微软的面部识别技术在识别黑皮肤的人方面做得更好

微软的面部识别工具刚刚取得了一些重大的技术进步，尽管时机可能有点糟（微软Azure合同条款可能参与美国移民和海关执法局（ICE）的合作饱受争议）。

周二，该公司在一篇博客文章中透露，其Azure认知服务的一部分——Face API，现在能够识别出肤色较深的男性和女性，比之前的技术迭代要成功得多。这些更新特别提高了系统对肤色较深的女性的识别能力，降低了深色皮肤男性和女性的错误率20倍，并降低了所有女性的错误率9倍。

微软表示,它能够显著降低精度差异在人口统计”通过扩大面部识别训练数据集,启动新的数据集合变量的肤色,性别和年龄,改善其性别分类系统的“特别关注得到更好的结果为所有肤色。”

“肤色较深的女性的错误率较高，突显出整个行业面临的一个挑战:人工智能技术的好坏，取决于用来训练她们的数据。”如果一个面部识别系统要在所有人身上都表现良好，那么训练数据集就需要表现出不同的肤色，以及发型、珠宝和眼镜等因素。

微软指出，它整合了偏见培训，由微软高级研究员汉娜•瓦拉赫(Hanna Wallach)牵头，她专门研究人工智能的公平性、问责性和透明度。另一位参与这项研究的高级研究员关注的是训练数据中的偏见，这些偏见可能会导致有偏见的系统，比如“肤色较深的女性的代表性不足，可能导致人工智能系统在性别分类任务中出现不可接受的错误率。”

虽然消除技术系统中的偏见是一项崇高的事业，但对人脸识别的潜在监控和监控应用，尤其是人脸识别，却让许多批评人士踌躇不前。微软目前正因其与美国移民和海关执法局(ICE)的关系而遭到强烈反对，尽管该公司反对该机构正在制定的边境隔离政策。

今年1月，微软(Microsoft)在获得该机构的运营授权后，宣布了与ICE签订合同的意向。Azure认知服务中的Face API是Azure政府合同中提供的一套工具的一部分。

微软在今年1月写道:“这是ICE提供基于云的身份和访问等服务的关键下一步，它可以为员工和市民提供基于云的应用。”

“这可以帮助员工更快地做出更明智的决定，Azure Government可以让他们在边缘设备上处理数据，或者利用深度学习能力来加速面部识别和识别。