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Bias in Voice Recognition, Debates in AI, and Robotics in the Time of COVID-19
2020/4/4
Last Week in AI
A
Andrey Kurenkov
S
Sharon Zhou
Andrey Kurenkov：语音识别系统中存在种族差异，对白人用户的错误率远低于对黑人用户的错误率。这种偏差源于训练数据缺乏多样性，以及AI系统创建者自身的潜在偏差。此外，这种偏差形成了一个恶性循环：服务主要被白人使用，导致难以收集黑人的数据，从而服务继续被白人使用。即使收集了足够的数据，如果模型训练不当，也会导致对某些群体的识别效果较差。AI研究中的数据偏差问题现在也出现在了实际应用中。AI研究人员需要更好地沟通在部署AI系统时需要考虑的各种问题。应对深度伪造，需要技术手段与事实核查员和记者的现有技术相结合。深度伪造检测工具的设计应注重用户体验和可解释性。应对虚假信息需要多种工具，包括应对简单虚假信息的技术。不应该停止深度伪造技术的研发，而应关注其积极应用，并努力防止恶意使用。新冠疫情期间信息传播的快速性，对虚假信息检测提出了挑战。关于AI未来发展方向的争论核心在于是否需要将深度学习与经典的符号AI相结合。深度学习取得了很大的进展，但现在似乎已经达到瓶颈，需要新的创新来解决一些复杂的问题。需要尝试不同的方法来解决深度学习的局限性。
Sharon Zhou：如果AI系统的设计没有仔细考虑不同群体，可能会导致不公平的结果。即使收集了足够的数据，如果模型训练不当，也会导致对某些群体的识别效果较差。AI研究中的数据偏差问题现在也出现在了实际应用中。AI研究人员需要更好地沟通在部署AI系统时需要考虑的各种问题。应对深度伪造，需要技术手段与事实核查员和记者的现有技术相结合。深度伪造技术的民主化降低了其使用门槛，增加了恶意使用的可能性。创建深度伪造技术的民主化，需要相应的检测和过滤机制。新冠疫情期间信息传播的快速性，对虚假信息检测提出了挑战。关于AI未来发展方向的争论核心在于是否需要将深度学习与经典的符号AI相结合。深度学习取得了很大的进展，但现在似乎已经达到瓶颈，需要新的创新来解决一些复杂的问题。
Deep Dive
The podcast discusses a study revealing significant racial bias in commercial voice recognition systems, highlighting the disparity in error rates between white and black users and the implications for privacy and performance.
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