大型数据集可纠正AI在视觉任务中的偏见

据最新一期《自然》发表的研究，科学家建立了超过一万张人类图像的数据库，以评估并纠正人工智能（AI）模型在视觉领域存在的偏见。这一“公平的以人类为中心的图像基准”（FHIBE）由索尼AI开发，采用符合伦理手段获取、基于用户同意的数据集，可精确评估以人为中心的计算机视觉任务，从而识别、纠正偏见和刻板印象。团队认为，这是迈向更可信AI的重要一步。

计算机视觉广泛应用于自动驾驶车辆、面部识别等技术领域。许多计算机视觉使用的AI模型，其训练数据存在缺陷，可能未经同意收集，经常来自网络大规模图像抓取。人们也发现，AI模型可能会反映出延续性别歧视、种族歧视或其他刻板印象的偏见。

此次，研究团队构建了一个图像数据集，在同意机制、多样性和隐私等多方面采取了最佳实践。FHIBE包含81个国家和地区中1981名个体的10318张图像。该数据库包括了人口统计和生理特征的全面标注，包括年龄、代词类别、祖先血统、发色与肤色等。参与者获得了关于项目和潜在风险的详细信息，帮助他们做出知情同意，过程符合全面数据保护法规。这些特征使该数据库成为评估AI偏见的可靠资源。

团队将FHIBE和27个现有以人类为中心的计算机视觉应用数据集做了比较，发现FHIBE数据集在多样性与AI评估的可靠同意方面标准更高。它还有效减少了偏见，包含的参与者自我申报标注信息超过其他数据集，还包括了相当比例通常代表性不足的人群。该数据集可用于评估现有的AI模型在计算机视觉任务中的表现，能揭示更多此前无法了解的偏见。

不过，团队也承认，目前创建数据集的过程充满挑战且成本十分高昂。

【总编辑圈点】

本报近期推出了多篇关于AI易出现偏差与其尚不可靠的相关报道。本文的这项研究，则是一次对AI伦理建设具有标杆意义的实践。它最核心的价值在于，将“公平”这一抽象原则，转化为一套可操作、可验证的技术标准与工作流程。AI的偏见已经是行业顽疾，但现在可能有了一把标准量尺，使得量化评估与比较不同模型的公平性成为可能，这将直接推动算法的研发与优化。尽管其高昂成本提示了推广的难度，但这一探索本身，正是推动AI从单纯追求性能强大，转向值得人类托付之伙伴的关键点。（记者张梦然）