【新闻】亚马逊人脸识别技术Rekognition被爆种族歧视

与IBM、微软的同类技术相比，亚马逊的人脸分析软件分辨某些人种性别的正确率较低。这是麻省理工学院（MIT）研究人员在近日发表的一项新研究中得出的结论，该研究发现，在特定情况下，Rekognition（亚马逊图像识别技术）无法可靠地辨别女性和深肤色人群。

该项研究的合著者称，在2018年进行的实验中，Rekognition错误地将19%的女性图像识别为男性，将31%的深肤色女性图像识别为男性。相比之下，微软在识别深色皮肤人群性别时，将女性错认为男性的比例只有1.5%。

亚马逊对这项研究提出质疑。它表示，Rekognition升级版的内测结果显示，该技术对于识别性别的正确率不存在人种差异。此外，亚马逊认为这篇论文没有清楚地说明在实验中使用的置信度阈值，即Rekognition的判断被认为是正确而必须达到的最低精确度。

在给外媒的一份声明中，亚马逊云服务平台深度学习和人工智能总经理马特·伍德博士（Matt Wood）对面部分析和面部识别这两个概念进行了区分：面部分析指的是在视频或图像中辨认出脸部，并确定其一般属性；而面部识别是将单个人脸与其它视像中的人脸相匹配。他说，根据“面部分析”的结果来判断“面部识别”的准确性是“不可行的”，而且他认为这篇论文所谈论的和“客户如何使用Rekognition”是两回事。

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