陸坡坡|平面設計師,曾在日本情色產業、韓國遊戲公司、台灣電視台、夜店等五花八門的地方工作
文字作品|《營長的除靈方法》《三三五日軍中手札》《七三七日同居手札》《少年仔》《軍中輔導》《父親的情色錄影帶》《夏陽下的他》
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麻省理工的研究員喬.布蘭維尼利用人工智能的技術製作了一面能識別臉部的鏡子,可是鏡子無法辨識她的面孔,但當她戴上白面具就可以被辨識,這時她才注意到引用的智能編碼辨識人臉有著很大問題,它無法準確辨識黑人女性的臉孔。
人工智能雖然目前還是在學步階段,並未如娛樂產業裡敘述的如此強大,但這些小小一筆其實也間接直接的改變我們的社會架構,例如工廠機械取代人力、手機指紋識別、人臉識別系統等,一點一滴摻入我們的生活。
這有可能是因為人工智能學習與採用的資料庫中,絕大多數讓電腦學習的都是辨別白人男性居多,這也於英美的科技發展史過去時代鮮少有色人種的研究員介入有關,可能從根本歷史資料上智能編碼就不多元。
在紀錄片中就有警察部門採取亞馬遜人臉辨識系統但因為資料不完整,頻頻傳出誤判,且也有民眾不滿警方隨意用科技產品竊取資料與監控他人的侵權行為。
這也是《編碼偏見》所想探討的一個問題,編碼出來經過運算的資料真的是正確的嗎?因為許多人會相信科學數據,卻並不能透徹這些數據是怎麼出現的。這也是當今社會的問題,我們依賴數據編成的結果,但卻同時沒有數據怎樣編碼的概念。
這也產生一個問題,電腦編碼完全依據研究與設計人員的餵養,而人類本身就不是一個能平等看待所有事物的個體,因此如掌握在部分人手裡編成,必定會有無法突破與弊端的盲點,如同臉書一直推薦你不感興趣的廣告一樣。
但編碼歧視是一個事實,這個歧視不是電腦主觀而是它的數據中學習本身就有誤。就像是過去歷史往往是勝利者和殖民方的觀點,當編碼中的資料缺乏多元的學習數據,人工智能就必定產生偏見這問題現在依舊無解,但增添資料就得面對人權問題的難題,這也是民主社會不同於極權社會另一項挑戰。
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