นักวิจัยเบลอรูปใบหน้าที่ทำให้เกิดอัลกอริธึมเป็นพัน ๆ วิธี

PHOTOGRAPH: MADS PERCH/GETTY IMAGES

ความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวทำให้นักวิจัยที่เป็นผู้ดูแล ImageNet เบลอใบหน้าของคนทุกคนภายในชุดข้อมูล เพื่อพิจารณาว่าการทำเช่นนั้นจะส่งผลต่อประสิทธิภาพของอัลกอริธึมการจดจำวัตถุที่ได้รับการฝึกสอนจากชุดข้อมูลหรือไม่ ImageNet มีภาพ 1.5 ล้านภาพพร้อมป้ายกำกับประมาณ 1,000 ป้าย แต่มีเพียง 243,198 ภาพเท่านั้นที่ถูกเบลอ นักวิจัยเบลอใบหน้าโดยใช้บริการ AI ของ Amazon Rekognition และพบว่าไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของอัลกอริธึมการจดจำวัตถุหลายตัวที่ได้รับการฝึกสอนโดยใช้ ImageNet Olga Russakovsky จาก Princeton University กล่าวว่า "เราหวังว่าการพิสูจน์ของแนวคิดนี้ จะปูทางไปสู่แนวทางปฏิบัติในการรวบรวมข้อมูลภาพที่คำนึงถึงความเป็นส่วนตัวมากขึ้นในภาคสนาม" อย่างไรก็ตาม Aleksander Madry แห่งสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์กล่าวว่าการฝึกโมเดล AI บนชุดข้อมูลที่มีใบหน้าเบลออาจส่งผลที่ไม่ได้คาดคิด Madry กล่าวว่า "อคติในข้อมูลเป็นเรื่องละเอียดอ่อนมาก แต่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Wired