Turli xil

Avtonom avtomashinalar qorong'i teri rangidagi piyodalarni taniy olmaydi

Avtonom avtomashinalar qorong'i teri rangidagi piyodalarni taniy olmaydi

Yangi hisobot shuni ko'rsatadiki, avtonom avtoulovlarga piyodalarni tanib olishga yordam berish uchun mo'ljallangan tizimlar terisi qorong'i odamlarni tanib olishda muammolarga duch kelishi mumkin. Xavotirli tadqiqot arxiv arxiviga oldindan chop etish serveriga yuklandi.

HAM BUNAQA KO'RING: Badiiy intellekt bo'yicha BIAS intizom va shafqatni talab qiladi

Yuzni tanib olish uchun ba'zi dasturlarning qorong'u teri ranglari bilan ishlashga qiynalganligi haqida allaqachon dalillar mavjud edi. Ammo avtonom avtoulovlarni o'rganish natijalari o'lik oqibatlarga olib kelishi mumkin.

Dunyolarning eng yaxshi namoyishi

Georgia Tech tadqiqotchilari tadqiqotni yakunlash uchun zamonaviy ob'ektlarni aniqlash tizimlarida qo'llanilgan sakkizta sun'iy intellekt modellarini o'rganishdi. Ushbu tizimlar avtonom avtoulovlarga yo'l belgilarida, piyodalarni va boshqa narsalarni tanib olishlariga imkon beradi.

Ular ushbu tizimlarni Fitspatrik shkalasi asosida ikki xil toifadan foydalanib sinovdan o'tkazdilar. Odam terisi rangini tasniflash uchun odatda ishlatiladigan o'lchov.

Qorong'u teri yuqori xavf ostida

Teri ranglari qoraygan piyodalar rasmlari guruhlari taqdim etilganda tizimning aniqligi 5 foizga kamaydi. Va nashr etilgan qog'ozga ko'ra, modellar o'lchovdagi uchta eng quyuq soyalar bilan piyodalarga duch kelganda "bir xil darajada yomonroq ishlashni" ko'rsatdilar.

Ushbu natijalar fotosurat kunduzi yoki kechasi olinganligini hisobga olgan holda natijalar o'rnatilgandan so'ng keladi. Xulosa qilib aytganda, hisobotda terisi quyuqroq bo'lgan odamlar, engilroq teriga qaraganda avtonom avtoulovlar hukmronlik qiladigan yo'llar yaqinida xavfsizroq bo'lishlari tavsiya etiladi.

Yomonlikni yo'q qilish tadqiqotlarning xilma-xilligidan boshlanadi

Hisobotda minnatdorchilik bilan ushbu tushunarsiz haqiqatni qanday tuzatish kerakligi haqida qisqacha ma'lumot berilgan. Bu tizimlarni o'rgatish uchun ishlatiladigan ma'lumotlar to'plamidagi qora tanli piyodalarning rasmlari sonini shunchaki ko'paytirish bilan boshlanadi.

Ushbu tizimlarning rivojlanishi uchun mas'ul muhandislar ushbu guruh uchun tizimlarni yuqori aniqlikda tayyorlashga ko'proq e'tibor qaratishlari kerak.

Mualliflarning ta'kidlashicha, ushbu taniqli tizimlarni dunyoga joylashtirishdan oldin ushbu muhim masalani hal qilish uchun etarlicha ishonchli dalillarni taqdim etishadi, bu sun'iy intellekt dunyosida umuman xilma-xillikning yo'qligini yana bir eslatadi.

Afsuski, bu sun'iy intellekt bilan ishlaydigan tizimlarda potentsial halokatli irqchilik haqida birinchi hisobot emas. O'tgan yilning may oyida ProPublica, sudyalarga jinoyatchining jinoyat sodir etishiga xavf tug'dirish xavfini aniqlashda yordam beradigan dastur qora tanli odamlarga nisbatan g'arazli ekanligini xabar qildi.

Irqiy profillar o'limga olib keladi

Ushbu tizim sudyalar tomonidan jinoiy jazo tayinlashda qo'llaniladi, u shaxsning qayta jinoyat sodir etish ehtimoliga qarab balni taqdim etadi. Balning yuqoriligi ular qayta jinoyat sodir etishini anglatadi, past ball esa bu ehtimoldan yiroq.

Tergov jurnalistlari 2013 va 2014 yillarda Florida shtatidagi Brouard okrugida 7000 dan ortiq odamga berilgan xavf balini baholadilar va keyingi ikki yil ichida xuddi shu odamlarga nisbatan yangi jinoyatlar sodir etilishida ayblanadimi yoki yo'qligini tekshirdilar.

Algoritm nafaqat ishonchliligini isbotladi, balki zo'ravonlik bilan jinoyat sodir etishni bashorat qilgan odamlarning atigi 20 foizi shunday qildi. Shuningdek, u irqiy tarafkashlik qilgan.

Qora tanli ayblanuvchilarni kelajakdagi jinoyatchilar deb atash ehtimoli ko'proq edi, ularni noto'g'ri oq tanli ayblanuvchilardan deyarli ikki baravar yuqori nishonga olishdi. Oq tanli ayblanuvchilar qora tanli ayblanuvchilardan ko'ra kamroq xavfli deb nomlangan.

Sun'iy intellektni rivojlantirish bo'yicha hamjamiyat birlashishi va ommaviy ravishda bunday zararli tarafkashlikka qarshi jamoatchilik pozitsiyasini qabul qilishi kerak.


Videoni tomosha qiling: AVTO KREDIT 2021. TOLIQ MALUMOT. AVTOSALON NARXLARI 2021 (Yanvar 2022).