根据麻省理工学院周四公布的研究报告,亚马逊的面部技术更难以认识到肤色较深的女性的性别,并且比微软和IBM的竞争技术在识别性别方面犯了更多错误。根据这项研究,亚马逊的Rekognition软件在19%的时间里错误地将女性视为男性。此外还错误地将黑皮肤女性识别为31%的男性。相比之下,微软的软件发现黑人女性占男性的比例为1.5%。
亚马逊网络服务公司人工智能负责人Matt Wood表示,该研究的测试结果是基于面部分析,而不是面部识别。他说,分析技术可以在视频或图像中找到面孔并分配通用属性,例如佩戴眼镜。他说,将具体个人的面孔与视频和照片中的图像相匹配,Rekognition技术同时包括这两种功能。
“根据使用面部分析获得的结果,不可能对任何用例(包括执法)的面部识别准确性得出结论,”Wood在一份声明中说,同时,亚马逊还表示MIT该研究没有使用最新版本的Rekognition。最新版本的Rekognition的误报情况比较罕见。
此前亚马逊向执法机构提供了Rekognition,尽管公民自由团体,国会议员和亚马逊自己的员工都对这种技术的隐私保护提出了担忧。本月早些时候,一群股东还呼吁亚马逊停止向政府机构出售其Rekognition技术。
【来源:网易科技】
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