还可以这样玩？谷歌新的AI笑容检测器可以识别种族和性别

计算机视觉在识别不同的面部表情方面越来越好，但对于那些在训练数据集中没有充分表现的特定群体，比如种族少数民族或具有雌雄同体特征的女性，算法仍然表现不佳。

谷歌研究人员在arXiv 发表的一篇新论文，通过在模型中包含和训练种族与性别分类器，改进了最先进的微笑检测算法。种族分类器接受了四个种族(亚洲人，黑人，西班牙人，白人)和两种性别的分组训练。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1712.00193.pdf

在全球数据集中检测微笑，该方法的准确率达到了近91%，全球数据集是一组从网络上收集的1.3万张人脸图像的集合，有时被用作此类算法的基准。这比上一标志提高了1.5个百分点。结果显示，总体上提高了准确率，表明对种族和性别的关注比试图建立一种“色盲”的算法效果更好。

许多研究人员都在犹豫是否要将这样的分类器包括在这样的假设中，因为当你的系统有明确的种族或性别分类时，更容易存在偏见(或者被指控)。谷歌团队的结果证明，训练种族或性别分类器所付出的努力实际上可以减少偏见问题。研究人员还使用了“性别1”和“性别2”这样的分类，以避免在任何可能的情况下引入无意识和社会偏见。

尽管有了令人鼓舞的结果，并且注意到了所有形式的偏见，但是研究人员在他们的论文中包含了“道德问题”部分，努力指出，他们的工作并不是为了“激励种族和性别识别作为最终目标”，他们还指出，对于打破种族分类，“黄金标准”并不存在，而性别在未来的工作中可能被视为一个范围，而不是一个非此即彼的状态。