由北卡羅來(lái)納州達勒姆市杜克大學(xué)的程序設計團隊設計的照片編輯工具，不僅可以為數字演示文稿提供更清晰，更清晰的圖像，而且還可以為老式視頻游戲迷帶來(lái)數小時(shí)的樂(lè )趣，他們現在可以為低矮的視頻生成清晰的面孔。填充早期產(chǎn)品的像素字符。但是該工具也出乎意料地浮出水面，涉及在大規模機器學(xué)習項目中使用數據集的偏見(jiàn)。

DUL研究人員創(chuàng )建了PULSE(通過(guò)潛伏空間探索進(jìn)行照片上采樣)，以根據低像素源數據創(chuàng )建更逼真的圖像。在今年早些時(shí)候分發(fā)的研究論文中，該團隊解釋了他們的方法與早期從8位圖像生成逼真的圖像的努力有何不同。

報告稱(chēng)：“ PULSE不是從低分辨率圖像開(kāi)始，而是慢慢添加細節，而是遍歷高分辨率自然圖像流形，搜索縮小到原始低分辨率圖像的圖像。”

這意味著(zhù)他們用于構建逼真的面部表情的算法是從大量真實(shí)人物的圖像數據集中提取的。

PULSE系統可以在幾秒鐘內將16像素x 16像素的圖像轉換為1024像素乘1024像素的圖像。

連同他們的發(fā)現，團隊將PULSE上傳到GitHub并鼓勵進(jìn)行實(shí)驗。

俄羅斯開(kāi)發(fā)人員Denis Malimonov上周開(kāi)發(fā)并發(fā)行了自己的應用，名為Face Depixelizer。隨著(zhù)用戶(hù)上傳他們自己的幽默作品，這些作品通常來(lái)自經(jīng)典游戲，例如Minecraft的Steve和Creeper，Super Mario的Mario以及Zelda的Legend的Link，因此在Twitter上的反應迅速。

杜克大學(xué)團隊認識到PULSE的娛樂(lè )價(jià)值，但指出在一個(gè)探索和研究程度更高的時(shí)代，PULSE應該在實(shí)踐上和經(jīng)濟上證明是有用的。

報告說(shuō)：“在這項工作中，我們旨在將模糊的低分辨率圖像轉換為清晰，逼真的高分辨率圖像。” “在許多領(lǐng)域……由于成本，硬件限制或內存限制等問(wèn)題，很難獲得清晰的高分辨率圖像。”

他們列舉了醫學(xué)，天文學(xué)，顯微鏡和衛星圖像作為可以從他們的努力中受益的領(lǐng)域。

但是上周末，Twitter用戶(hù)開(kāi)始報告他們的實(shí)驗趨勢令人不安。一些報告說(shuō)，當他們使用有色人種的圖像時(shí)，重新生成的圖像將它們轉換為白色圖形。前總統巴拉克·奧巴馬(Barack Obama)，已故世界冠軍拳擊手穆罕默德·阿里(Muhammad Ali)，女演員露西·劉(Lucy Liu)和紐約州眾議員亞歷山大·奧卡西奧·科爾特斯(Alexandria-Ocasio Cortez)都通過(guò)這些應用程序被渲染為白人。

令人遺憾的結果應該不是完全意外的。隨著(zhù)機器學(xué)習和人工智能在研究項目中的越來(lái)越多的應用，對海量數據集的依賴(lài)也越來(lái)越多。但是近年來(lái)的報告警告說(shuō)，一些最常用的數據集包含的信息不能代表整個(gè)社會(huì )。一份報告指出，一個(gè)常用的數據庫包含的內容是男性占74%，白人占83%，這凸顯了人們對性別偏見(jiàn)和種族代表不足的可能性的擔憂(yōu)。

在2018年，一種執法工具吹噓膚色淺的男人的面部識別錯誤率低于1%，但是在確定膚色較深的受試者的性別時(shí)，卻犯了35%的驚人錯誤。

微軟，亞馬遜和IBM最近宣布，他們將停止或限制向警察部門(mén)銷(xiāo)售面部識別工具，部分原因是他們對依賴(lài)人工智能的種族，性別，種族和年齡偏見(jiàn)的擔憂(yōu)。

在錄像帶致命警察槍擊事件和黑人嫌疑人窒息事件發(fā)生后的最近幾周發(fā)生動(dòng)蕩之后，這種數據集偏差尤其令人擔憂(yōu)。

正如麻省理工學(xué)院研究生，2018年大學(xué)AI偏見(jiàn)報告的合著(zhù)者Irene Chen所說(shuō)：“算法僅與使用的數據一樣好，我們的研究表明，更好的數據通?？梢詭?lái)更大的變化”。她補充說(shuō)，不是需要更多數據來(lái)糾正偏差，而是需要提供更具代表性的數據。