個(gè)個(gè)體的給予策略,觀察其是否對(duì)其他群體有偏見。這一博弈由一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)模擬,其中包括上千個(gè)個(gè)體,每個(gè)個(gè)體都可以通過復(fù)制其他來自相同群體或不同群體的個(gè)體學(xué)習(xí)新的策略。 Jm&7&si7 -
y[nMEE 參與研究的卡迪夫大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息學(xué)教授Roger Whitaker表示:“通過成千上萬次模擬,我們發(fā)現(xiàn)了偏見是如何演化的、哪些情況可以激化偏見、哪些情況可以減弱偏見。我們的研究表明,偏見是自然產(chǎn)生的、影響非常大的,它很容易被激勵(lì)、損害大范圍的連通性。來自同一偏見群體的保護(hù)可以非主觀地引起更進(jìn)一步的偏見,使整個(gè)群體四分五裂。這種廣泛傳播的偏見很難逆轉(zhuǎn)。”這些個(gè)體是通過復(fù)制那些有更高短期效益的個(gè)體使得偏見升級(jí)的,可見偏見并不需要高級(jí)認(rèn)知能力。 $qG;^1$ N9hs<b+N_ 在另一項(xiàng)關(guān)于性別的研究中,研究人員發(fā)現(xiàn),微軟、IBM和Face++等的人臉識(shí)別服務(wù)中存在性別歧視和種族歧視。這些服務(wù)對(duì)于男性白人更加友好,而對(duì)于男性黑人和女性黑人錯(cuò)誤率最高。微軟在21%情況下無法識(shí)別黑人女性,而IBM和Face++有35%情況無法識(shí)別。
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