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      用AI分析姓名識別男女,Genderify為啥被罵到服務(wù)下線?

      本文作者: 周蕾 2020-07-31 10:40
      導(dǎo)語:「黑紅出圈」,說的就是Genderify這種情況。

      用AI分析姓名識別男女,Genderify為啥被罵到服務(wù)下線?

      上周剛面世的一項(xiàng)服務(wù)Genderify,號稱能通過AI分析姓名、用戶名或電郵地址來判斷某人性別,結(jié)果因?yàn)樗惴ㄆ顚?shí)在離譜,在社交媒體上引起了廣泛關(guān)注。

      我們來看看Genderify的一小部分“成績單”:

      輸入“Meghan Smith”,評估結(jié)果為“男性:39.60%,女性:60.40%”;

      但輸入“Dr.Meghan Smith”,評估就會變?yōu)椋骸澳行裕?5.90%,女性:24.10%”。

      其他名字加上“Dr”,也會讓系統(tǒng)給出更偏向男性的結(jié)果。

      有網(wǎng)友試著輸入了一些單詞或名人姓名,Genderify也表現(xiàn)得令人失望:

      比如輸入“scientist”,評估結(jié)果為“男性:95.7%,女性:4.3%”;

      輸入“Oprah Winfrey”(美國著名脫口秀女主持),評估結(jié)果為“男性:78.3%,女性:21.7%”;

      Genderify的首席運(yùn)營官Arevik Gasparyan是一名女性,但系統(tǒng)連自家高管都不認(rèn)得,給出了“男性:91.2%,女性:8.8%”的結(jié)果。

      群眾抗議情緒之強(qiáng)烈,已經(jīng)迫使Genderify徹底關(guān)閉了這項(xiàng)服務(wù),網(wǎng)站現(xiàn)已脫機(jī),其免費(fèi)API也無法再訪問。

      一位代表通過電子郵件向媒體回應(yīng):“如果大家不想要,這樣的結(jié)局也許是公平的。”

      盡管類似的性別偏見經(jīng)常出現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)中,但Genderify這種“不過大腦”的程度似乎讓該領(lǐng)域的許多專家感到驚訝。Meredith Whittaker是紐約大學(xué) AI Now的聯(lián)合創(chuàng)始人,專注研究AI對社會造成的影響,她的反應(yīng)就非常典型:“科技圈的愚人節(jié)來了?這是一種干擾科技與司法世界的心理戰(zhàn)嗎?”

      為什么Genderify會引發(fā)大規(guī)模吐槽?就因?yàn)樗鶕?jù)某人的名字對其性別做出假設(shè)?并非如此。業(yè)界指出,其實(shí)人類也會通過名字猜性別,有時也會在這個過程中犯錯誤,這就需要了解人們的自我認(rèn)同感,思考對方希望得到怎樣的稱呼,才能降低冒犯對方的可能。

      Genderify的問題在于,它自動化了這些假設(shè),顯得太過“想當(dāng)然”了,加深了這個過程中的性別刻板印象。比如前文提到的,在名字前加Dr.的情況,意味著系統(tǒng)認(rèn)為:如果你是醫(yī)生,那你大概率是個男人。

      雖然創(chuàng)始人Arevik Gasparyan強(qiáng)調(diào)這是一個用于營銷的數(shù)據(jù)分析工具,但有觀點(diǎn)認(rèn)為,它在特定的應(yīng)用方式和地點(diǎn)下,會出現(xiàn)潛在危害。

      例如這項(xiàng)服務(wù)被集成到醫(yī)療聊天機(jī)器人中,它對用戶性別的假設(shè),可能會導(dǎo)致聊天機(jī)器人發(fā)出誤導(dǎo)性的醫(yī)療建議。

      用戶們對產(chǎn)品的性別歧視色彩表示擔(dān)憂,有提問稱:“如果我選擇了既不是男性也不是女性,你如何處理這個問題?你如何避免性別歧視?你是如何處理性別偏見的?”

      對此,Gasparyan稱,服務(wù)是基于“已經(jīng)存在的姓名/性別數(shù)據(jù)庫”,公司也“正在積極尋求解決辦法,以改善跨性別者等群體的用戶體驗(yàn)”,試圖將姓名/用戶名/電子郵件的概念與性別身份區(qū)分開來。

      一位代表也通過電子郵件給出了較為詳細(xì)的回應(yīng):

      “我們明白,我們的模型永遠(yuǎn)不會提供理想的結(jié)果,算法需要顯著改進(jìn)。為了讓它更好地發(fā)揮作用,我們非常期待LGBTQ等群體的反饋,以協(xié)助我們盡可能地改進(jìn)性別分析算法。我們的目標(biāo)是建立一個自學(xué)習(xí)的人工智能,它將不會像任何現(xiàn)有的解決方案那樣帶有偏見。”

      雷鋒網(wǎng)編譯,參考來源:

      https://www.theverge.com/2020/7/29/21346310/ai-service-gender-verification-identification-genderify

      https://baijiahao.baidu.com/s?id=1673625518588393349&wfr=spider&for=pc

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