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2019年11月12日 21:20:10来源:128彩票手机编辑:ig彩票注册

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。

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。

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。”

MiFID实施指令规定了转化期限,要求成员国应在2007年1月31日前将其转化为本国国内法。英国是为数不多遵守该期限的国家之一,其转化方式主要体现在对现有各项规定、措施的修订和更新。2006年,英国财政部和金融服务局联合发布《MiFID实施计划》,规定了磋商项目及对《金融服务和市场法》(FSMA)的必要修改;英国金融服务局发布关于实施MiFID的磋商文件。2007年,英国金融服务局发布两个政策声明及手册文件,构成MiFID在英国转化的具体措施。此外英国金融服务局还制定了《MiFID许可和通知指南》《业务行为资料手册》等指导性文件供投资公司参考。

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。

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。

AI的种族歧视,是算法盲点还是人心叵测?

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%。

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。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai)。推动境内银行间外汇市场稳健发展

英国的经验是避免制定新的指导方针,而仅仅复制MiFID的相关规定,并将这套监管标准直接纳入本国的法规体系。在交易报告方面,制定详细的“交易报告用户包”以帮助企业理解和遵从其义务。为便于实施MiFID,英国金融服务局对于交易报告的内容设定了自动填充领域。从实施效果看,英国金融服务局审查了2008年6月至11月期间43家投资公司的实施情况,结果显示大多数公司都遵从了MiFID的规定并取得了良好效果。

英格兰银行2014年10月在《公平有效市场回顾》上发表了《固定收益、货币和大宗商品市场的公平性和有效性探究》,对英国固定收益、货币和大宗商品市场(FICC市场)的监管框架进行了总结。目前,在伦敦交易的国际债券、场外利率衍生品和外汇分别占全球金融市场的70%、50%和40%,因此,英国对FICC市场的监管具有较强的借鉴意义。《固定收益、货币和大宗商品市场的公平性和有效性探究》将市场有效性定义为实现投资、资金和风险的转移,以及具有稳健的基础设施支撑及富有竞争力的定价;将公平性定义为具有清晰的市场管理标准、透明度、开放准入、基于价值的竞争性、一致性等。

MiFID经过三年半时间运行,欧盟金融工具交易场所间竞争更强,提供投资服务的公司和可用的投资工具选择更多,技术进步所带来的发展空间更大。但是,运行过程中也出现了一些问题。首先,这种强化市场竞争所带来的好处并未公平地惠及所有的市场参与者,特别是没有让最终的投资者、零售和批发商受益。竞争隐含的市场分裂反而使得交易环境更加复杂,交易数据的采集更加困难。其次,市场和技术的发展使得MiFID的许多规定已经不合时宜。此外,2008年国际金融危机暴露出金融工具监管规则方面的诸多漏洞。比如,原有制度设计中通常假设某种金融工具交易具有很好的透明度、监管和投资者保护最小化有助于提高市场效率,但现在看来并非如此。总之,金融危机的经历中大量证明,MiFID复杂的规则虽然展示了目标需求,但是仍要有巨大改进。

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。

导读:我国境内外汇市场发展应继续以市场化、规范化、国际化为目标,努力建设交易产品多样化、参与主体多元化、基础设施完善的全要素外汇市场

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。

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%。

皮尤研究中心的一项最新研究发现,Facebook的新闻图片中,男性出现的频率是女性的两倍,且大部分的图片是关于男性的。

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。

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。

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

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。

有鉴于此,欧盟委员会于2010年开始着手MiFID的修订,旨在建立一个安全、健康、更加透明和更加负责任的金融体系,确保欧盟金融市场更加公正、有效和富有竞争。为此,不仅要根据市场结构变化和技术发展修订监管规则以确保市场的公平竞争和效率,还要提高商品衍生品市场的监管力度和透明度以确保其发挥套期保值和价格发现的功能。同时,考虑到实践的进步和对投资者信心的支持,投资者保护的框架也需要完善。这也是履行G20承诺(针对金融衍生产品监管缺位问题,G20领导人要求各成员国在2012年底前将所有标准化场外衍生品合约纳入交易所或电子交易平台进行交易,并在适用情况下通过中央对手方进行清算),旨在解决金融体系中存在的监管不足、透明度不够的问题。欧盟委员会通过MiFID的修订,进一步完善了各个细分市场的组织体系,提高了市场透明度,特别是补充了关于场外衍生品、中央对手、交易数据库等方面的规定,构成了欧洲市场基础设施规则(European Market Infrastructure Regulation,EMIR)。欧盟金融市场监管规则具有较强的国际标准,对其他经济体起到了重要的示范和带动作用。后续,欧盟委员会还于2014年颁布了MiFID II,对金融工具市场监管规定做了进一步修订。

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。

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。

综上,随着人民币汇率形成机制市场化改革不断深入,银行、企业等经济机构主体的市场意识和管理水平将不断提高,更加有效地摆布本外币资产负债和防范利率、汇率等市场风险已成为各方的迫切需求。对标国际经验和国内需求,我国境内外汇市场发展应继续以市场化、规范化、国际化为目标,促发展与防风险并重,努力建设交易产品多样化、参与主体多元化、基础设施完善的全要素外汇市场,强化外部监管与市场自律相结合的外汇市场管理框架体系,进一步发挥境内外汇市场在整个金融市场体系中的作用与效能。

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

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。”

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。

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?

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。

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。

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。

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。”

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。

随着新型城镇化、国际化、信息化、市场化深入推进,中国经济结构转型步伐日益加快,对外开放水平进一步提高。人民币可兑换国际化进程加快,推动了跨境交易的规模扩大、类型增多、主体增加,为外汇市场持续发展提供了坚实基础。

市场操作法规主要是针对交易场所组织结构、价格及交易信息的透明度、市场参与者的交易行为以及信息使用等方面设置标准。针对FICC市场,英国目前主要的监管框架包括金融行为管理局(FCA)商业准则、MiFID、市场滥用指令以及其他影响FICC市场公平性和有效性的法规(如巴塞尔III)。较之MiFID,MiFIDII对FICC市场的主要影响有两点:一是新增一类规范的交易场所,即有组织的交易设施(OTF),OTF纳入了交易商经纪人及之前未作为交易场所监管的系列平台,这意味着过去被划分为OTC的大量FICC业务将受到更强的监管;二是交易前和交易后透明度规则将第一时间应用于大量的FICC市场;三是受监管的金融工具范围也将扩展到更多的商品衍生品及欧盟的碳排放配额,但即期外汇、外汇和实物商品的一些远期合约并未涉及。

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/

“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。

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/

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

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。”

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