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研究人员还测量了图像中女性面部与男性面部的大小情况(目前的技术只能捕捉人脸的大小情况,忽略了头发、珠宝和头饰等因素的影响)。结果显示,男性面孔平均占到的图像面积更大,这种差异导致图像中男性平均面部尺寸比女性大出了10%。在Facebook的图像中,这表现为男性人物能给读者带来更大的视觉冲击。

机器学习的确可以极大地提高我们处理数据的效率,但与传统的计算机程序不同,机器学习遵循一系列严格的步骤,它们的决策方式在很大程度上隐而不显,并且高度依赖于用来训练自身的数据。这些特点可能导致,机器学习工具产生更难以被人理解和提前预测到的系统性偏差。

具体来看,在涉及经济相关的帖子中,女性面孔的平均尺寸比男性小19%,但在娱乐相关的内容中,女性面孔的平均尺寸比男性大7%。

预案显示,临港亚诺2017年、2018年、2019年1-9月的净利润分别为2,332.39万元、536.97万元、3,295.57万元,由数据来看,今年前三季度,标的净利润超过2017年和2018年两年的总和。与此同时,交易对手方则作出业绩承诺,2020年、2021年、2022年的承诺净利润合计不得低于人民币16,000万元。

亚太实业在最近几年深陷业绩泥潭,从公司8个曾用名特别是ST占比较大可以侧面反应,此次跨界并购精细化工企业,可以说是上市公司的“自救”。但本文所述的几个现状也确实存在,本次跨界并购能否成功实现,我们还需后续观察。

Joy提醒我们关注基准数据集的偏差。“当我们讨论面部分析技术的准确性时,是通过一系列图像或者视频测试来完成的。这些图像数据构成了一个基准,但并不是所有的基准都是平等的。”

细看公司财务数据,公告显示公司前三季度实现营业收入为1178.26万元,较上年同期减少37.38%,但在第三季度上市公司营收为0元。事实上,公司的主营业务已经几近停滞,2018年度全部收入来源为房地产项目亚太玫瑰园项目的房产销售。据深交所此前问询函显示,该项目期末存货“开发产品”科目余额仅为4078万元,“开发成本”科目余额1.1亿元且较年初仅新增46.88万元。

毕竟,算法偏见的背后,其实是我们人类自己的偏见。参考链接:1.https://www.journalism.org/2019/05/23/men-appear-twice-as-often-as-women-in-news-photos-on-facebook/

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai),原标题为:《人脸识别的肤色性别偏见背后,是算法盲点还是人心叵测?》,题图来自:。

截至今年三季度末,临港亚诺化工总资产4.22亿元,总负债2.5亿元,净资产1.73亿元。粗略计算,此次交易中临港亚诺化工预估值5.6亿元至6亿元,相较于其净资产增值率分别达223.7%、246.8%。

为了在数据层就尽最大可能地剔除偏差,Joy提出,应当构建更具包容性的基准数据集。为了平衡基准数据,她列出了世界上妇女在议会所占比例最高的十个国家,其中卢旺达以超过60%的女性比例领先世界。考虑到北欧国家和少数非洲国家具有典型代表性,Joy选定了3个非洲国家和3个北欧国家,通过选择来自这些国家年轻、深肤色的个体数据来平衡数据集中的皮肤等类型。

你也许会为女性身影的稀少而感到疑惑,这在一定程度上和更大的社会现实相关。比如,在关于职业足球队的新闻报道中,识别出的图像大多都是男性;在针对美国参众两院(女性占比为25%)的报道中,识别出的女性面孔当然要比男性少得多。

亚马逊相关负责人表示,该公司使用了超过100万张面孔数据作为基准来检测产品的准确率。但是,不要被这个看起来很大的样本迷惑了。“因为我们不知道基准数据的详细人口统计学数据。没有这些信息,我们就无法判断,是否在基准选择上,就可能埋下了种族、性别或者肤色等偏见的可能。”

亚马逊面部识别系统对不同肤色、性别的测试准确度Google将这位用户的朋友识别为“大猩猩”“不管其正确性如何,面部识别技术都可能被滥用,”Joy说道。准确或者不准确地使用面部识别技术对他人的身份、面孔、性别进行分析,都可能侵犯到他人的自由。比如,不准确的识别可能会使得无辜者蒙冤,受到执法人员的无理审查,这并不是假想的情况。

打开亚太实业的F10,看看公司的基本情况,最显眼的莫过于亚太实业一连串的曾用名,从曾经的寰岛实业,到如今的亚太实业,出去中间一个重复的简称,亚太实业的曾用名足足有8个,特别引人注目的是一大堆的ST,由此我们也可以粗略窥视到这家企业的“窘境”。

值得注意的是,此前亚太实业刚宣布出售资产给子公司、同时收购化工公司,亚太实业就收到深交所的问询函。

截至本预案签署之日,亚太实业持有同创嘉业价值人民币1,342.29万元的股权一直处于冻结状态。你公司及你公司实际控制人朱全祖承诺将于披露重大资产重组草案前将股权冻结全部解除。

AI的种族歧视,是算法盲点还是人心叵测?

