วันพฤหัสบดีที่ 3 ธันวาคม พ.ศ. 2563

การฝึกสอน AI ด้วยข้อมูลส่วนใหญ่ที่เป็นใบหน้าที่กำลังยิ้มจะลดความเที่ยงตรงและทำให้เกิดความลำเอียง

Image Credit: SDI Productions

นักวิจัยจาก Universitat Oberta de Catalunya ของสเปนและ Universidad Autonoma de Madrid ร่วมกับทีมงานจาก Massachusetts Institute of Technology พบว่าระบบรู้จำใบหน้ามีความลำเอียงต่อการแสดงออกทางใบหน้าบางประการ นักวิจัยได้ทดลองกับตัวแบบการรู้จำใบหน้าชั้นนำ 3 ตัว ที่ถูกฝึกสอนโดยใช้ฐานข้อมูลแบบเปิดเผยรหัส (open source database) เช่น VGGFace2 และ  MS1M-ArcFace โดยวัดประสิทธิภาพกับคลังข้อมูล 4 ชุด 

นักวิจัยใช้ซอฟต์แวร์ Affectiva ในการจำแนกภาพจากคลังข้อมูลที่ใช้ทดสอบ โดยจำแนกจากการแสดงออกทางใบหน้า ซึ่งนักวิจัยพบว่ากว่า 60% มีการแสดงออกปกติ และ 90% ของชุดข้อมูลเป็นใบหน้าแบบปกติและกำลังมีความสุข โดยการแสดงออกว่าประหลาดใจและเบื่อหน่ายมีไม่เกิน 6% ในขณะที่ความรู้สึกเศร้า กลัว และโกรธมีน้อยมาก (ต่ำกว่า 1%) นอกจากนี้ยังมีความแตกต่างตามเพศด้วย เช่นจำนวนของผู้หญิงที่กำลังมีความสุข มีจำนวนเกือบเป็นสองเท่าของผู้ชาย 

นักวิจัยบอกว่า การขาดความหลากหลายในการแสดงความรู้สึกทางใบหน้าจากฐานข้อมูลใบหน้าที่มีไว้สำหรับการพัฒนาและประเมินระบบรู้จำใบหน้า ทำให้มีข้อเสียหลายประการ และประการหนึ่งก็คือช่องโหว่ด้านความมั่นคงของระบบที่กำลังใช้กันอยู่

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  Venture Beat

ไม่มีความคิดเห็น:

โพสต์ความคิดเห็น