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雖然FaceApp方面的解釋是AI系統(tǒng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的問題，同時為FaceApp濾鏡效果提供支持的AI技術(shù)，也確實(shí)包含了一些開源數(shù)據(jù)庫的代碼。
對此，Goncharov也沒有推脫責(zé)任，坦言用來訓(xùn)練“hotness”濾鏡的數(shù)據(jù)集是他們自己的，并非公共的數(shù)據(jù)集，此次事件仍舊是FaceApp內(nèi)部的疏忽。
這次風(fēng)波的結(jié)果是，F(xiàn)aceApp在將濾鏡從“hotness”更改為“spark（亮化）”之后，又將這款濾鏡撤下。
幾個月后，F(xiàn)aceApp推出的幾款濾鏡又惹上了相應(yīng)風(fēng)波，即“亞洲人”（”Asian”）、“黑人”（”Black”）、“白人”（”Caucasian”）以及“印度人”（”Indian”），選擇不同濾鏡即可將照片中的人像修改成相應(yīng)人種。
這次風(fēng)波也是以移除濾鏡作為收尾。
如何消除AI算法偏見？
這不是互聯(lián)網(wǎng)公司第一次因算法偏見陷入類似爭議。
2015年，谷歌的圖片應(yīng)用軟件Google Photos誤把兩名黑人標(biāo)注為“大猩猩” 。為此，谷歌移除了Google Photos中的“大猩猩”類別。Flickr的自動標(biāo)記系統(tǒng)也曾錯將黑人的照片標(biāo)記為“猿猴”或者“動物” 。
2016年，微軟公司的人工智能聊天機(jī)器人Tay上線不到一天，就成了“反猶主義者”，于是被微軟公司緊急下線。

Snapchat也曾推出過一個“Yellowface”濾鏡，能夠讓用戶“變成”黃種人，也因涉及到種族歧視而遭到抗議和抵制。

由于人工智能是通過機(jī)器學(xué)習(xí)，利用大量數(shù)據(jù)讓計(jì)算機(jī)自己學(xué)習(xí)，從而形成算法。因此，前期數(shù)據(jù)集的偏差、價值觀，以及人類行為都會體現(xiàn)在最后的算法上。
比如，如果研究者給出的簡歷數(shù)據(jù)集，以男性工資更高、職位更好時，那么相應(yīng)的算法也會出現(xiàn)類似特征。
2014年，亞馬遜公司曾研推出過一款A(yù)I招聘引擎——算法篩選系統(tǒng)，試圖通過此系統(tǒng)來幫助亞馬遜在招聘的時候篩選簡歷。
研發(fā)小組開發(fā)出了500個模型，與此同時也教算法識別了50000個曾在簡歷中出現(xiàn)的術(shù)語；以此讓算法去學(xué)習(xí)在不同能力分配的權(quán)重。

聽起來高大上、但是久而久之，開發(fā)團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)算法竟對男性應(yīng)聘者有著明顯的“喜好”，而且當(dāng)算法識別出“女性”（women and women’s）等相關(guān)詞匯時，便會以“偏見”的看法給女性簡歷相對較低的分?jǐn)?shù) 。
例如，女子足球俱樂部等，算法甚至?xí)苯咏o來自于兩所女校的學(xué)生降級。隨著“偏見問題”愈演愈烈，這種情況現(xiàn)已經(jīng)引起學(xué)術(shù)界和業(yè)界的特別關(guān)注。
前不久，麻省理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室為此研發(fā)了一種新的基于深度學(xué)習(xí)的人工智能預(yù)測模型，可提前5年為人類預(yù)測乳腺癌的病變。
團(tuán)隊(duì)為了能確保白人女性和黑人女性的預(yù)測結(jié)果同等準(zhǔn)確，他們采用了更加多樣化的數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練。在這件事情上，研發(fā)團(tuán)隊(duì)就特別有意識地運(yùn)用了“更公平”的數(shù)據(jù) 。
不過，要真正消除人工智能算法中的“偏見”，單憑“更公平”的數(shù)據(jù)來填補(bǔ)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，我們真正需要消除的是：根深蒂固在“人類頭腦中的偏見” 。
“俄羅斯軟件，美國佬別用”
盡管存在算法偏見或者隱私問題，F(xiàn)aceApp憑借獨(dú)特的功能還是吸引了一大波粉絲。
自2017年“種族歧視”事件后，F(xiàn)aceApp就積累了超過8000萬活躍用戶之后，現(xiàn)在已經(jīng)是121個國家iOS App Store中排名第一的應(yīng)用程序。它的粉絲也已涵蓋了體育界、音樂界以及政界。