Nature重磅研究推出全球首个合规计算机视觉数据集：FHIBE推动AI公平性新标准
（图片来自网络）
全球首个！Nature重磅研究：计算机视觉告别“偷数据”时代
计算机视觉（CV）技术广泛应用于自动驾驶汽车、消费电子设备等众多领域，图像数据集在其中扮演基础性角色。过去，ImageNet等大型图像数据集虽推动领域革命，但多数数据采集依赖网络抓取，存在未经授权、缺乏多样性、知情同意不足等伦理问题，导致人工智能系统存在偏见（如人脸识别对不同群体准确率不同）。
为解决这一问题，Sony AI推出全球首个公开可用的、全球多样化的、基于用户同意的数据集——FHIBE。该数据集专门用于评估以人为中心的计算机视觉任务的公平性，收录来自81个国家和地区的10318张图像，涉及1981位独立个体，涵盖人脸识别、视觉问答等广泛任务。
FHIBE具有多项优势：其一，采用全球众包和自我报告形式，参与者上传照片并报告年龄、代词、祖源区域等信息，形成1234个交叉群组；其二，图像拍摄设备涵盖45家厂商的785种型号，还原16种场景、6种光照、7种天气等条件；其三，区域分布均衡（非洲占44.7%，亚洲与大洋洲占40.6%），显著改善人像数据过度集中于北美与欧洲的问题；其四，拥有最全面的标注信息，包括人口统计、物理属性等多维度数据。
相关研究论文以“Fair human-centric image dataset for ethical AI benchmarking”为题发表于权威期刊Nature，论文指出，FHIBE为检查AI偏见提供了伦理规范的基准，是可信人工智能（Trustworthy AI）发展的重要里程碑。
研究团队对主流计算机视觉模型进行测试，发现年轻、肤色较浅群体模型准确率更高，年长、肤色较深群体准确率更低，并识别出灰白发色、女性发型等细微偏见。FHIBE能精准定位偏见来源，帮助从业者防范风险。
不过，FHIBE也存在局限性，如成本高昂、视觉多样性不足等，但为未来伦理化数据收集提供了路径。
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