外媒：将奥巴马照片变成白人照片的机器学习工具或能揭示什么是AI偏见

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另外，用同样的算法从低判别率的输入中天生女演员刘玉玲（Lucy Liu）或国集会会议员Alexandria Ocasio-Cortez的高判别率图像，所获得的脸看起来明明是白人。正如一条引用奥巴马例子的热点推文所说。“这张图片充实声名白人工智能中成见的伤害性。”

可是，是什么缘故起因导致了这些输出，它们毕竟汇报了我们关于AI成见的什么？

天生这些图像的措施是一种叫做PULSE的算法，它行使一种被称为upscaling的技能来处理赏罚视觉数据。缩放就像你在电视和影戏中看到的 "放大和加强 "的典故，可是，与好莱坞差异的是，真正的软件不能凭空天生新的数据。为了将低判别率的图像酿成高判别率的图像，软件必需行使呆板进修来弥补空缺。

在PULSE的例子中，做这项事变的算法是StyleGAN，它是由NVIDIA的研究职员建设的。固然你早年也许没有传闻过StyleGAN，但你也许对它的事变很认识。它是认真建造那些令人不寒而栗的传神人脸的算法，你可以在ThisPersonDoesNotExist.com等网站上看到这些传神的人脸，这些人脸常常被用来天生卖弄的交际媒体资料。

PULSE所做的是行使StyleGAN来“想象 ”像素化输入的高判别率版本。它不是通过“加强”原始的低判别率图像，而是通过天生一个全新的高判别率面目，当像素化后，看起来与用户输入的面目沟通。

这意味着每张去像素化的图像都可以以各类方法举办放大，就像一套食材可以做出差异的菜肴一样。并不是像 "放大和加强 "的套路那样，算法是在图像中 “发明 ”新的细节，而是在发现新的面目，还原输入数据。这种事变在理论上已经有几年的时刻了，可是，就像人工智能天下常常产生的那样，当本周末在网上分享了一个易于运行的代码版本时，它引起了更多人的存眷。这时，种族差别开始跃然纸上。

PULSE的缔造者说，这个趋势很明明：当行使该算法来缩放像素化的图像时，该算法更多的是天生具有白人特性的面目。

“看起来，PULSE发生白人面目标频率确实比有色人种的面目高得多，”该算法的缔造者在Github上写道。“这种成见也许是担任自StyleGAN被实习的数据集[……]，尽量也许尚有其他我们不知道的身分。”换句话说，因为StyleGAN是在数据上实习的，当它试图得出一个看起来像像素化输入图像的人脸时，它默以为白人特性。

这个题目在呆板进修中极为常见，这也是面部辨认算法在非白人和女性面部上示意较差的缘故起因之一。用于实习人工智能的数据凡是方向于单一的生齿统计学，即白人男性，当措施看到不属于该生齿统计学的数据时，它的示意就会很差。不巧的是，在AI研究中占主导职位的是白人男性。

但奥巴马的例子毕竟显现了什么成见，以及它所代表的题目也许怎样办理，这些都是伟大的题目。究竟上，它们是云云伟大，以至于这张单一的图片在人工智能学者、工程师和研究职员之间激发了剧烈的分歧。

在技能层面上，一些专家并不确定这乃至是一个数据集毛病的例子。AI艺术家Mario Klingemann提出，PULSE选择算法自己，而不是数据，才是祸首罪魁。Klingemann指出，他可以或许行使StyleGAN从沟通像素的奥巴马图像中天生更多的非白人照片输出，如下图所示。

这些面目是行使 "沟通的观念和沟通的StyleGAN模子 "天生的，但与Pulse的搜刮要领差异，Klingemann说，我们不能真正从几个样原来判定一个算法。“也许稀有百万个也许的面目，城市还原成沟通的像素模式，并且全部的面目都是同样的'正确'，”他汇报The Verge。

这也是为什么这样的器材不太也许用于监控目标的缘故起因。这些进程所建设的面目都是虚拟的。但不管是什么缘故起因，算法的输出好像都有方向性–这是研究职员在该器材普及行使之前没有留意到的。这声名白一种差异的、更广泛的成见：一种在社会层面运作的成见。

AI责任制研究者Deborah Raji汇报The Verge，这种成见在AI天下里太典范了。“鉴于有色人种的根基存在，差池这种环境举办测试的疏忽是令人震惊的，很也许反应了我们在谁能成立这种体系方面继承看到缺乏多样性，”Raji说。“有色人种并不是离群索居。我们不是'边沿案例'，作者可以任意健忘。”

一些研究职员好像只热衷于办理数据方面的成见题目，这正是激发奥巴马形象的更大争论的缘故起因。Facebook首席人工智能科学家Yann LeCun在推特上对该图片举办了回应，称 “当数据呈现毛病时，ML体系就会呈现毛病”，并增补说，这种毛病是一个“在陈设的产物中比在学术论文中 严峻得多的题目。”因此，他成为了这些对话的热门。

很多研究职员，个中包罗Raji，对LeCun的框架提出了贰言，指出人工智能中的成见受到更普及的社会不合理和成见的影响，仅仅行使 "正确 "的数据并不能处理赏罚更大的不合理。尚有人指出，纵然从纯技能修复的角度来看，“公正”的数据集每每也不是什么好对象。譬喻，一个精确反应英国生齿布局的人脸数据集将以白工钱主，由于英国以白工钱主。在这个数据上实习的算法，在白人面目上的示意会比非白人面目更好。换句话说，“公正”的数据集如故可以建设有成见的体系。在其后Twitter上的一个帖子中，LeCun认可AI成见有多种缘故起因。

Raji汇报The Verge，她也对LeCun提出的研究职员应该比出产贸易体系的工程师更少担忧成见的提议感想惊奇，这反应了该行业最高层缺乏意识。“Yann LeCun率领着一个以研究很多应用研究题目而有名的行业尝试室，他们常常寻求产物化，”Raji说。“我真的无法领略，处于该位置的人怎样不认可研究在拟定工程陈设类型方面的浸染。” The Verge接洽了LeCun征求意见，但暂未收到回覆。

The Verge以为，很多贸易化的人工智能体系都是直接从研究数据和算法中成立起来的，没有对种族或性别差别举办任何调解。假如不能在研究阶段就办理成见题目，只会让现有的题目恒久存在。那么，从这个意义上说，奥巴马图像的代价并不在于它袒露了单一算法的单一缺陷，而是它在直观的层面上通报了人工智能成见的广泛性。然而，它所潜匿的是，成见的题目远比任何数据集或算法更深。这是一个广泛存在的题目，必要的不只仅是技能上的修复。

正如一位研究职员Vidushi Marda在Twitter上对算法发生的白人面目图像做出的回应。“假如必要明晰指出的话， 这不是号令数据集的多样性， 或是进步机能的精确性。这是号令机构和小我私人从基础上从头思量计划、开拓、陈设这项技能。”

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（编辑：湖南网）

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