在美國學(xué)術(shù)界聲援BLM（Black Lives Matter）之后，事情的走向有點難以預(yù)料。

學(xué)術(shù)界的反種族歧視反省似乎沒有了下文，但是如火如荼的BLM運動早已蔓延開來，這次將矛頭指向了AI界。

事情的起因是杜克大學(xué)提出了一種稱之為PULSE（Photo Upsampling via Latent Space Exploration）的AI算法。它可以輕松將馬賽克級別畫質(zhì)的人臉圖像轉(zhuǎn)化為計算機生成的高清畫質(zhì)圖像，也可以“有來有往”地將高清畫質(zhì)給降級到高糊狀態(tài)，反正是效果極好。

問題就出在，PULSE生成的圖像可不保證是還原的原始人物的頭像，而且在人臉膚色上還會進(jìn)行大膽“創(chuàng)新”，把原本是黑膚色的人像變成了白膚色的。比如奧巴馬：

這一結(jié)果被美國網(wǎng)民發(fā)現(xiàn)之后，紛紛將涉嫌種族歧視的矛頭指向人工智能。然后將事情引向高潮的是AI界的標(biāo)桿性人物Yann LeCun，他在推特上給出了自己的解釋，大意是出現(xiàn)這種偏差的原因是由于數(shù)據(jù)集的偏差。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集主要是用了白人照片，如果是換成黑人照片，可能會出現(xiàn)生成的人像更多是黑人的情況。

LeCun的一番解釋卻換來了兩位同行的反駁，她們聲稱LeCun的解釋是“避重就輕”，忽視了AI的偏見來自于更廣泛的社會不公和偏見的影響。

為此，LeCun選擇道歉以息事寧人，不愿意將這一話題繼續(xù)擴大。然而AI界已經(jīng)為此分成了兩派，就LeCun是否在為“AI的種族歧視”辯護(hù)和是否應(yīng)該為此事道歉吵得不可開交。

今天，在社交網(wǎng)絡(luò)中不堪其擾的LeCun呼吁所有人停止相互的攻擊，再次申明自己反對一切形式的歧視，并決定退出推特來表明這一態(tài)度。

相互攻擊的口水戰(zhàn)確實對于解決問題于事無補，但AI算法中存在種種的“偏見”和“歧視”，則仍然是AI界嚴(yán)肅面對的 “事實性”問題。

不過，就導(dǎo)致AI偏見的種種原因，人們?nèi)匀辉跔幷摬恍?，而至于如何解決AI中存在的種種偏見，則同樣沒有一致的定論。我們希望盡可能呈現(xiàn)出這一爭論的復(fù)雜樣貌，來探索下破解AI偏見的方案中有無最優(yōu)解。

AI的“有色眼鏡”世界

今年5月底，微軟宣布要裁撤80名外包編輯，交由AI算法負(fù)責(zé)接下來的MSN新聞抓取、排版和配圖等工作。

（MSN 在關(guān)于Jade的報道中錯誤地使用了Leigh的照片）

然而就在宣布之后不到一周時間里，AI編輯就捅了婁子，在一篇關(guān)于阿拉伯裔歌手Jade Thirlwall的文章中，配圖卻用成了該團隊另外一個非裔成員Leigh-Anne Pinnock的照片。更讓人哭笑不得的是，這篇文章正是Jade講述自己曾經(jīng)遭受種族歧視經(jīng)歷的文章。

（左三是Jade Thirlwall，右一是Leigh-Anne）

AI算法又用“AI臉盲”的偏見再一次不經(jīng)意地“歧視”了一把Jade和她的伙伴Leigh-Anne。雖然說兩位女團成員長得是有那么一點想象，但是AI就不能長長眼，正確區(qū)分出兩人的膚色差別嗎？

事實上，AI人臉識別在深色皮膚族裔的識別上，問題一直存在。

2018年，MIT媒體實驗室的研究員Joy Buolamwini（算法正義聯(lián)盟的組織者），就“人臉識別技術(shù)在識別不同種族和性別的人臉的效果關(guān)系”的研究中發(fā)現(xiàn)，一些商業(yè)軟件在識別黑色人種的性別的錯誤率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于白色人種，而且膚色越黑，識別率就越低。

