AI辨識惹爭議 人工智能或存偏見
AI一詞早在1950年代便已出現，近年來，隨著資料量的增加、先進的演算法和運算能力與儲存技術的進步，使AI技術的發展風靡全球，廣泛運用於醫療、零售、批發等行業。
然而，由於AI訓練過程需要吸收大量數據，再透過這些資料進行自我學習，一但提供的資料不夠全面，或工程師沒有想方設法避免歧視，AI推導出的結果便很容易帶有偏見。
例如微軟所推出的AI臉部辨識技術，目前多被運用於企業的面試之中，不過由於此項技術大多是以白人男性的資料為基礎開發，遇上不同族裔、性別的求職者，就可能出現判斷偏差。
微軟也因此展開調查，在近日發表了一份長達27頁的報告《微軟負責任AI標準第二版》，揭露對AI偏見問題的調查結果，並宣布暫停銷售能夠預測情緒、性別或年齡的臉部辨識技術，避免造成歧視、人們不公平地失去機會等潛在問題。
無獨有偶，清華大學資工系助理教授郭柏志與麻省理工學院、哈佛大學跨國研究發現，當採用先進的AI深度學習演算法來判讀X光片及電腦斷層掃描時，電腦竟可以從這些醫學影像分辨出患者是黑人、白人或亞洲人，並影響判斷的準確率。
郭柏志說，我們原來以為人類才會歧視，電腦應該是最公平的，但沒想到電腦也默默地提取了人類沒教它的資訊，包括人種及性別等，「如何去除歧視，是我們下一階段要努力的目標。」（記者／白水曉）
圖片來源：123RF
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