推特调查为什么其图片裁剪算法更喜欢白脸

伦敦-推特(Twitter)表示，它正在调查为什么其图片裁剪算法有时更喜欢白人面孔，而不是黑人面孔。

这项调查是在推特用户注意到当图片包含黑脸和白脸时，在移动设备的图像预览中，黑脸比白脸更不可能显示出来之后进行的。

这家微博平台表示，在测试该算法时，没有发现任何种族和性别偏见的证据，但承认需要进行更多分析。

推特(Twitter)首席技术官帕拉格·阿格拉瓦尔(Parag Agrawal)表示，推特在发货时对这款机型进行了分析，但表示需要不断改进。

他在平台上说，我喜欢这次公开、公开和严格的考试，并渴望从中学习。

温哥华一所大学的经理科林·马德兰(Colin Madland)注意到，他的黑人同事在使用视频会议应用Zoom时，头部不断消失，这一问题才被曝光。似乎Zoom的软件认为黑人男子的头部是背景的一部分，并因此将其删除。Zoom没有立即回复CNBC的置评请求。

马德兰在推特上发布了关于这个问题的推文，看看是否有人知道发生了什么，然后意识到推特也有隐藏黑脸的罪行。具体地说，他注意到推特选择在手机上预览自己的“白脸”，而不是同事的“黑脸”。

推特首席设计官丹特利·戴维斯(Dantley Davis)意识到，这个问题可以通过去掉马德兰的面部毛发和眼镜来纠正。

推特收到了相当多的批评，但戴维斯表示，这个问题会得到解决。

我知道你认为在我身上扣篮很有趣--但我和其他人一样对此感到恼火。然而，我有能力修复它，我会的，戴维斯说。

在这一发现之后，推特用户进行了其他几项实验。一项实验表明，美国参议院多数党领袖米奇·麦康奈尔(Mitch McConnell)的脸比美国前总统巴拉克·奥巴马(Barack Obama)更受欢迎。

另一位则表示，与黑人照片相比，穿西装的白人男子的库存照片更受欢迎。

人工智能在捕捉社会根深蒂固的偏见方面有着良好的记录，研究人员发现，IBM、微软和亚马逊开发的面部识别产品的错误率令人担忧。

2018年，微软研究科学家Timnit Gebru和麻省理工学院计算机科学家Joy Buolamwini共同撰写了一篇论文，显示IBM和微软的面部识别系统在识别深肤色个人方面明显糟糕。

微软表示，它已经采取措施提高其面部识别技术的准确性，并正在投资于改善其训练系统所依据的数据集，而IBM表示，它正计划推出新版本的服务。

第二年，AI Now研究所的Buolamwini和Deborah Raji发现，亚马逊的识别系统很难识别深色皮肤的人的性别。它有时会将黑人女性识别为黑人男性，但在分析肤色较浅的人的图像时，它没有问题。

IBM在6月份表示，它将停止销售用于种族侧写和大规模监控的面部识别软件。