你的照片，也许被用来训练人工智能了！

你的照片，也许被用来训练人工智能了！
韦斯特于2013年拍摄的这张照片被收录在IBM的人像数据集（Diversity in Faces）中这张照片于2013年被上传到照片分享网站Flickr上时，对于面部识别系统来说有着独特的意义。照片里，人脸出现在了画面的不同位置。这样的照片能够帮助训练人工智能来识别照片和视频中的人脸。

IBM开发了一个名为“人脸多样性”的新项目，并为其准备了上百万张图片，这张其乐融融的照片就是其中之一，该项目旨在提升人脸识别的公平性和准确性。

多年来，研究人员们通过互联网收集并注释了各类物体的照片，以此来训练电脑，让其可以更好地了解它们周围的世界。通常，他们通过谷歌图片搜索、公共Instagram帐户和一些其他的途径(有些合法，有些可能不合法)获取数量巨大的图片。

得到的数据集通常被用于学术研究，比如训练或测试人脸识别算法。但随着微软、亚马逊、脸书和谷歌等公司押宝人工智能，人脸识别正走出实验室，进入大型企业的视野中。

随着消费者意识到他们在互联网上留下的数据能够产生的巨大威力，人脸识别数据集正在加剧人们对隐私和监控的担心。因此，一些研究人员正在重新审视这种野蛮收集他人照片的行径。在充满分享精神的互联网中，使用他人照片本应征求别人同意。

照片从哪里来？

由于深度学习的普及，近年来机器学习研究蒸蒸日上，人脸识别技术也得到了极大的改善。在一个典型的用例中，照片、视频或实时流媒体中的人脸会被扫描、分析，接着，它们的特征会被拿来与数据库中注释过的人脸进行比较。

这项技术正被用于打击人口贩运和机场快速安检，同时它也被用于监视音乐会、体育赛事。

然而，面部识别的准确性仍是一个问题。

研究人员开始担心人工智能系统中存在的歧视和偏见。该技术在正确识别有色人种和女性等方面还存在着重大缺陷。造成这一问题的原因之一，是数据集里男性相对于女性、白人相对有色人种的悬殊比例。

对机器训练来说，数据