研究中，她選擇了微軟、IBM和Face++的人臉識別算法。經(jīng)過測試，算法在識別白人男性的錯誤率僅為1%，在識別白人女性的錯誤率為7%。而到了識別黑人男性的錯誤率則升至12%，黑人女性的識別錯誤率則高達(dá)35%，也就是每三個黑人女性就會被錯誤識別一次性別。

而這次研究被哈弗福德學(xué)院計算機科學(xué)家Sorelle Friedler評價為第一次證明人臉識別對不同人群有不同效果的研究。

其實之前業(yè)界早已經(jīng)意識到這一問題，AI在計算機視覺上面存在的認(rèn)知偏見，可能會導(dǎo)致種族歧視，比如2015年，谷歌的圖像識別技術(shù)就將非裔美國人標(biāo)記為“大猩猩”。

（美國邊境警察檢查護(hù)照）

當(dāng)時出現(xiàn)這樣的狀況，還可以理解為圖像識別算法不夠成熟，而現(xiàn)在這一問題卻仍然并未得到更好的解決。2019年底，美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）的一項研究表明，世界上許多頂尖的面部識別算法都存在年齡、種族和民族偏見。研究顯示，一些美國本土開發(fā)的面部識別軟件中，中年白人男子的識別準(zhǔn)確率最高，而非裔美國婦女識別錯誤率最高，少數(shù)族裔、兒童和老年人的錯誤識別率也相對更高。在某些情況下，亞裔和非裔美國人被錯誤識別的概率是白人的100倍。

AI偏見的范圍，自然不僅僅限于人臉識別領(lǐng)域。比如在算法招聘、犯罪風(fēng)險預(yù)測以及疾病風(fēng)險評估當(dāng)中，都會因為算法模型的偏差和數(shù)據(jù)的不完善導(dǎo)致AI的偏見。

比如，2018年，研究者在亞馬遜的招聘算法中發(fā)現(xiàn)，在技術(shù)職位的簡歷中，對包含有“女性”的一詞的簡歷進(jìn)行了降級。而將AI應(yīng)用于某些人可能再犯罪的風(fēng)險評估時，更多以司法部的歷史數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行訓(xùn)練。而現(xiàn)實數(shù)據(jù)中，美國黑人就比白人或西班牙裔更容易被警察攔截。

再比如，美國某公司在利用AI篩選慢性病高風(fēng)險人群的過程匯總，他們主要根據(jù)患者支付的醫(yī)療費用來評估的患者患并發(fā)癥的風(fēng)險高低。但他們發(fā)現(xiàn)，在實際過程中，當(dāng)黑人和白人患者花費相同的情況下，模型給出的黑人患者的風(fēng)險評分仍會低于白人患者。也就是，即使在風(fēng)險相似的情況下，該模型也更傾向于選出更多白人患者進(jìn)入護(hù)理計劃。

也就是說，在現(xiàn)實世界中存在的種族歧視、性別、年齡歧視、少數(shù)人群歧視等問題，不僅在AI算法中存在，甚至還會通過一種更直接有效地方式放大。

AI算法的“色差”體質(zhì)，難道真的像LeCun所言，就是AI訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集的問題嗎？

AI“色差”從何而來？

在我們大多數(shù)人的意識中，科技通常是中立的。不管在全世界任何體制中、面對任何人群，科技遵循的規(guī)則都是客觀的、中立的，就像建造高樓要遵循力學(xué)結(jié)構(gòu)原理，防御新冠病毒要遵循科學(xué)檢測和消殺防護(hù)手段一樣。

偏偏AI這位科技領(lǐng)域的新寵，從誕生之日起就帶著神秘的算法黑箱和挑戰(zhàn)人類智能的宏偉愿景。同時不可避免地也帶有了人類設(shè)計者的主觀色彩和個人偏見。

在AI應(yīng)用中，最顯而易見的一種人類性別偏見甚至都沒有上升到算法層面，而僅僅在人類選擇AI助手中就暴露無遺。

現(xiàn)在，主要的智能音箱或者智能設(shè)備中的AI助手都默認(rèn)為女性名字和女性聲音。當(dāng)然，大多數(shù)用戶也都表現(xiàn)出對于女性聲音的偏好。但這一默認(rèn)出廠設(shè)定隱含著一個來自現(xiàn)實社會的偏見，那就是人們更傾向于把女性設(shè)定為服務(wù)助理的角色，繼續(xù)強化了女性的次要地位和順從男性的角色定位。

