MIT开发人脸辨识 AI 可自动减少种族差异影响

MIT 的 CSAIL（计算机科学与人工智能实验室）目前正试图打造一套方案，他们希望用新的算法来自动减少训练数据中的种族影响，从而达到进一步提升人脸辨识 AI 适用范围的目的。据称，该方案会先对数据进行扫描，在确定其倾向性后会再重新采样，以确保数据能恰当覆盖到不同性别、肤色的人种。

虽然在现阶段这套方案还没法完全消除相关的影响，但其效果似乎已经非常显著。经过 MIT 的测试，它在不影响识别准确率的同时，可以减少 60% 的分类倾向。此外其效率也较一般方案更高，在进行大型数据搜集等任务时尤其能节省时间。