用户发现推文照片预览有“偏见”Twitter回应

,为改善用户体验,Twitter很早就开始尝试用算法自动裁剪照片,使得最终生成的预览照片可以呈现整张图最有趣的部分。

不过最近,Twitter正在调查为什么其照片预览似乎更偏爱白人面孔而不是黑人面孔。用户发现,裁剪照片预览的算法存在问题。

当地时间8月23日,美国威斯康星州基诺沙市29岁的非裔男子雅各布·布莱克被警察从背后连续枪击,再次点燃了美国民众的怒火,预计全美还将举行更多反种族主义示威活动。(央视记者 顾乡)

几个Twitter用户在上周末对该现象进行了演示,并发布了含有黑人和白人面孔的帖子示例。Twitter的预览显示白人面孔出现得更为频繁。

Twitter首席技术官Parag Agrawal则表示,该算法模型仍需要“不断改进”,“从实验中学习。”

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对此,特朗普在社交网站上表示,拜登提前重启竞选活动,是“因为他的支持者告诉他别无选择,他的民意支持率正在暴跌!”对于拜登计划在匹兹堡举行竞选活动,特朗普表示:“去匹兹堡吧,2019年在我的帮助下,(匹兹堡)工业创造了新纪录。”特朗普还指责拜登在部分议题上反应迟钝。

2018年,Twitter发表的一篇博客中解释了算法是如何影响的照片预览的生成的。导致算法选择某一类图像的原因之一是具有明显的反差性,这可以解释为什么算法似乎偏爱白人面孔的原因。

“尽管这次测试并不算科学,只是个个例,但它指出了我们接下来需要研究的一些变量。现在两个男人的西装都一样,手却被遮盖住了。”

不过,Twitter的工程师Zehan Wang提到,2017年该算法部署之前就被发现存在偏见,但并未达到“显著”水平。

马丁·路德·金三世也参与了此次活动。他表示,他的父亲马丁·路德·金将为来到这里为正义而战的人们感到自豪,对于他们仍处在这样一个支离破碎的社会也将感到十分难过。

这将是自8月民主党全国代表大会之后,拜登发表的首个重要的竞选演讲。此前,由于新冠疫情蔓延,拜登被迫暂停了线下的竞选活动。

8月17日,民主党全国代表大会开幕。20日,拜登远程接受了民主党总统候选人提名并发表讲话,着重提及美国年轻人关心的话题,包括禁枪、气候变化和种族问题等。

“以前,我们使用面部识别将视角聚焦在可以找到的最突出的面孔上。尽管这种启发式方法还算合理,但由于并非所有图像中都有人脸,因此该方法存在明显的局限性。此外,我们的面部识别系统经常会漏掉,有时甚至在没有人脸时会错误地检测到人脸。”

Twitter首席设计官Dantley Davis发表推文表示,该公司正在尝试改进算法,并对图像生成进行实验:

Twitter团队的Liz Kelley周日表示,该公司已经测试了上述问题,但尚未发现的有种族偏见或性别偏见的证据。“很显然,我们还有很多工作要做。我们将开源这项工作,以便其他人可以审查和复现。”

上述新职业中,“在线学习服务师”与教育关系最为密切。该职业的主要工作任务描述为:对学习者进行学情分析,提出针对性的学习规划和学习建议;为学习者提供全方位、全周期的个性化指导、支持和课程管理服务,解决学习者学习过程中的技术、内容、方法等问题;负责在线学习的班级管理,为学习者建立和维护在线交互社群,激发学习者的学习动机,提高学习兴趣;运用分析和评价工具对学习者的学习活动和学习成果进行综合评价并及时反馈;根据学习者体验,对学习平台、学习工具、学习资源等提出优化建议。

据介绍,此批新职业主要涉及预防和处置突发公共卫生事件领域、适应高校毕业生就业创业需要的新业态领域,以及适应贫困劳动力和农村转移就业劳动者等需要的促进脱贫攻坚领域。新职业响应了互联网技术发展催生的多样化创业就业模式以及信息技术发展对网络信用及安全提出的新要求。例如,随着短视频、直播带货等网络营销行业的兴起,覆盖用户规模达到8亿以上,互联网营销从业人员数量以每月8.8%的速度快速增长,大量中小微企业也因网络直销方式激发出了活力,直接带来的成交额达千亿元。

显然,为了真正评估该模型是否存在偏见,研究人员需要在各类情况下使用大量实例和样本进行研究。

实际上,当Twitter最早使用算法自动裁剪照片预览时,相关的机器学习研究人员在博客中解释了面部识别是裁剪图像的过程,但并未详述图像中对人脸的生成问题。