圖1：研究人員表示，亞馬遜智能音箱 Echo 中的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)存在種族偏見

　　騰訊科技訊，3 月 24 日消息，據(jù)外媒報(bào)道，自從 iPhone 誕生以來，我們就可以通過口述的形式發(fā)送短信。把亞馬遜搭載智能助手 Alexa 的智能音箱放在咖啡桌上，我們就可以從房間的任何地方點(diǎn)歌。與其他設(shè)備相比，它們可能更深入地理解某些聲音。

　　然而最新研究顯示，來自美國(guó)五大科技公司——亞馬遜、蘋果、谷歌、IBM 以及微軟的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，在黑人用戶中的識(shí)別錯(cuò)誤要比在白人用戶多出近倍。

　　斯坦福大學(xué)研究人員得出結(jié)論稱，這些系統(tǒng)在白人中錯(cuò)誤識(shí)別單詞的可能性約為 19%。在黑人中，錯(cuò)誤率躍升至 35%。其中，大約2% 的白人音頻片段被這些系統(tǒng)認(rèn)為是不可讀的。而在黑人中，這各比例上升到 20%。

　　這項(xiàng)研究采用了一種異常全面的方法來衡量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中的偏差，為人工智能技術(shù)迅速進(jìn)入日常生活提供了另一個(gè)警示信號(hào)。

　　其他研究表明，隨著面部識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)入警察部門和其他政府機(jī)構(gòu)，在試圖識(shí)別女性和有色人種時(shí)，它們的準(zhǔn)確性可能會(huì)大大降低。單獨(dú)的測(cè)試已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了“聊天機(jī)器人”、翻譯服務(wù)和其他旨在處理和模仿書面或口頭語(yǔ)言的系統(tǒng)中，都存在性別歧視和種族歧視行為。

　　紐約大學(xué)研究新技術(shù)中的偏見和歧視的統(tǒng)計(jì)學(xué)教授拉維·史洛夫(Ravi Shroff)說：“我不明白為什么在這些技術(shù)發(fā)布之前，這些公司沒有進(jìn)行更多的盡職調(diào)查。我不明白為什么這些問題總是層出不窮。”

　　所有這些系統(tǒng)都是通過分析大量數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)的。例如，面部識(shí)別系統(tǒng)通過識(shí)別數(shù)千張面孔的數(shù)字圖像中的模式來學(xué)習(xí)。

　　在許多情況下，這些系統(tǒng)模仿了他們?cè)跀?shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的偏見，類似于孩子從父母那里染上的“壞習(xí)慣”。例如，聊天機(jī)器人通過分析大量的人類對(duì)話來學(xué)習(xí)。如果這種對(duì)話將女性與家務(wù)聯(lián)系在一起，將男性與首席執(zhí)行官的工作聯(lián)系起來，那么聊天機(jī)器人也會(huì)這樣做。

　　斯坦福大學(xué)的研究表明，領(lǐng)先的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)可能存在缺陷，因?yàn)檫@些公司在培訓(xùn)技術(shù)時(shí)使用的數(shù)據(jù)并沒有盡可能多樣化。這些系統(tǒng)的任務(wù)主要是從白人那里學(xué)習(xí)，而黑人參與相對(duì)較少。

　　參與這項(xiàng)研究的斯坦福大學(xué)研究人員之一、專門研究非裔美國(guó)人語(yǔ)音的約翰·里克福德(John Rickford)說：“這可能是五家最大的語(yǔ)音識(shí)別公司，但他們都在犯同樣的錯(cuò)誤。我們的假設(shè)是，這些公司很好地代表了所有種族，但事實(shí)并非如此。”

圖2：蘋果負(fù)責(zé)軟件工程的高級(jí)副總裁克雷格·費(fèi)德里吉(Craig Federighi)在 2018 年的一次會(huì)議上談到了 Siri

　　這項(xiàng)研究測(cè)試了來自蘋果、亞馬遜、谷歌、IBM 和微軟五大科技巨頭公開可用的工具，任何人都可以用它們來構(gòu)建語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)。這些工具不一定是蘋果用來構(gòu)建 Siri 的工具，或者亞馬遜用來構(gòu)建 Alexa 的工具，但它們可能會(huì)與 Siri 和 Alexa 等服務(wù)共享底層技術(shù)和實(shí)踐。

　　每種工具都在去年 5 月底和 6 月初進(jìn)行了測(cè)試，現(xiàn)在它們的操作方式可能會(huì)有所不同。研究還指出，在測(cè)試這些工具時(shí)，蘋果工具的設(shè)置與其他工具不同，需要些額外的工程才能進(jìn)行測(cè)試。

