我們判斷一個人貌美與否,可謂十分主觀,一家人同看電視選美也會互相評論。如果把選美的工作交給人工智慧(AI)評審,是否會客觀點、公平點嗎?

AI又會選出怎樣的冠軍?

 

Youth Laboratories舉行了一場網上選美活動Beauty.ai,收集了來自119個國家的參賽者的素顏照片,讓AI系統評分。他們的AI系統根據人類輸入的資料學習,再按照以下項目,為各人照片評分:皺紋、面部對稱、青春痘及瑕疵數目、種類及目測年齡等。最終結果竟發現種族是最大因素。各個年齡組別合共選出44位勝出者,當中36人為白人。查看全部選美結果

AI系統是怎樣學懂審美的呢?

系統首先要透過大量資料去進行深度學習(deep learning)。比如說,分析過數百萬張照片後,學懂分辨哪些人較多皺紋,哪些較少,在接收到新照片時便懂得去析別及評分。不過由於系統主要透過白人照片去學習,當分析膚色較深人士的照片時,準確度會下降。

AI選美其中一環,就是偵測參加者的皺紋多少,繼而評分。

AI選美其中一環,就是偵測參加者的皺紋多少,繼而評分。(網上圖片)

75%參賽者為白人

一張人像照片對AI系統來說,莫過於是一大堆結合的像素,以AI的角度去評審是一個客觀的方式。然而,這種客觀建基於主要是白人群體的資訊。

AI有偏見嗎?資料庫數量多少正是問題所在,人種多元化不足,意見不足,都會令選美結果出現偏見。Youth Laboratories收集得來的參賽者,75%是歐洲白人,7%是印度人,非洲人更只有1%即是有大約4萬名印度人及9,000非洲人供AI系統參考,未足夠進行深度學習,來判斷一個人美不美。

AI系統在1829歲女性組別選出的五位勝出者。

AI系統在18至29歲女性組別選出的五位勝出者。(Beauty.ai)

首席技術員Konstantin Kiselev解釋:「或許這些地方只有小量人知道這個選美比賽,公關是一個問題,我們希望觸及更多國家及地區。」Beauty.ai在今年10月將會再舉行新一輪選美,希望在歐洲以外地區募集更多參賽者。

按照道理,若果未來資料庫夠大,選出來的選美冠軍可能更合大眾標準

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