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2019年11月19日 03:57:39来源:爱彩票网网址编辑:金猫彩票下载

具体来看,在涉及经济相关的帖子中,女性面孔的平均尺寸比男性小19%,但在娱乐相关的内容中,女性面孔的平均尺寸比男性大7%。

即便在同样的基准下,面部识别系统的准确度数字可能也会发生变化。人工智能并不完美。在这种情况下,通过提供置信度给用户更具体的判断信息是一个有用的做法。

此前,多伦多大学的研究人员Deborah Raji和麻省理工学院媒体实验室的研究人员Joy Buolamwini撰写了研究报告,指出亚马逊的Rekognition在检测图像中肤色较深的女性性别时,要比判断肤色较浅男性性别的错误率高得多。该研究成果也得到了学者们的支持,但亚马逊曾对两人撰写的这篇报告及研究方法提出过异议。

为了减少对面部识别技术的滥用,算法正义联盟(Algorithmic Justice League)和隐私与技术中心(Center on Privacy & Technology)发起了“安全面孔承诺”(Safe Face Pledge)活动。

市场有风险,投资需谨慎。本报告所载内容仅供参考,不构成对任何人的投资建议。报告阅读者的一切商业决策不应将本报告作为投资决策唯一参考因素,亦不应认为本报告可以取代自己的判断,在任何情况下,本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的直接或间接后果承担任何责任。

亚马逊面部识别系统对不同肤色、性别的测试准确度Google将这位用户的朋友识别为“大猩猩”“不管其正确性如何,面部识别技术都可能被滥用,”Joy说道。准确或者不准确地使用面部识别技术对他人的身份、面孔、性别进行分析,都可能侵犯到他人的自由。比如,不准确的识别可能会使得无辜者蒙冤,受到执法人员的无理审查,这并不是假想的情况。

本报告版权仅为本公司所有,未经书面许可,任何机构和个人不得以任何形式复制、发表、引用或传播。如征得本公司同意进行引用、刊发,需注明出处为财信国际经济研究院,且不得对本报告进行有悖原意的引用、删节和修改。

3.https://medium.com/@Joy.Buolamwini/response-racial-and-gender-bias-in-amazon-rekognition-commercial-ai-system-for-analyzing-faces-a289222eeced

2019年10月外汇储备数据点评>> 交易因素:预计耗费外储550亿美元左右。10月美元指数大幅下行,较上月末降低2.10%;美元兑人民币汇率由9月末的7.1381降至10月末的7.0350,人民币对美元升值1.44%,低于美元指数的下降幅度,表明了央行在美元指数走弱时成功地加强了外汇预期的稳定。在央行加强外汇管制措施和国内经济下行压力加大的背景下,预计10月银行结售汇逆差较上月维持不变,在50亿美元左右。央行为满足用汇需求和其他干预,预计发生外储损耗500亿美元左右,短期跨境资本流动仍相对平稳。

机器学习的确可以极大地提高我们处理数据的效率,但与传统的计算机程序不同,机器学习遵循一系列严格的步骤,它们的决策方式在很大程度上隐而不显,并且高度依赖于用来训练自身的数据。这些特点可能导致,机器学习工具产生更难以被人理解和提前预测到的系统性偏差。

著名非裔记者、平权运动家Ida B.Wells被识别为男性。为了减少搜索人脸所需的时间,执法部门正在大量使用性别分类。如果需匹配人脸的性别是已知的,通过简单的二分法,就可以大量减少需要处理的潜在匹配数。性别分类正广泛应用到警务活动中。

不同系统对深肤色演员的识别数据不同Facebook曾宣布,在名为Labeled Faces in the Wild的数据集测试中,自己面部识别系统的准确率高达97%。但当研究人员查看这个所谓的黄金标准数据集时,却发现这个数据集中有近77%的男性,同时超过80%是白人。

Joy提醒我们关注基准数据集的偏差。“当我们讨论面部分析技术的准确性时,是通过一系列图像或者视频测试来完成的。这些图像数据构成了一个基准,但并不是所有的基准都是平等的。”

此外,还应加上10月份美国国债的应计利息收入,我们预计在51亿美元左右(见图7)。两项相加,共导致外储增加65亿美元左右。

2017年以来,随着中国加大金融市场的开放力度,境外机构和个人持有的境内人民币资产出现持续提高。2019年9月末持有的股票、债券、贷款和存款余额达到5.86万亿元,折合约8215亿美元,较2018年底增加1155亿美元左右,越来越成为影响外汇储备的重要变量之一(见图9)。在人民币金融资产中,境外机构对银行间债券和股票的配置较为积极,如2019年前9月配置的银行间债券较2018年底增加了约571亿美元,9月当月环比提高102亿美元(见图10)。限于数据的及时性,我们这里只能估算境外机构配置境内银行间债券对外汇储备的影响,预计10月当月约使外储增加了100亿美元左右。

