大发排列3登录-大发排列3玩法

作者:大丰收彩票官方发布时间:2019年11月17日 12:26:42  【字号:      】

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。

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。

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。”

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。

国务院:全面取消在华外资券商等机构业务范围限制

三、深化投资便利化改革(十)降低资金跨境使用成本。尽快出台具体措施,支持外商投资企业扩大人民币跨境使用。扩大资本项目收入支付便利化改革试点范围。推进企业发行外债登记制度改革,完善全口径跨境融资宏观审慎管理政策,支持外商投资企业自主选择借用外债模式,降低融资成本。鼓励外商投资企业资本金依法用于境内股权投资。(发展改革委、商务部、人民银行、外汇局按职责分工负责)

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

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%。

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。

(十二)优化外资项目规划用地审批程序。持续深化规划用地“放管服”改革,加快外资项目落地进度。合并规划选址和用地预审,合并建设用地规划许可和用地批准,推进多测整合、多验合一,推进信息共享,简化报件审批材料。(自然资源部牵头,发展改革委、住房城乡建设部、商务部等部门和各省级人民政府按职责分工负责)

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。

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。

(十六)提高行政规范性文件制定透明度。各地区、各部门制定出台涉及外商投资的行政规范性文件,应当加强合法性审核。与外商投资企业生产经营活动密切相关的行政规范性文件,应当结合实际,合理确定公布到施行之间的时间,提高政策可预见性和透明度。(各部门、各省级人民政府按职责分工负责)

(七)提升开放平台引资质量。鼓励地方人民政府对有条件建设具有较强竞争力产业集群的国家级经济技术开发区予以支持,打造品牌化招商引资平台。建立重点企业联系制度,提供专业化、全流程服务,着力培育带动力强、辐射面广的龙头企业和产业链核心企业。在确有发展需要且符合条件的中西部地区,优先增设一批综合保税区。切实推进国家级经济技术开发区“审批不出区”、“互联网+政务服务”和“最多跑一次”改革,创新完善企业服务体系,构建一流营商环境。(财政部、工业和信息化部、商务部、海关总署、税务总局、各省级人民政府按职责分工负责)

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:。

原标题:国务院关于进一步做好利用外资工作的意见(国发〔2019〕23号)国务院关于进一步做好利用外资工作的意见国发〔2019〕23号各省、自治区、直辖市人民政府,国务院各部委、各直属机构:一、深化对外开放(一)支持外商投资新开放领域。继续压减全国和自由贸易试验区外商投资准入负面清单,全面清理取消未纳入负面清单的限制措施,保障开放举措有效实施,持续提升开放水平。(发展改革委、商务部牵头,各有关部门、各省级人民政府按职责分工负责)

(十八)完善知识产权保护工作机制。建立健全知识产权快速协同保护和信用联合惩戒机制,持续推进知识产权纠纷仲裁调解工作,构建完善知识产权纠纷多元化解决机制。完善注册商标撤销程序。健全地理标志保护制度。完善电子商务知识产权保护机制,完善电子商务平台专利侵权判定通知、移除规则,完善电子商务领域专利执法维权协作调度机制。积极运用标准化方法,加强知识产权保护。(商务部、市场监管总局、知识产权局、各省级人民政府按职责分工负责)

国务院2019年10月30日(此件公开发布)AI的种族歧视,是算法盲点还是人心叵测?

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

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

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。

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)。

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。”

最后,当你完成选择后,图片将呈现出能影响性别分类改变的所有区域。感兴趣的读者,可以登陆皮尤研究中心网站,自己动手完成这个小实验。传送门:https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

(九)抓好政策宣传解读。各地区、各部门要通过设立投资服务平台、政策咨询窗口等方式,积极开展政策宣传,深入企业宣讲政策,了解政策实施难点、堵点,全方位回应企业诉求,依法依规支持外商投资企业享受配套优惠政策,协助企业用足用好各项政策。(各有关部门、各省级人民政府按职责分工负责)

