ระบบ AI ที่ใช้ตรวจสอบใบหน้าในกล้องวงจรปิดเพื่อความปลอดภัยสาธารณะ ถูกรายงานว่ามีอัตราความผิดพลาดในการระบุตัวตนของบุคคลผิวดำสูงกว่าบุคคลผิวขาวถึง 3 เท่า ปัญหานี้มีสาเหตุหลักมาจากอะไร

อัลกอริทึมการจดจำใบหน้ายังไม่ก้าวหน้าพอสำหรับการระบุตัวตนในที่สาธารณะ
ฮาร์ดแวร์กล้องไม่มีคุณภาพเพียงพอในการถ่ายภาพในที่มืด
ระบบใช้ Unsupervised Learning ซึ่งไม่เหมาะกับงานจดจำใบหน้า
ข้อมูลภาพที่ใช้ฝึกโมเดลมีความไม่สมดุล โดยมีภาพบุคคลผิวขาวมากกว่าทำให้โมเดลมี Bias

เฉลยอธิบาย

อคติในโมเดล AI (Algorithmic Bias) มักเกิดจาก Training Data ที่ไม่สมดุลหรือไม่ครอบคลุมทุกกลุ่มประชากร งานวิจัยจาก MIT Media Lab พบว่าระบบจดจำใบหน้าเชิงพาณิชย์มักมีความแม่นยำต่ำกว่าสำหรับบุคคลผิวสี เพราะชุดข้อมูลฝึกส่วนใหญ่มีภาพบุคคลผิวขาวเป็นสัดส่วนสูง นี่คือปัญหาด้าน AI Ethics และ Fairness ที่สำคัญ ตัวเลือก A เกี่ยวกับฮาร์ดแวร์ซึ่งไม่ใช่สาเหตุหลัก ตัวเลือก C ไม่เกี่ยวกับประเภทการเรียนรู้ และตัวเลือก D อัลกอริทึมมีความก้าวหน้ามากพอแล้ว แต่ปัญหาอยู่ที่ข้อมูล

ข้อสอบอื่นในวิชาความรู้เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเทคโนโลยีดิจิทัล

ดูข้อสอบวิชานี้ทั้งหมด →