本报告所载信息仅反映本公司初次公开发布该报告时的判断,我司保留在不发出通知的情形下,补充、更正和修订相关信息的权利,报告阅读者应当自行关注相关的更新或修改。

当这些有偏差的识别系统被广泛应用到社会生活中,就可能导致更糟糕的后果。Joy Buolamwini在TED上发表题为How I"m fighting bias in algorithms的演讲

2.https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

美元指数用来衡量美元对一揽子货币的汇率变化程度,即通过计算美元对选定的一揽子货币汇率的综合变化率,来衡量美元的强弱程度。由于其选定货币中包含了我国外汇储备资产的主要计价货币,即英镑、欧元、日元,因而美元指数的变化将对我国外汇储备形成汇兑损益。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai),原标题为:《人脸识别的肤色性别偏见背后,是算法盲点还是人心叵测?》,题图来自:。

完整的投资观点应以财信国际经济研究院发布的完整报告为准。完整报告所提供信息来源于公开资料,本公司对该信息的准确性、完整性或可靠性不作任何保证。

根据国家外汇管理局资料,影响外汇储备规模变动的因素主要包括:“(1)央行在外汇市场的操作;(2)外汇储备投资资产的价格波动;(3)由于美元作为外汇储备的计量货币,其它各种货币相对美元的汇率变动可能导致外汇储备规模的变化;(4)根据国际货币基金组织关于外汇储备的定义,外汇储备在支持‘走出去’等方面的资金运用记账时会从外汇储备规模内调整至规模外,反之亦然”。

正是基于这个更平衡的数据集,他们对亚马逊、Kairos、IBM、Face++等公司的面部识别系统进行了重新评估。在2018年8月的研究中,他们发现,亚马逊和Kairos在白人男性识别工作上表现优秀,但亚马逊对有色人种的女性面孔识别的准确率很低,仅为68.6%。

你也许会为女性身影的稀少而感到疑惑,这在一定程度上和更大的社会现实相关。比如,在关于职业足球队的新闻报道中,识别出的图像大多都是男性;在针对美国参众两院(女性占比为25%)的报道中,识别出的女性面孔当然要比男性少得多。

为了更好地了解这一过程中的规则,皮尤研究中心进行了一个有趣的实验,他们将自己中心工作人员的图像上传到机器视觉系统,并对图像内容进行部分遮挡,希望从中寻得规律,找到是哪些面部区域会让算法做出或改变决策。

在目前,包括亚马逊在内的很多科技公司尚未加入这一承诺。“根据我们的研究,贸然向执法部门或者政府机构出售面部识别系统将是不负责任的。”作为算法正义联盟创始人之一的Joy希望,在未来,更多的机构能加入到“安全面孔承诺”,能够负责任地、符合道义地为面部分析技术的发展付出行动。

那么,是谁在“扭曲”两性?为何有时候,算法眼中的你处在可男可女的模糊地带?进一步讲,性别之外还有哪些偏见?为了应对这种状况,我们可以做些什么?人脸识别下的性别失衡皮尤的这份报告指出,在Facebook上不同类型的新闻报道中,女性在图片中的“在场”情况始终低于男性。在与经济有关的帖子中,只有9%的图片为纯女性内容,与此形成鲜明对比的是,纯男性图像占到了69%。女性在娱乐新闻图片中拥有更多展示机会,但总体上仍低于男性。

本报告所有表述是基于分析师本人的知识和经验客观中立地做出,并不含有任何偏见,投资者应从严格经济学意义上理解。我司和分析师本人对任何基于偏见角度理解本报告所可能引起的后果,不承担任何责任,并保留采取行动保护自身权益的一切权利。

最后,当你完成选择后,图片将呈现出能影响性别分类改变的所有区域。感兴趣的读者,可以登陆皮尤研究中心网站,自己动手完成这个小实验。传送门:https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

在TED演讲中,Joy和大家分享了一个小故事:在同样的光线条件下,面部识别系统只能检测到浅肤色的参与者;只有戴上白色面具,才能检测出深肤色的参与者。“在人工智能工具确定人脸的身份或者辨别表情信息前,最基本的前提是,检测出人脸。但是,面部识别系统在检测黑皮肤个体上,屡次失败。我只能安慰自己,算法不是种族主义者,是自己的脸太黑了。”Joy说道。

“偏见”带来了什么?最近,包括图灵奖获得者Yoshua Bengio在内的26位AI领域顶尖研究者,在一篇公开博文中要求亚马逊立即停止向警方出售其人工智能服务Amazon Rekognition。亚马逊云计算部门前首席科学家Anima Anandkumar等人也加入了这一联合呼吁。

像面部识别这样的机器视觉工具,正被越来越广泛地应用在执法、广告及其他领域,对性别的识别,是其基本功能之一。

根据中国人民银行的相关资料,我国持有的外汇储备资产主要包括美元、欧元、日元、英镑和一些发展中国家的资产。由于我国外汇储备的计价货币是美元,将非美元资产兑换为美元将产生的汇兑损益,会对我国外汇储备产生影响。

