数据集永久下架,微软不是第一个,MIT 也不是最后一个
内容概要:麻省理工学院在近日发出通知,永久下线著名微小图像数据集 Tiny Images Dataset ,原因是被指出涉嫌种族歧视和女性歧视。
原创:HyperAI超神经
关键词:计算机视觉 数据集 负责任的AI
麻省理工学院(MIT)近日发布了一则致歉声明,宣布将 Tiny Images Dataset 数据集永久下架,并向全社会呼吁共同停用并删除这个数据集,已有该数据集的用户不要再向他人提供。
近一年内,已经有数个由企业和科研机构发布的知名数据集,遭到下架或永久封禁的处理,其中包括微软的 MS Celeb 1M 名人数据集、杜克大学发布用于行人识别的 Duke MTMC 监控数据集、和斯坦福大学发布的人头检测 Brainwash 数据集。
这次下架的 Tiny Images Dataset 图像数据集由 MIT 在 2006 年开始立项并发布。正如其命名,这是一个微小图像数据集。
包含 7930 万张 32 * 32 像素的彩色图像,基本采集自 Google Images。
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整个数据集近 400 Gb 大小,数据集规模之大,也让该数据集成为计算机视觉研究领域中,最热门数据集之一。
与该数据集同时发布的论文《80 million tiny images: a large dataset for non-parametric object and scene recognition》,这篇论文的可查询引用,也高达 1718 次。
让 Tiny Images Dataset 图像数据集陷入风口浪尖的,正是在近期发布的一篇论文《Large Image Dataset: a pyrrhic win for Computer Vision?》(大型数据集:是计算机视觉的隐藏杀器?)
论文对这些大型数据集的合规性,提出了强烈的质疑。
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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2006.16923.pdf
两位作者,一位是 UnifyID 的首席科学家 Vinay Prabhu 。UnifyID 是硅谷的一家人工智能初创公司,为客户提供用户身份验证的解决方案。
另一位作者是都柏林大学的博士学位候选人 Abeba Birhane。
论文主要以 ImageNet-ILSVRC-2012 数据集为例,作者发现数据集中包含少数偷拍(比如海滩中偷拍他人,甚至包含隐私部位)的图像,认为由于审核不严格,这些图片严重侵犯了当事人的隐私。
和 ImageNet 涉嫌侵犯隐私不同,论文中对 Tiny Images Dataset 进行声讨原因是:数据集中有数万张种族歧视、女性歧视标签的图像。
并指出 Tiny Images Dataset 由于未经任何审核,存在的歧视、侵犯隐私的问题更加严重。
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这就要说到 Tiny Images Dataset 是基于 WordNet 的规范进行标记,把近八千万张图像分为 75,000 个类别。
也正是因为 WordNet 的部分标记,让数据集遭受了质疑。
WordNet 的锅,图像数据集一起背
众所周知,WordNet 由普林斯顿大学认知科学实验室的心理学家、语言学家和计算机工程师联合设计,自 1985 年发布以来,一直作为英文世界里最规范、全面的英语词典系统。
规范、全面的意思就是:客观地采集人类社会里存在的英文词汇,并赋予其理解和关联。
在 Tiny Images Dataset 中,采用了 WordNet 中的 53,464 个不同名词,来作为图片的标签。
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也正因为如此,直接引用人类社会存在的表达,就不可避免地引入一些涉及种族歧视、性别歧视的词汇。
比如,表示明确侮辱或贬义的词汇 Bi*ch、Wh*re、Ni*ger 等等,均成为了图片的相关标签,除此以外,还有一些主观判断性的称谓,比如 molester 猥亵者、pedophile 恋童癖 等。
科学研究之前,需衡量社会影响
作者认为大型图像数据集,很多在建设之初,并没有仔细衡量社会影响,会对个人权益构成威胁和伤害。
因为信息开源的当下,任何人都可以利用开放 API 运行一段查询,来定义或判断 ImageNet 或其他数据集中人类的身份或画像,这对当事人来说确实是危险,也是侵犯。
作者也给了三点解决方向:
一是合成真实和数据集蒸馏,比如在模型训练期间使用(或增强)合成图像来代替真实图像;
二是对数据集强化基于伦理道德的过滤;
三是定量数据集审计,作者对 ImageNet 进行了跨范畴的定量分析,用来评估道德违规的程度,也用来衡量基于模型注释的方法其可行性。
因为舆论压力,或是自我觉察而主动下架的数据集,MIT 并不是第一家。微软早在 2019 年中,就下架了著名的 MS Celeb 1M 数据集,并宣布不再使用。
MS Celeb 1M 数据集是由网络中找到 100 万个名人,根据受欢迎程度选出 10 万个,然后利用搜索引擎,每个人挑出的大约 100 张图片,所得到的数据集。
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MS Celeb 1M 常被用来做面部识别的训练,最早该数据集服务于 MSR IRC 比赛,这也是世界上最高水平的图像识别赛事之一,包括 IBM,松下,阿里巴巴,Nvidia 和日立等公司,也都使用这个数据集。
一位研究人员指出,这涉及到人脸识别图像数据集的伦理,起源和个人隐私等问题。因为这些图片均来自网络,虽然微软表示是根据「知识共享许可 C.C 协议」,来抓取和获得这些图像的(照片中的人物并不一定授权许可,而是版权所有者授权)。
根据协议,可以将照片用于学术研究,但微软发布数据集后,却并不能有效监督数据集的使用。
除了 MS Celeb 1M 数据集,还有杜克大学发布用于行人识别的 Duke MTMC 监控数据集、和斯坦福大学发布的人头检测 Brainwash 数据集。
近期甚嚣尘上的 black lives matter 种族平权运动,让欧美各界陷入慌乱,计算机学界、工程界也有不断地讨论、纷争和反思。
最初,以 Github、Go 语言为代表的企业和组织,开始对命名规范,进行了修改,比如应避免使用 「Blacklist」和 「Whitelist」一词,而应使用中性词 「Blocklist」 和「 Allowlist」,又或者将默认分支名称从「master」更改为「trunk」。
现在,政治正确的矛头或将对准大型数据集。
诚然,大量数据集在设计之初,有很多欠缺考量、未完善的部分。但是在当前条件下,但直接下架相关数据集,也不是最好的解决偏见的办法。
毕竟这些图片,并不仅存在于这些数据集中,这些偏见,也不仅仅是 WordNet 里的几个词。
下架了数据集,图片依然在互联网各个角落,停用了 WordNet ,这些词也依旧在人们的观念里。想要解决 AI 的偏见,还是得重视起社会文化中长期存在的偏见。
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数据集下载地址:https://hyper.ai/datasets/5361
提示:该数据集存在合规争议,请谨慎使用。
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【神经星星】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/570e9db415a3e68f0dd26e22c】。文章转载请联系作者。
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