自動駕駛汽車撞上深色皮膚人種的可能性高出5%

　　根據(jù)佐治亞理工學院的一項新研究（“物體檢測中的預測性不公平”），如果你是一個皮膚黝黑的人，你可能比白人朋友更容易被自動駕駛汽車撞到，這是因為目前的技術(shù)可以更好地檢測出膚色較淺的行人。

　　該研究的作者首先提出了一個簡單的問題：當前最先進的物體探測系統(tǒng)（如自動駕駛汽車所使用的系統(tǒng)）判斷來自不同人種的準確程度如何？為了找到答案，研究人員使用菲茨帕特里克（Fitzpatrick）秤將人類膚色從淺到深分類，隨后分析了這些物體探測在淺膚色組中正確檢測到人的存在的頻率。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，對于深色皮膚組檢測平均精確度低5個百分點。即使研究人員控制了像圖像中的時間或偶爾阻礙的行人視線等變量，這種差異依然存在。

　　該研究的結(jié)果增加了越來越多的關(guān)于人類偏見如何滲透到我們的自動決策系統(tǒng)中的證據(jù)。最著名的例子在2015年曝光，當時谷歌的圖像識別系統(tǒng)將非洲裔美國人稱為“大猩猩”。三年后，亞馬遜的Rekognition系統(tǒng)將美國28位國會議員與犯罪照片的匹配。另一項研究發(fā)現(xiàn)，三種面部識別系統(tǒng)--IBM，微軟和中國的Megvii--更容易誤判皮膚黝黑的人（特別是女性）的性別。