外汇储备所投资资产的价格变动,自然会对外汇储备总额产生影响。考虑到数据可获得性以及美国国债在我国外汇储备中占比达1/3左右的现状,我们据此分析美国国债价格变动对我国外储价值的影响。2016年8月-2019年8月份,中国持有的美国国债月均约为11377亿美元。2017年下半年以来,我国持有的美国国债金额比较稳定,但从2018年三季度起,持有的美国国债有所减少,2019年8月小幅减少至11035亿美元(见图5)。2019年10月末美国1年期以上国债收益率环比降低约0.04%,假设2019年9~10月份中国持有的美国国债为11000美元,通过估算,发现美国国债收益率的降低,导致国债价格上升,使我国外汇储备增加14亿美元左右(见图6)。

毕竟,算法偏见的背后,其实是我们人类自己的偏见。参考链接:1.https://www.journalism.org/2019/05/23/men-appear-twice-as-often-as-women-in-news-photos-on-facebook/

AI的种族歧视,是算法盲点还是人心叵测?

往期回顾美债价格上涨是外储微升主因,人民币汇率弹性增强——2019年8月外汇储备数据的点评非美元资产汇兑损失是外储减少主因——2019年7月外汇储备数据的点评美国国债价格上升是外储小幅提高主因——2019年3月外汇储备数据的点评识别二维码本微信号推送报告由财信国际经济研究院提供,仅供本公司员工和客户使用,本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司当然客户。

为了在数据层就尽最大可能地剔除偏差,Joy提出,应当构建更具包容性的基准数据集。为了平衡基准数据,她列出了世界上妇女在议会所占比例最高的十个国家,其中卢旺达以超过60%的女性比例领先世界。考虑到北欧国家和少数非洲国家具有典型代表性,Joy选定了3个非洲国家和3个北欧国家,通过选择来自这些国家年轻、深肤色的个体数据来平衡数据集中的皮肤等类型。

在现实生活中,识别你周围人的性别再简单不过,但是对于计算机而言,它的工作需要经历怎样的步骤?计算机如何“看出”你的性别?“在给算法‘喂入’成千上万个图像案例后,作为一个‘成熟的算法’,面部识别系统自己就能学会如何辨别男性和女性。”这种回答虽然可以解释上文的疑问,但对于“黑箱”外的我们,可能并不容易理解这一学习过程。

在这个“人机博弈”的交互挑战中,你不妨也大胆猜测下,哪些部分影响了系统的判断?首先,输入一张清晰的图片到机器视觉系统,此时,不管是算法还是你,都可以清楚地判断出照片中人物的性别。接下来,照片中出现了若干方框,提示信息告诉你,“选中某一方框意味着,在图片中遮挡隐藏该部分内容,你的选择有可能影响性别判断。”

偏差来自哪里?如果对比开发者自己声明的准确率和研究者们的研究结论,会发现一个有趣的事情:公司发布的数据和独立第三方的外部准确率总是有所出入。那么,是什么导致了这一差异?

亚马逊的面部识别系统为奥普拉·温弗里的这张图片打上了男性标签,并给出了数据置信度Joy表示,现实世界中的脸部识别要比实验检测更为复杂和困难,他们建立的基准数据集也并非完全经受得住考验,“但这就好比跑步比赛,在基准测试中的出色表现,起码能保证你不会刚起步就摔倒。”

从这个角度看,皮尤研究中心用一个简化的实验,展示了用于训练算法的数据是如何将隐藏的偏差、意外的错误引入到了系统结果中。研究人员表示,随着算法正在人类社会中发挥越来越重要的决策影响力,了解它们的局限、偏差具有重要意义。

亚马逊相关负责人表示,该公司使用了超过100万张面孔数据作为基准来检测产品的准确率。但是,不要被这个看起来很大的样本迷惑了。“因为我们不知道基准数据的详细人口统计学数据。没有这些信息,我们就无法判断,是否在基准选择上,就可能埋下了种族、性别或者肤色等偏见的可能。”

财信研究评10月外储数据:美元指数下跌导致汇兑损益增加是外储增加主因

研究人员还测量了图像中女性面部与男性面部的大小情况(目前的技术只能捕捉人脸的大小情况,忽略了头发、珠宝和头饰等因素的影响)。结果显示,男性面孔平均占到的图像面积更大,这种差异导致图像中男性平均面部尺寸比女性大出了10%。在Facebook的图像中,这表现为男性人物能给读者带来更大的视觉冲击。

10月美元指数大幅下行,较上月末降低2.10%。受其影响,10月末人民币汇率有所升值,美元兑人民币汇率由9月末的7.1381降至10月末的7.0350,人民币对美元升值1.44%(见图2),变动幅度小于美元指数,表明了央行在美元指数走弱时成功地加强了外汇预期的稳定。在央行加强外汇管制措施和国内经济下行压力加大的背景下,我们预计10月份银行结售汇逆差将维持稳定,在50亿美元左右(见图3)。

9月末、10月末美元指数分别为99.40和97.31,10月环比下降2.10%(见图8)。通过估算,我们发现由于美元汇率波动导致10月份我国外汇储备增加261亿美元左右,即汇兑收益261亿美元左右。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai)。

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