当这些有偏差的识别系统被广泛应用到社会生活中,就可能导致更糟糕的后果。Joy Buolamwini在TED上发表题为How I"m fighting bias in algorithms的演讲

即便在同样的基准下,面部识别系统的准确度数字可能也会发生变化。人工智能并不完美。在这种情况下,通过提供置信度给用户更具体的判断信息是一个有用的做法。

根据重组预案,2018年收购标的临港亚诺的营收是1.9亿元,是上市公司营收的5倍,此次“蛇吞象”式的交易显然构成重大资产重组。而采用现金交易不会发生上市公司股权变动,亚太实业的实控人也不会发生变化,故不会构成重组上市。

在这个“人机博弈”的交互挑战中,你不妨也大胆猜测下,哪些部分影响了系统的判断?首先,输入一张清晰的图片到机器视觉系统,此时,不管是算法还是你,都可以清楚地判断出照片中人物的性别。接下来,照片中出现了若干方框,提示信息告诉你,“选中某一方框意味着,在图片中遮挡隐藏该部分内容,你的选择有可能影响性别判断。”

从这个角度看,皮尤研究中心用一个简化的实验,展示了用于训练算法的数据是如何将隐藏的偏差、意外的错误引入到了系统结果中。研究人员表示,随着算法正在人类社会中发挥越来越重要的决策影响力,了解它们的局限、偏差具有重要意义。

不同系统对深肤色演员的识别数据不同Facebook曾宣布,在名为Labeled Faces in the Wild的数据集测试中,自己面部识别系统的准确率高达97%。但当研究人员查看这个所谓的黄金标准数据集时,却发现这个数据集中有近77%的男性,同时超过80%是白人。

公开财务数据显示,亚太实业自2002年以来一直处在亏损和“微盈”之间徘徊。自亚太实业2010年转型房地产开发业务以来,在其他房地产开发商业绩大幅增长之际,身处甘肃的亚太实的业盈利仍然没有实质改观,最近几年深陷业绩泥潭,从去年年末开始,亚太实业开始筹划重组脱困。

为了更好地了解这一过程中的规则,皮尤研究中心进行了一个有趣的实验,他们将自己中心工作人员的图像上传到机器视觉系统,并对图像内容进行部分遮挡,希望从中寻得规律,找到是哪些面部区域会让算法做出或改变决策。

对此,深交所也要求亚太实业说明今年4月筹划重组又终止的具体原因及考虑,本次筹划重大重组事项是否审慎,董事、监事、高管在本次交易中是否勤勉尽责,是否有利于维护你公司和全体股东的利益。

皮尤研究中心的一项最新研究发现,Facebook的新闻图片中,男性出现的频率是女性的两倍,且大部分的图片是关于男性的。

在TED演讲中,Joy和大家分享了一个小故事:在同样的光线条件下,面部识别系统只能检测到浅肤色的参与者;只有戴上白色面具,才能检测出深肤色的参与者。“在人工智能工具确定人脸的身份或者辨别表情信息前,最基本的前提是,检测出人脸。但是,面部识别系统在检测黑皮肤个体上,屡次失败。我只能安慰自己,算法不是种族主义者,是自己的脸太黑了。”Joy说道。

正是基于这个更平衡的数据集,他们对亚马逊、Kairos、IBM、Face++等公司的面部识别系统进行了重新评估。在2018年8月的研究中,他们发现,亚马逊和Kairos在白人男性识别工作上表现优秀,但亚马逊对有色人种的女性面孔识别的准确率很低,仅为68.6%。

对此,深交所也要求公司说明支付此次交易现金对价的具体资金来源和安排,公司履约能力是否存在重大不确定性。

2.https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

亚马逊的面部识别系统为奥普拉·温弗里的这张图片打上了男性标签,并给出了数据置信度Joy表示,现实世界中的脸部识别要比实验检测更为复杂和困难,他们建立的基准数据集也并非完全经受得住考验,“但这就好比跑步比赛,在基准测试中的出色表现,起码能保证你不会刚起步就摔倒。”