在深入到那些由于AI圖像識別算法導(dǎo)致的種族歧視和性別歧視案例中，其實也可以發(fā)現(xiàn)AI算法的決策過程以及導(dǎo)入訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過程中都有研發(fā)者個人的價值觀、認(rèn)知缺陷和偏見等因素參與其中。

比如，在PULSE進(jìn)行高清圖像生成的案例中，LeCun的解釋一定意義上是可能的，就是如果在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中加入更多的黑人照片，那么生成的照片可能會更多是黑人的膚色。但是，AI偏見的鍋也不能完全甩給數(shù)據(jù)偏差（LeCun在此的回應(yīng)確實有點草率）。

AI藝術(shù)家Mario Klingemann通過驗證指出，PULSE將黑人圖像生成為白人的問題，并非出自數(shù)據(jù)，而是算法本身。他通過使用StyleGAN（PULSE也采用了英偉達(dá)的這一算法）從相同像素的奧巴馬圖像中生成的更多是非白人照片。當(dāng)然，Mario也不能真正指出到底是算法在什么情況下出現(xiàn)這種錯誤的。

在對LeCun的回應(yīng)中，在AI正義聯(lián)盟工作的研究者Deborah Raji指出，AI的偏見受到更廣泛的社會不公正和偏見的影響，而不僅僅是使用“正確”的數(shù)據(jù)集來能解決更大的社會不公問題（當(dāng)然Raji的指責(zé)也有點超綱）。

通過以上爭論，我們其實可以得出一個更折中的答案。AI是大規(guī)模帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的產(chǎn)物，數(shù)據(jù)集中反映不同種族、性別的樣本數(shù)據(jù)占比的失衡，確實將反映到AI算法模型的結(jié)果當(dāng)中，從而又會強化算法模型對于某一類數(shù)據(jù)的判斷，而弱化對缺失數(shù)據(jù)的判斷。而訓(xùn)練數(shù)據(jù)的偏見則來自于人類研究者對于數(shù)據(jù)的收集方式的偏頗。

在以往的數(shù)據(jù)收集，更多來自于研究者更為熟悉的人種，或者是互聯(lián)網(wǎng)上面的數(shù)據(jù)。但事實上，這些數(shù)據(jù)也并非“客觀中立”，而早已帶上了人類世界的“偏見”標(biāo)簽。比如在谷歌中，搜索CEO的圖片，絕大多數(shù)都是男性CEO，其比例要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于實際當(dāng)中的男性CEO比例。而搜索黑人名字，則往往會跟“犯罪”、“逮捕”等標(biāo)簽綁定。此外，在英文搜索中，其他少數(shù)族裔的數(shù)據(jù)也很少會被搜索到。由此形成的數(shù)據(jù)集而訓(xùn)練的模型將延續(xù)人類的偏見。

一個典型的案例就可以理解。去年，微軟、谷歌、亞馬遜等AI在識別低收入國家的物品上面，準(zhǔn)確度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于高收入國家的物品。不完整的數(shù)據(jù)集導(dǎo)致AI也會“嫌貧愛富”了。

也就是說，AI算法和數(shù)據(jù)集的問題直接導(dǎo)致了偏見和歧視的出現(xiàn)，而導(dǎo)致AI算法和數(shù)據(jù)集出問題的原因則來自于人類研究者一開始的認(rèn)知缺陷和原始數(shù)據(jù)隱藏的偏見問題。

在BLM運動愈演愈烈的當(dāng)下，AI偏見問題正從一個圈內(nèi)被忽視的“頑疾”走出圈外，成為社會大眾關(guān)心的公平正義問題。那么，這是否能成為解決這一問題的最好契機呢？

AI“色差”該如何“糾偏”？

客觀來說，想要真正清除AI算法的這些“色差”偏見，難度極大。不然AI界也不會坐視這個問題的泛濫。不過，至少在美國非裔男子佛洛依德事件之后，科技公司已經(jīng)開始意識到AI算法帶來歧視問題的嚴(yán)重性了。

