Meta開源FACET資料庫,協助降低人工智慧應用時可能發生歧視偏差

Meta近期推出名為FACET (FAirness in Computer Vision EvaluaTion)的人工智慧應用資料庫,並且將其開源對外提供使用,將能讓不同人工智慧視覺識別模型分析判斷是否存在人種歧視等偏差情形。

Meta開源FACET資料庫,協助降低人工智慧應用時可能發生歧視偏差
Meta開源FACET資料庫,協助降低人工智慧應用時可能發生歧視偏差

FACET資料庫以3.2萬張照片構成,其中包含總計5萬名不同人種詮釋影像,其中每張照片更由人類專家進行標記,分別涵蓋年齡、性別、膚色、髮型等生理特徵標記,另外也會依照職業等類型進行標記分類。

除此之外,此資料庫也包含來自OpenDataLab開源數據平台SA-1B收錄約6.9萬名配戴口罩的人種屬性標記內容,藉此讓更多人工智慧模型可透過此開源資料庫進行學習訓練。

而建立此資料庫,Meta表示希望能讓人工智慧有更好識別效果,避免在人工智慧技術應用產生人種歧視等偏差問題。透過將此資料庫開源,Meta認為有助於協助研究人員進行類似資料標記,同時也能促進人工智慧技術應用的平等性。

Meta開源FACET資料庫,協助降低人工智慧應用時可能發生歧視偏差
Meta開源FACET資料庫,協助降低人工智慧應用時可能發生歧視偏差

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