@      外媒:将奥巴马照片变成白人照片的机器学习工具或能展现什么是AI成见

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外媒:将奥巴马照片变成白人照片的机器学习工具或能展现什么是AI成见

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此外,用同样的算法从矮分辨率的输入中生成女演员刘玉玲(Lucy Liu)或国会议员Alexandria Ocasio-Cortez的高分辨率图像,所得到的脸望首来清晰是白人。正如一条引用奥巴马例子的炎门推文所说。“这张图片足够表清新秀造智能中成见的危险性。”

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但是,是什么因为导致了这些输出,它们原形通知了吾们关于AI成见的什么?

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生成这些图像的程序是一栽叫做PULSE的算法,它行使一栽被称为upscaling的技术来处理视觉数据。缩放就像你在电视和电影中望到的 "放大和添强 "的典故,但是,与益莱坞差别的是,真实的柔件不克凭空生成新的数据。为了将矮分辨率的图像变成高分辨率的图像,柔件必须行使机器学习来填补空白。

在PULSE的例子中,做这项做事的算法是StyleGAN,它是由NVIDIA的钻研人员创建的。固然你以前能够异国听说过StyleGAN,但你能够对它的做事很熟识。它是负责制作那些令人战战兢兢的真切人脸的算法,你能够在ThisPersonDoesNotExist.com等网站上望到这些真切的人脸,这些人脸频繁被用来生成子虚的外交媒体原料。

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PULSE所做的是行使StyleGAN来“想象 ”像素化输入的高分辨率版本。它不是议决“添强”原首的矮分辨率图像,而是议决生成一个崭新的高分辨率面孔,当像素化后,望首来与用户输入的面孔相通。

这意味着每张往像素化的图像都能够以各栽手段进走放大,就像一套食材能够做出差别的菜肴相通。并不是像 "放大和添强 "的套路那样,算法是在图像中 “发现 ”新的细节,而是在发明新的面孔,还原输入数据。这栽做事在理论上已经有几年的时间了,但是,就像人造智能世界频繁发生的那样,当本周末在网上分享了一个易于运走的代码版本时,它引首了更众人的关注。这时,栽族迥异最先有板有眼。

PULSE的生产者说,这个趋势很清晰:当行使该算法来缩放像素化的图像时,该算法更众的是生成具有白人特征的面孔。

“望首来,PULSE产生白人面孔的频率实在比有色人栽的面孔高得众,”该算法的生产者在Github上写道。“这栽成见能够是继承自StyleGAN被训练的数据集[......],尽管能够还有其他吾们不清新的因素。”换句话说,由于StyleGAN是在数据上训练的,当它试图得出一个望首来像像素化输入图像的人脸时,它默认为白人特征。

这个题目在机器学习中极为常见,这也是面部识别算法在非白人和女性面部上外现较差的因为之一。用于训练人造智能的数据清淡方向于单一的人口统计学,即白人男性,当程序望到不属于该人口统计学的数据时,它的外现就会很差。不巧的是,在AI钻研中占主导地位的是白人男性。

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但奥巴马的例子原形展现了什么成见,以及它所代外的题目能够如何解决,这些都是复杂的题目。原形上,它们是如此复杂,以至于这张单一的图片在人造智能学者、工程师和钻研人员之间引发了强烈的不相符。

在技术层面上,一些行家并不确定这甚至是一个数据集谬误的例子。AI艺术家Mario Klingemann挑出,PULSE选择算法自己,而不是数据,才是罪魁祸首。Klingemann指出,他能够行使StyleGAN从相通像素的奥巴马图像中生成更众的非白人照片输出,反馈中心如下图所示。

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这些面孔是行使 "相通的概念和相通的StyleGAN模型 "生成的,但与Pulse的搜索手段差别,Klingemann说,吾们不克真实从几个样原本判定一个算法。“能够有数百万个能够的面孔,都会还原成相通的像素模式,而且一切的面孔都是同样的'准确',”他通知The Verge。

这也是为什么云云的工具不太能够用于监控主意的因为。这些过程所创建的面孔都是虚拟的。但不管是什么因为,算法的输出益像都有方向性--这是钻研人员在该工具普及行使之前异国仔细到的。这表清新一栽差别的、更普及的成见:一栽在社会层面运作的成见。

AI义务制钻研者Deborah Raji通知The Verge,这栽成见在AI世界里太典型了。“鉴于有色人栽的基本存在,过错这栽情况进走测试的无视是令人震惊的,很能够逆映了吾们在谁能竖立这栽体系方面不息望到匮乏众样性,”Raji说。“有色人栽并不是离群索居。吾们不是'边缘案例',作者能够随意遗忘。”

一些钻研人员益像只炎衷于解决数据方面的成见题目,这正是引发奥巴马现象的更大争吵的因为。Facebook首席人造智能科学家Yann LeCun在推特上对该图片进走了回答,称 “当数据展现谬误时,ML体系就会展现谬误”,并添添说,这栽谬误是一个“在安放的产品中比在学术论文中 主要得众的题目。”所以,他成为了这些对话的炎点。

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很众钻研人员,其中包括Raji,对LeCun的框架挑出了阻止,指出人造智能中的成见受到更普及的社会不偏袒和成见的影响,仅仅行使 "准确 "的数据并不克处理更大的不偏袒。还有人指出,即使从纯技术修复的角度来望,“公平”的数据集往往也不是什么益东西。例如,一个实在逆映英国人口组织的人脸数据集将以白人造主,由于英国以白人造主。在这个数据上训练的算法,在白人面孔上的外现会比非白人面孔更益。换句话说,“公平”的数据集照样能够创建有成见的体系。在后来Twitter上的一个帖子中,LeCun承认AI成见有众栽因为。

Raji通知The Verge,她也对LeCun挑出的钻研人员答该比生产商业体系的工程师更少不安成见的提出感到惊讶,这逆映了该走业最高层匮乏认识。“Yann LeCun领导着一个以钻研很众行使钻研题目而驰名的走业实验室,他们频繁追求产品化,”Raji说。“吾真的无法理解,处于该位置的人如何不承认钻研在制定工程安放规范方面的作用。” The Verge有关了LeCun征求意见,但暂未收到回复。

The Verge认为,很众商业化的人造智能体系都是直接从钻研数据和算法中竖立首来的,异国对栽族或性别迥异进走任何调整。倘若不克在钻研阶段就解决成见题目,只会让现有的题目永远存在。那么,从这个意义上说,奥巴马图像的价值并不在于它袒露了单一算法的单一弱点,而是它在直不都雅的层面上传达了人造智能成见的普及性。然而,它所暗藏的是,成见的题目远比任何数据集或算法更深。这是一个普及存在的题目,必要的不光仅是技术上的修复。

正如一位钻研人员Vidushi Marda在Twitter上对算法产生的白人面孔图像做出的回答。“倘若必要清晰指出的话, 这不是呼吁数据集的众样性, 或是挑高性能的实在性。这是呼吁机议和幼我从根本上重新考虑设计、开发、安放这项技术。”

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