去賽馬克算法被指歧視黑人 AI學術(shù)大牛被噴:退網(wǎng)不玩了
美國愈演愈烈的BLM黑命貴運動不斷擴大,學術(shù)圈也不可避免地要被影響到了,前不久某個AI算法將美國前總統(tǒng)奧巴馬算成了白人,AI大牛Yann Lecun純粹從技術(shù)角度解釋了下這個問題,結(jié)果被噴了很久,現(xiàn)在直接宣布退出推特不玩了。
前不久美國杜克大學的科研人員宣布了一種新的AI去馬賽克算法PULSE,跟傳統(tǒng)的超分辨率算法不同,它不是填補像素,而是先生成高清大圖,然后降低圖片分辨率與原始圖片對比,從中找到匹配程度最高的圖像。
PULSE算法可以在短短幾秒內(nèi)就把16x16像素的低分辨率圖片提升到1024x1024級別,精度提升了64倍,而之前的AI算法提升不過8倍左右。
這個算法本來是一項重要的技術(shù)突破,然后有網(wǎng)友用這個算法算了一張美國前總統(tǒng)奧巴馬的馬賽克圖片,如上圖所示,左邊大家都看得出是個黑人,結(jié)果算完之后變成了一個白人的圖像。
放在以前這種差異最多會引起網(wǎng)友的調(diào)侃,不過現(xiàn)在美國的BLM運動之下,這件事一下子成為焦點,引出了對歧視黑人的聲討。
事后PULSE算法團隊也做過解釋,表示這個差異可能是源于他們使用的StyleGAN數(shù)據(jù)集(注:深度學習中使用的樣本數(shù)據(jù)對最終結(jié)果影響很大,就像是一種模仿秀)。
至于Yann Lecun,他在這件事中本來是路人,拿過圖領(lǐng)獎、擔任FB公司首席AI科學家的他針對這件事也做了技術(shù)解釋,理由也是數(shù)據(jù)偏差,稱PULSE算出來的人臉傾向于白人是因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在FlickFaceHQ上訓練的,后者大部分照片都是白人。
他還多加了一句話,稱如果使用塞內(nèi)加爾的數(shù)據(jù)進行訓練,那么結(jié)果出來肯定都像是非洲人。
Yann Lecun的解釋在科學上沒問題,但是這番話惹怒了BLM群體,導致他這幾天一直被網(wǎng)友噴,認為他的立場有問題等等。
雖然后面Yann Lecun發(fā)了更多推文及文章來解釋自己的立場,但是現(xiàn)在沒用了,最后最后他不得不請求大家停止互相攻擊,宣布自己要退出推特,這會是他最后一條推特。