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微軟將限制對(duì)其面部識(shí)別技術(shù)的訪問(wèn)

編輯:辰奕 2022-06-22 08:15:07 來(lái)源于:互聯(lián)網(wǎng)

  微軟今天宣布,它將以負(fù)責(zé)任的人工智能的名義限制客戶(hù)對(duì)其面部識(shí)別技術(shù)的訪問(wèn)。此外,出于隱私原因,它將停用推斷情緒狀態(tài)、性別、年齡、微笑、面部毛發(fā)、頭發(fā)和化妝的面部識(shí)別功能。

微軟將限制對(duì)其面部識(shí)別技術(shù)的訪問(wèn)

  微軟的 Sarah Bird在公告中寫(xiě)道: “我們更新了面部識(shí)別方法,包括添加新的限制訪問(wèn)政策、刪除敏感屬性的 AI 分類(lèi)器,以及加強(qiáng)我們?cè)诠胶屯该鞫确矫娴耐顿Y。” “我們繼續(xù)為負(fù)責(zé)任地部署面部識(shí)別技術(shù)提供一致和明確的指導(dǎo),并倡導(dǎo)通過(guò)法律對(duì)其進(jìn)行監(jiān)管,但我們還有更多工作要做。”

  微軟今天宣布的變化包括:

  限制對(duì) Azure Face API、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和視頻索引器的訪問(wèn)。展望未來(lái),客戶(hù)將需要申請(qǐng)?jiān)L問(wèn) Azure Face API、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和視頻索引器。使用這些功能的現(xiàn)有客戶(hù)有一年的時(shí)間申請(qǐng)并獲得繼續(xù)訪問(wèn)的批準(zhǔn)。“有限訪問(wèn)為面部識(shí)別的使用和部署增加了一層額外的審查,以確保這些服務(wù)的使用符合微軟的負(fù)責(zé)任人工智能標(biāo)準(zhǔn),并有助于高價(jià)值的最終用戶(hù)和社會(huì)利益,”伯德說(shuō)。一些現(xiàn)有的面部功能,如檢測(cè)模糊、曝光、眼鏡、頭部姿勢(shì)、地標(biāo)、噪聲、遮擋和面部邊界框,將保持普遍可用,不需要應(yīng)用程序。

  淘汰面部識(shí)別功能。試圖推斷情緒狀態(tài)和身份屬性(如性別、年齡、微笑、面部毛發(fā)、頭發(fā)和化妝)的面部分析功能將被淘汰。“特別是情緒分類(lèi)……提出了關(guān)于隱私的重要問(wèn)題,”伯德指出。因此,從 2022 年 6 月 21 日開(kāi)始,新客戶(hù)將無(wú)法再檢測(cè)這些屬性,而現(xiàn)有客戶(hù)必須在 2023 年 6 月 30 日之前停止使用這些屬性,然后再停用。

  更新 Microsoft 負(fù)責(zé)任的 AI 標(biāo)準(zhǔn)。微軟今天還宣布了它所謂的“對(duì)其負(fù)責(zé)任的人工智能標(biāo)準(zhǔn)的有意義的更新”,這是其構(gòu)建人工智能系統(tǒng)的框架,“尊重公平、可靠性和安全、隱私和安全、包容性、透明度和問(wèn)責(zé)制等持久價(jià)值觀。” 你可以在這里了解更多。

  為客戶(hù)提供新工具。“微軟正在為客戶(hù)提供新的工具和資源,以幫助評(píng)估模型對(duì)他們自己的數(shù)據(jù)的執(zhí)行情況,并使用該技術(shù)來(lái)了解他們自己的部署中的限制,”伯德解釋道。“Azure 認(rèn)知服務(wù)客戶(hù)現(xiàn)在可以利用開(kāi)源 Fairlearn 軟件包和 Microsoft 的 Fairness Dashboard來(lái)衡量 Microsoft 的面部驗(yàn)證算法對(duì)他們自己的數(shù)據(jù)的公平性——使他們能夠識(shí)別和解決可能影響不同人口群體的潛在公平性問(wèn)題。他們部署他們的技術(shù)。”

  更新透明度文檔。Microsoft 還更新了其透明度文檔并提供指導(dǎo),以幫助客戶(hù)提高其系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和公平性,方法是結(jié)合人工審查來(lái)檢測(cè)和解決錯(cuò)誤識(shí)別或其他故障的情況,向認(rèn)為其結(jié)果不正確的人提供支持,并通過(guò)識(shí)別并解決由于操作條件的變化而導(dǎo)致的精度波動(dòng)。

  識(shí)別質(zhì)量 API。最后,微軟正在發(fā)布一個(gè)新的識(shí)別質(zhì)量 API,它可以標(biāo)記提交用于面部驗(yàn)證的圖像中的照明、模糊、遮擋或頭部角度問(wèn)題。“我們意識(shí)到最初歸因于公平問(wèn)題的一些錯(cuò)誤是由圖像質(zhì)量差引起的,”伯德寫(xiě)道。“如果有人提交的圖像太暗或太模糊,模型可能無(wú)法正確匹配。我們承認(rèn),這種糟糕的圖像質(zhì)量可能不公平地集中在人口群體中。”
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