　　蘋果和微軟拒絕對(duì)這項(xiàng)研究發(fā)表評(píng)論。亞馬遜的一位女發(fā)言人指出，該公司在一個(gè)網(wǎng)頁(yè)上表示，它正在不斷改進(jìn)其語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)。IBM 沒有回復(fù)記者的置評(píng)請(qǐng)求。

　　谷歌發(fā)言人賈斯汀·伯爾(Justin Burr)表示，該公司致力于提高準(zhǔn)確性。他說：“幾年來，我們一直致力于準(zhǔn)確識(shí)別語(yǔ)音變體的挑戰(zhàn)，并將繼續(xù)這樣做。”

　　研究人員使用這些系統(tǒng)對(duì) 42 名白人和 73 名黑人進(jìn)行了采訪。然后，他們將每組的結(jié)果進(jìn)行了比較。結(jié)果顯示，與白人相比，黑人語(yǔ)音的錯(cuò)誤識(shí)別率明顯更高。

　　表現(xiàn)最好的系統(tǒng)來自微軟，它錯(cuò)誤識(shí)別了大約 15% 的白人音頻和 27% 的黑人音頻。與此同時(shí)，蘋果的系統(tǒng)是表現(xiàn)最差的，在白人和黑人的情況下，分別有 23% 和 45% 的情況識(shí)別失敗。

　　這些黑人測(cè)試者來自美國(guó)北卡羅來納州東部一個(gè)以非洲裔美國(guó)人為主的農(nóng)村社區(qū)，那里是紐約西部和華盛頓特區(qū)的一個(gè)中型城市，他們用語(yǔ)言學(xué)家所說的“非裔美國(guó)人地道英語(yǔ)”說話，這是一種有時(shí)由城市地區(qū)和美國(guó)其他地區(qū)的非裔美國(guó)人說的英語(yǔ)。

　　白人測(cè)試者則來自美國(guó)加州，包括來自該州首府薩克拉門托，另一些人來自大約 500 公里外的一個(gè)以白人為主的農(nóng)村地區(qū)。

　　研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)比較黑人和白人說出的相同短語(yǔ)時(shí)，“種族差距”同樣大。這表明問題出在訓(xùn)練系統(tǒng)識(shí)別聲音的方式上。根據(jù)研究人員的說法，這些公司似乎沒有對(duì)代表非裔美國(guó)人白話英語(yǔ)的足夠數(shù)據(jù)進(jìn)行培訓(xùn)。

圖3：各種消費(fèi)產(chǎn)品都在使用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，比如谷歌智能助手 Google Assistant

　　斯坦福大學(xué)工程學(xué)教授、參與這項(xiàng)研究的莎拉德·戈?duì)?Sharad Goel)說：“結(jié)果并不是孤立的，問題也并不局限于某一家特定的公司。我們?cè)谒?5 家公司的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中都看到了相似的模式。”

　　這些公司都已經(jīng)意識(shí)到了這個(gè)問題。例如，2014 年，谷歌研究人員發(fā)表了一篇論文，描述了早期語(yǔ)音識(shí)別中存在的偏見問題。

　　去年 11 月份，前谷歌首席執(zhí)行官兼董事長(zhǎng)埃里克·施密特(Eric Schmidt)在斯坦福大學(xué)發(fā)表了演講，主題就是“合乎道德的”人工智能。他說，谷歌和硅谷的其他公司都很清楚，人工智能系統(tǒng)的構(gòu)建方式需要修正。

　　施密特當(dāng)時(shí)表示：“我們知道這些數(shù)據(jù)存在偏見，你不需要把這當(dāng)作一個(gè)新的事實(shí)來大喊大叫。人類都有偏見，我們的系統(tǒng)也是如此。問題是：我們?cè)撛趺醋觯?rdquo;

　　像谷歌這樣的公司可能很難收集到正確的數(shù)據(jù)，而且他們可能沒有足夠的動(dòng)力來收集這些數(shù)據(jù)。馬薩諸塞大學(xué)阿默斯特分校專門研究人工智能技術(shù)的教授布倫丹·奧康納(Brendan O‘Connor)說：“這個(gè)問題很難解決，這些數(shù)據(jù)很難收集。我們正在打一場(chǎng)硬仗。”

　　這些公司可能面臨“先有雞還是先有蛋”的問題。如果他們的服務(wù)主要由白人使用，他們將難以收集可以為黑人服務(wù)的數(shù)據(jù)。如果他們?cè)谑占@些數(shù)據(jù)時(shí)遇到困難，這些服務(wù)將繼續(xù)主要由白人使用。

　　華盛頓大學(xué)教授諾亞·史密斯(Noah Smith)說：“當(dāng)你開始思考這些反饋循環(huán)時(shí)，你會(huì)覺得有點(diǎn)兒可怕。這是一個(gè)令人感到十分擔(dān)憂的問題。”（騰訊科技審校/金鹿）

總結(jié)

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