比如，IBM等公司就做了一件“釜底抽薪”的事情——既然AI（僅指人臉識別）有問題，那我不用還不行嗎？

（IBM現(xiàn)任首席執(zhí)行官Arvind Krishna）

6月8號，IBM旗幟鮮明地聲明要徹底放棄人臉識別業(yè)務(wù)， “反對將面部識別技術(shù)在內(nèi)的任何技術(shù)用于大規(guī)模監(jiān)控、種族定性、侵犯基本人權(quán)與自由，或其他任何不符合我們價值觀和信任與透明原則的目的?！?/p>

隨后，亞馬遜和微軟也緊隨其后，只是打了折扣，聲明有條件地限制自己的人臉識別技術(shù)提供給美國警方使用。

IBM這種自絕于AI的方法，當(dāng)然可以避免人臉識別技術(shù)在種族歧視上的濫用。但是一竿子打死AI并不能徹底解決問題。人臉識別在現(xiàn)實世界的應(yīng)用既有普遍場景，也有重要作用。通過追根溯源，提高少數(shù)族裔和女性老人等群體的人臉識別準(zhǔn)確度，不是更有意義嗎？

導(dǎo)致AI偏見的原因可能是復(fù)雜因素的集合，那么解決AI偏見的“藥方”，自然也是需要多管齊下的。綜合來看，糾正AI偏見要從技術(shù)、立法和團隊三方面來整體改進(jìn)。

在技術(shù)層面，豐富數(shù)據(jù)源類型和規(guī)模，構(gòu)建更公平的數(shù)據(jù)集，這成為解決AI偏見最直接、看起來也最可行的方式。

在立法層面，建立算法問責(zé)制度，由AI組織成立專業(yè)機構(gòu)實現(xiàn)對算法的審查和監(jiān)督。盡管歐洲的GDPR、美國的《算法問責(zé)法案》已經(jīng)有相關(guān)規(guī)定，但實際操作仍然存在難度，這就要求擁有AI算法的科技企業(yè)在算法透明性和可解釋性上做出巨大讓步。

在團隊層面，增加科技公司中AI團隊的人群多樣性，特別是女性和有色人種的比例，也許是解決這一問題的可行方法。畢竟，之前的AI技術(shù)大多是由西方白人男性主導(dǎo)，這很可能是導(dǎo)致美國眾多AI算法帶有種族歧視、性別歧視的一個“隱含”原因（但并不能確定其中包含直接的因果關(guān)系）。

更為重要的是，在今后的算法測試中，在公布結(jié)果前，應(yīng)該加入更多樣化的應(yīng)力測試，包括增加對不同國籍、種族、膚色、性別、年齡等數(shù)據(jù)的測試，提前發(fā)現(xiàn)算法中可能存在的認(rèn)知偏見。

此外，通過開源社區(qū)和開源技術(shù)來消除AI偏見，也可能是一個不錯的思路。至少首先解決了AI算法的透明性問題。同時，諸如像研究者提出的自動白箱測試技術(shù)——DeepXplore，可以增強了AI應(yīng)力測試的強度，以驗證AI的黑盒問題，并消除可能帶來的偏見問題。這也是值得研究者們長期關(guān)注的問題。

在解決AI偏見的問題上，我們不可能抱著過于激進(jìn)的態(tài)度，希望通過一次社會運動就能徹底推動技術(shù)界去消除這一技術(shù)問題，畢竟這一問題的根源更多是來自于人類自身。

我們的認(rèn)知偏見其實要遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于AI，而AI所做的就是“學(xué)會”并“放大”我們的偏見和歧視。因此，對于AI算法訓(xùn)練的糾偏就顯得刻不容緩，但又不能操之過急。正如AI算法要經(jīng)過一次次調(diào)參的過程來將訓(xùn)練結(jié)果調(diào)整至越來越接近完美的準(zhǔn)確狀態(tài)，AI的糾偏也需要這樣一個一步步緩慢調(diào)整的“調(diào)參”過程，只不過這個過程要更為復(fù)雜和艱辛。

在這個過程中，AI研究者首先是跟自己的認(rèn)知盲區(qū)和個人偏見做斗爭。如果你認(rèn)為AI中存在的偏見不是什么大問題的時候，它本身已經(jīng)就是一個很大的問題了。

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