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新訓(xùn)練可減少AI系統(tǒng)社會(huì)偏見

日期:2024-06-28 08:44

來自美國俄勒岡州立大學(xué)工程學(xué)院和Adobe公司的科學(xué)家攜手,開發(fā)出一種用于訓(xùn)練人工智能(AI)的新技術(shù)FairDeDup。該技術(shù)不僅能降低訓(xùn)練成本,而且有望減少AI系統(tǒng)的社會(huì)偏見。研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在近期于美國西雅圖舉行的IEEE/CVF計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別會(huì)議大會(huì)上介紹了FairDeDup算法。該會(huì)議是由電子電氣工程師學(xué)會(huì)(IEEE)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)和計(jì)算機(jī)視覺基金會(huì)(CVF)共同主辦的全球頂級學(xué)術(shù)會(huì)議。

FairDeDup是“公平重復(fù)數(shù)據(jù)消除”的縮寫,指從用于訓(xùn)練AI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中刪除冗余信息,從而大幅降低訓(xùn)練成本。研究人員表示,之所以將新方法命名為FairDeDup,也是因?yàn)樗诖饲耙环N具有成本效益的方法SemDeDup。SemDeDup可以用更少的資源對AI進(jìn)行訓(xùn)練。但這一過程會(huì)強(qiáng)化AI的社會(huì)偏見。在最新研究中,他們通過引入公平機(jī)制,對SemDeDup進(jìn)行了改進(jìn),FairDeDup因此面世。

FairDeDup的工作原理是:通過一種名為“修剪”的過程,細(xì)化從網(wǎng)絡(luò)上收集的圖像字幕數(shù)據(jù)集?!靶藜簟敝高x擇能代表整個(gè)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)子集。該工具可以感知內(nèi)容,并決定保留或刪除哪些數(shù)據(jù)。結(jié)果顯示,FairDeDup刪除了冗余數(shù)據(jù),同時(shí)結(jié)合了可控的、人為定義的多樣性維度,從而減少偏見。