【NIST研究表明：人脸识别准确度因性别和种族而异】
全球研究人员此前曾研究过面部识别算法中可能存在的偏见，近日美国政府亦发表相关研究结果。美国国家标准技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）发表的一项研究表明，其测试的大多数面部识别算法都存在「人口统计学差异」。该报告检查了一对一的匹配（例如核实护照照片）和一对多的匹配（在人群中寻找罪犯），发现基于性别，年龄和种族背景的误报率明显上升。但这并不能代表系统性偏见。在一对一的检验中，与白人-白人相比，非裔美国人，亚裔和美国原住民面孔的误报率急剧上升，错误的发生频率更是「十到一百倍」。在一对多的比赛中，非裔美国女性更有可能成为误报的误伤；而作为一个整体，女性会遭遇这些纰漏误报的可能性要高出两到五倍。NIST表示这些缺陷可能源于算法本身而不是源数据。
全球研究人员此前曾研究过面部识别算法中可能存在的偏见，近日美国政府亦发表相关研究结果。美国国家标准技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）发表的一项研究表明，其测试的大多数面部识别算法都存在「人口统计学差异」。该报告检查了一对一的匹配（例如核实护照照片）和一对多的匹配（在人群中寻找罪犯），发现基于性别，年龄和种族背景的误报率明显上升。但这并不能代表系统性偏见。在一对一的检验中，与白人-白人相比，非裔美国人，亚裔和美国原住民面孔的误报率急剧上升，错误的发生频率更是「十到一百倍」。在一对多的比赛中，非裔美国女性更有可能成为误报的误伤；而作为一个整体，女性会遭遇这些纰漏误报的可能性要高出两到五倍。NIST表示这些缺陷可能源于算法本身而不是源数据。
来源：https://www.engadget.com/2019...
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