那么,是谁在“扭曲”两性?为何有时候,算法眼中的你处在可男可女的模糊地带?进一步讲,性别之外还有哪些偏见?为了应对这种状况,我们可以做些什么?人脸识别下的性别失衡皮尤的这份报告指出,在Facebook上不同类型的新闻报道中,女性在图片中的“在场”情况始终低于男性。在与经济有关的帖子中,只有9%的图片为纯女性内容,与此形成鲜明对比的是,纯男性图像占到了69%。女性在娱乐新闻图片中拥有更多展示机会,但总体上仍低于男性。

2018年12月28日,公司拟向信实集团购买其持有的信实香港70%股权,标的资产100%股份的交易价格暂定为2亿元至2.8亿元。信实香港主营业务为向全球生物技术和制药企业提供创新药物的研发外包服务。然而,因未能在重要事项上达成一致意见,双方于今年4月终止了收购意向。

著名非裔记者、平权运动家Ida B.Wells被识别为男性。为了减少搜索人脸所需的时间,执法部门正在大量使用性别分类。如果需匹配人脸的性别是已知的,通过简单的二分法,就可以大量减少需要处理的潜在匹配数。性别分类正广泛应用到警务活动中。

在目前,包括亚马逊在内的很多科技公司尚未加入这一承诺。“根据我们的研究,贸然向执法部门或者政府机构出售面部识别系统将是不负责任的。”作为算法正义联盟创始人之一的Joy希望,在未来,更多的机构能加入到“安全面孔承诺”,能够负责任地、符合道义地为面部分析技术的发展付出行动。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai)。

为了减少对面部识别技术的滥用,算法正义联盟(Algorithmic Justice League)和隐私与技术中心(Center on Privacy & Technology)发起了“安全面孔承诺”(Safe Face Pledge)活动。

对此,深交所要求亚太实业结合公司及控股股东资金状况,说明是否存在股权冻结无法解除的风险,如有,说明股权冻结无法解除事项是否构成本次重大资产重组的实质性障碍,如无法完成重组,对公司可能造成的影响。

像面部识别这样的机器视觉工具,正被越来越广泛地应用在执法、广告及其他领域,对性别的识别,是其基本功能之一。

偏差来自哪里?如果对比开发者自己声明的准确率和研究者们的研究结论,会发现一个有趣的事情:公司发布的数据和独立第三方的外部准确率总是有所出入。那么,是什么导致了这一差异?

公司其出售所持兰州同创嘉业房地产开发有限公司全部84.156%股权,交易作价预计为7,069.10万元至7,910.66万元;拟以现金交易方式购买河北亚诺生物科技股份有限公司(以下简称“亚诺生物”)所持沧州临港亚诺化工有限公司51%股权,交易作价预计为28,560万元至30,600万元。

在现实生活中,识别你周围人的性别再简单不过,但是对于计算机而言,它的工作需要经历怎样的步骤?计算机如何“看出”你的性别?“在给算法‘喂入’成千上万个图像案例后,作为一个‘成熟的算法’,面部识别系统自己就能学会如何辨别男性和女性。”这种回答虽然可以解释上文的疑问,但对于“黑箱”外的我们,可能并不容易理解这一学习过程。

3.https://medium.com/@Joy.Buolamwini/response-racial-and-gender-bias-in-amazon-rekognition-commercial-ai-system-for-analyzing-faces-a289222eeced

议市厅丨8个曾用名,第3季度营收为0,账面仅800万的亚太实业如何现金收购近3亿的公司?重组事宜遭深交所问询

此前,多伦多大学的研究人员Deborah Raji和麻省理工学院媒体实验室的研究人员Joy Buolamwini撰写了研究报告,指出亚马逊的Rekognition在检测图像中肤色较深的女性性别时,要比判断肤色较浅男性性别的错误率高得多。该研究成果也得到了学者们的支持,但亚马逊曾对两人撰写的这篇报告及研究方法提出过异议。

对此,深交所要求亚太实业说明: 临港诺亚报告期内业绩波动较大的原因,分析说明标的资产是否具备持续盈利能力,本次交易是否符合《重组办法》相关要求; 结合行业竞争格局、标的资产历史业绩、在手订单情况等充分分析标的资产未来业绩承诺的可实现性。

“偏见”带来了什么?最近,包括图灵奖获得者Yoshua Bengio在内的26位AI领域顶尖研究者,在一篇公开博文中要求亚马逊立即停止向警方出售其人工智能服务Amazon Rekognition。亚马逊云计算部门前首席科学家Anima Anandkumar等人也加入了这一联合呼吁。

责任编辑:大有彩票手机

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