微软的人脸识别现在可以识别出更多非白人的脸

微软已经改进了它的面部识别技术，以便更好地识别不是白人的人的脸。

今天宣布这项“显著提高系统的通过肤色和性别识别脸孔的能力”的突破性承诺，该公司CEO Satya Nadella 向员工发送了一封信，告诉他们该技术不会用于Redmond认为不道德的任何事情。

该系统可用于挑选照片中的人脸图片，从他们的外表描述某人的年龄，性别，微笑，头部姿势和面部毛发，并通过根据照片数据库的对比来识别特定人员。

微软工作人员担心此前的博客文章表示，微软很高兴让美国移民和海关执法机构（ICE）掌握Azure托管的机器学习技术，不必担心。事实证明，除非你是男性和呃白人，ICE似乎没有任何问题，否则就说明软件工作得不好。

伦敦大都会警察采用的类似技术在一份报告中提出了一个错误报告，该报告只记录了两个正确的面部匹配 - 无辜的人 - 并且导致没有通过该系统的人被捕。

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微软表示，商业上可用的面部识别技术对识别任何不是白人男性的人来说识别效果并不是很好，并且对于皮肤较暗的女性来说是最难识别的。

不过，就其自身的云端面部识别技术而言，现在正在寻找解决方案。由于用于训练其机器学习模型的数据集发生了变化，Microsoft能够将识别肤色较深的男性和女性的错误率降低“高达20倍”。

关于团队扩大训练集之前的识别率没有任何说法，也没有说明它现在的真实情况。该寄存器请求微软提供更精确的数据，并由一位道歉发言人告知：“除了博客文章以外，我们没有任何额外的细节可以分享。”

我们要求微软对“高达20倍”的含义进行更具体的说明，而Windows回应说：“这是衡量错误率的改善的一个指标，但我们没有分享具体的错误率。”

如果不知道起点，很难确定实际的改善有多大。最终，潜在的问题是熟悉的。人工智能只能和它受过训练的数据一样好。微软高级研究员汉纳瓦拉赫解释说：

如果我们正在使用机器学习系统来模拟在有偏见的社会中做出的决策，并使用该社会生成的数据，那么这些系统必然会重现其偏见。

我们被告知，该团队不仅扩大了训练数据集，还收集了关注肤色，年龄和性别的额外数据，并最终调整了分类器以改善结果。微软认知服务团队的首席项目经理Cornelia Carapcea说，最终的数据集“让我们能够跨肤色识别”。

该技术适用于可以通过Azure服务访问Face API的客户，网民可以上传照片以查看系统流程的精确程度。