2月9日，纽约时报英文网站发表一篇文章，指出如今非常热门的AI应用人脸识别，针对不同种族的准确率差异巨大。其中，针对黑人女性的错误率高达21%-35%，而针对白人男性的错误率则低于1%。
文章引用了MIT媒体实验室（MIT Media Lab）研究员Joy Buolamwini与来自微软的科学家Timnit Gebru合作的一篇研究论文《性别图谱：商用性别分类技术中的种族准确率差异》（Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparitiesin Commercia lGender Classification）中的数据。
论文作者选择了微软、IBM和旷视（Face++）三家的人脸识别API，对它们进行性别判定的人脸识别功能测试。
以下为两组准确率差异最大的人群：
在一组385张照片中，白人男性的识别误差最高只有1%
在一组271张照片中，肤色较黑的女性识别误差率高达35% 图源：纽约时报，JoyBuolamwini,M.I.T.MediaLab
论文研究使用了自行收集的一组名为Pilot Parliaments Benchmark(PPB)数据集进行测试，里面包含1270张人脸，分别来自三个非洲国家和三个欧洲国家。
在判断照片人物性别方面，以下是论文作者测试后得到的关键发现：
－ 所有的分类器在识别男性人脸上的表现要优于女性人脸（8.1%-20.6%的错误差别）
－ 所有分类器在肤色较白的人脸上表现优于肤色较深的人脸（11.8%-19.2%的错误差别）
－ 所有分类器在肤色较深的女性人脸上表现最差（错误率在20.8%-34.7%之间）
－ 微软和IBM的分类器在浅肤色男性人脸上表现最好（错误率分别为0%及0.3%）
－ Face++的分类器在肤色较深的男性人脸上表现最好（错误率0.7%）
－ 最差的一组与最好的一组差距高达34.4%
需要指出的是，三家人脸识别API都没有很细节地解释自己所使用的分类方法，也没有提及自己所使用的训练数据。
不过，微软在服务中表明“不一定每次都有100%的准确率”；Face++则特别在使用条款中表明对准确性不予保证。
关于可能的原因，时报文章表示，当下的人工智能是数据为王，数据的好坏和多少会影响AI的智能程度。因而，如果用来训练AI模型的数据集中，白人男性的数据多于黑人女性，那么系统对后者的识别能力就会不如前者。
现有的数据集中存在这一现象，比如根据另一项研究的发现，一个被广泛使用的人脸识别数据集中，75%都是男性，同时80%是白人。
旷视回应表示，深色人种数据集比较难获得，所以会差一些；另外，使用RGB摄像头进行人脸识别时，深肤色人的人脸特征比较难找，特别是在暗光条件下，这也是一方面的原因。
IBM回应：论文用的版本太老，新版已改善
针对Buolamwini和Gebru的这一论文发现，2月6日，IBM在自家的IBM Research博客上发表了一篇回应文章。
文章并未否认论文的发现，而是指出，IBM的Watson Visual Recognition服务一直在持续改善，在最新的将于2月23日推出的新版服务中，使用了相比论文中更广泛的数据集，拥有强大的识别能力，相比论文中的错误率有近10倍的下降。
随后文章中表示IBM Research用类似论文中的方法进行了实验，发现如下：
结果显示整体的错误率都很低，虽然肤色较黑的女性的错误率仍然是所有人群中最高的，但相比论文的结果有很大下降。
旷视回应：深肤色人种识别错误率高是普遍现象，在商用产品中会改善
针对这篇论文向旷视寻求回应，对方给予了非常详细的解答。
回应中，旷视首先对论文的研究方法表示认可，但同时指出研究所用的线上API是较旧的版本，在商用的产品中不会出现这类问题；而且，此类问题也是业内普遍存在的，不仅限于测试的这三家。
原因主要有两点，一是深色人种数据集的缺乏，二是深色人种人脸特征较难提取。
以下为回应全文：
我们相信文章（论文）立意不是针对哪一家的技术，基本是不吹不黑的中立态度，而且从文章的测试方法来看还是比较科学的，但是文章中所用的“PPB”（ Pilot Parliaments Benchmark）数据集在GitHub的发布地址已经失效，所以我们目前无法自行检测以验证文章的结论。
在集成到Face++API中的时候，旷视研究院有针对不同人种进行检测、识别等测试。但是就目前国际范围内的研究水平来说，不管是在学界还是产业界，对于肤色人种的识别表现都没有对“肤色较浅（引用文章用词）”人种优秀，从此文的测试结果中也可以看出，微软、IBM和Face++在肤色较深人种识别的表现中（尤其是肤色较深女性）机器的误实率会更高。
一方面从人类基因和人脸识别技术角度来说，皮肤的颜色越深对于基于RGB可见光的人脸识别的难度就越大，因为机器在进行人脸检测、分析和识别的过程中需要对人脸图像进行预处理和特征提取，所以皮肤颜色越深，面部的特征信息就越难提取，尤其是在一些暗光情况下，更加难以检测和区分。
另一方面，人脸识别很大程度上依赖于数据训练，而在整个行业中黑色人种的可训练数据量较少，所以识别的结果在某些程度上不尽人意，所以文章呈现的测试结果是行业普遍存在的现象。文章中只是选取了三家行业代表来进行了测试，如果样本量足够大，那可能还会得出其他的结论。
不过测试结果也显示，Face++对于黑人男性的识别错误率（0.7%）是最低的，且在PPB的南非子测试集中，Face++识别肤色较浅人种的表现是完美无瑕的，这些其实也间接说明Face++的人脸识别能力是处于全球领先的地位。
文章作者提出了一个很好的问题，但文章中测试的API线上版本和我们为用户提供的商业版本无关，用户在业务使用中不会有任何影响。
当然我们也相信行业内都在针对人种识别优化做着各种努力。而就Face++来讲，未来研究院会从几个角度去改善目前的状况，如增加训练数据，针对不同人种进行专门训练，另外是从算法层面优化现在的流程，提升对不同人种的识别性能，此外，旷视也在加大3D感知的研发力度，将三维特征信息融合到应用中弥补二维信息的不足使模型更加鲁棒。
AI真的有歧视吗？
根据时报的报道，论文的作者之一黑人女性Buolamwini做这项研究之前，曾遇到过人脸识别无法识别她的脸，只有在她戴上一张白色面具时才行，因而引发了她开启这项研究。很明显，这项研究试图探讨AI时代是否存在社会不公甚至种族歧视的问题。
种族歧视作为一个非常敏感的话题，许多事情只要有些微沾上点边就会引发强烈反弹。在人脸识别这块，无论是论文作者的研究，还是厂商的实验都明确发现女性深色人种识别误差率更高。但这就能代表AI存有歧视吗？
显然并不是，细究其中的原因，之所以肤色较深女性较难识别，除了有天然人脸特征更难提取之外，还有可供训练的数据集较少的原因。
而从市场的角度来说，IBM和微软的服务在白人男性中表现最好，是因为其市场主要在欧美，而那里白人占多数；旷视的主要市场在东亚和东南亚，因而其在黄种人当中的表现会好很多，这跟歧视没有关系，而是市场导向的技术研发。
话又说回来，这篇论文确实显示，AI的智能性跟训练数据有很大关系，因而在设计AI应用时，我们应该尽量使用广泛且代表性强的数据，照顾到不同的人群；同时要积极对公众解释AI的实现原理。
这件事同时表明，鼓励新技术的发展惠及更多少数族裔是一件需要更多重视的事情，不仅仅是人脸识别，还有语言、文化等各方面。
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