共计 640 个字符，预计需要花费 2 分钟才能阅读完成。
《自然》杂志本周发布了一个名为“公平人类中心图像基准”（Fair Human-Centric Image Benchmark, FHIBE）的数据库，旨在评估以人类为中心的计算机视觉人工智能（AI）模型中的偏见。该数据库由索尼 AI 开发，包含超过 10,000 张人类图像，是一个基于伦理和同意的数据集，能够帮助识别和纠正 AI 模型中的偏见和刻板印象。
计算机视觉技术广泛应用于自动驾驶汽车、面部识别等领域。然而，许多现有的 AI 模型基于有缺陷的数据集开发，这些数据集通常未经同意从网络上大规模抓取图像，并可能反映性别歧视、种族歧视或其他刻板印象。这些问题引发了关于 AI 模型公平性和可信度的广泛讨论。
- 
- 
- 
- 
Alice Xiang 及其团队开发的 FHIBE 数据集在多个方面实施了最佳实践，包括同意、多样性和隐私。该数据库包含来自 81 个国家和地区的 1,981 名参与者的 10,318 张图像，并对年龄、代词类别、祖先以及头发和肤色等人口统计和物理属性进行了全面注释。所有参与者均获得了关于项目和潜在风险的详细信息，并提供了知情同意，确保数据集符合全面的数据保护法律。
与现有的 27 个用于人类中心计算机视觉应用的数据集相比，FHIBE 在多样性和同意标准方面设定了更高的要求。该数据集还具备有效的偏见缓解能力，包含更多参与者自我报告的注释，并显著提高了通常代表性不足的个体的比例。作者认为，FHIBE 能够更全面地揭示现有计算机视觉任务中的 AI 偏见，尽管其创建过程具有挑战性且成本高昂，但它可能代表了迈向更可信 AI 的重要一步。