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。

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。

(二十)保障依法平等参与政府采购。各地区、各部门在政府采购信息发布、供应商条件确定、评标标准等方面,不得对外商投资企业实行歧视待遇,不得限定供应商的所有制形式、组织形式、股权结构或者投资者国别,以及产品或服务品牌等。(财政部牵头,各部门、各省级人民政府按职责分工负责)

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。

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。”

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。

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。”

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/

(八)支持地方加大对外资的招商引资力度。鼓励地方政府根据当地招商工作实际,制定考核激励政策,对招商部门、团队内非公务员岗位实行更加灵活的激励措施。鼓励地方政府在法定权限内合理设定招商引资工作经费额度与标准,对出境招商活动、团组申请等予以支持。(外交部、发展改革委、财政部、人力资源社会保障部、商务部、各省级人民政府按职责分工负责)

(十一)提高来华工作便利度。支持各地区根据本地经济发展需要,对于急需紧缺的创新创业人才、专业技能人才来华工作,可适当放宽年龄、学历或工作经历等限制。对有创新创业意愿的外国留学生,可凭中国高校毕业证书申请2年私人事务类居留许可。已连续两次申请办理工作类居留许可的外国人,可在第三次申请时按规定签发5年有效期的工作类居留许可。优化外国人申请来华工作许可办理流程,完善部门信息共享机制,探索整合外国人工作许可证和工作类居留许可。(外交部、科技部、人力资源社会保障部、移民局、各省级人民政府按职责分工负责)

(十七)发挥知识产权司法保护重要作用。充分发挥财产保全、证据保全、行为保全的制度效能,提高知识产权司法救济的及时性和便利性。优化涉及外商投资企业知识产权案件中对证据形式要件的要求,适用事实推定,合理减轻外方当事人的诉讼负担。依法加强保护商业秘密、合理分配举证责任,加大民事保护和刑事保护力度。依法集中、统一审理专利无效与侵权上诉案件,进一步提升审判质效。充分尊重知识产权的市场价值,积极运用惩罚性赔偿,加大对恶意侵权行为、重复侵权行为的打击力度。进一步完善技术调查官制度,加强技术类案件的多元事实查明机制建设。加强涉及标准必要专利的案件审理,保障公平竞争市场秩序。充分发挥知识产权案件多元化调解的作用,实质性解决纠纷。进一步统一知识产权案件诉讼证据和司法裁判标准,适时出台有关司法解释,发布指导性案例,持续提升知识产权司法审判工作规范化、科学化、国际化水平。(最高人民法院负责)

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。

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%。

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。

(十九)支持参与标准制定。指导各地区、各部门全面落实内外资企业公平参与我国标准化工作,鼓励外商投资企业参与我国医疗器械、食品药品、信息化产品等标准制定,提高行业标准和技术规范制修订的科学性和透明度。(市场监管总局牵头,各部门、各省级人民政府按职责分工负责)

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。

二、加大投资促进力度(六)提升自由贸易试验区建设水平。支持地方和部门聚焦市场主体期盼,提出支持自由贸易试验区进一步扩大开放和创新发展的具体措施,推进相关深层次改革事项在自由贸易试验区先行先试,充分发挥自由贸易试验区改革开放试验田作用。对有条件的自由贸易试验区下放更多省级经济管理审批权限,尤其是投资审批、市场准入等权限。(商务部牵头,发展改革委等有关部门、各有关省级人民政府按职责分工负责)

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。

四、保护外商投资合法权益(十五)强化监管政策执行规范性。优化监管方式,科学合理设定环境保护、安全生产等监管执法检查频次,降低外商投资企业合规成本。地方政府应依照大气污染防治法等有关法律法规规定采取重污染天气应急措施。指导各地在市场监管领域细化、量化行政处罚自由裁量标准。(生态环境部、应急部、市场监管总局等部门和各省级人民政府按职责分工负责)

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?

“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。




华彩彩票客服端整理编辑)

专题推荐