根据外媒报导，麻省理工学院媒体实验室的利用政治家的面孔，建立了男女总继1,270个的人脸数据库，在经过微软、IBM、Megvii三种人脸辨识系统的测试之后发现，有高达35%的深色皮肤女性，会被误认为是男性，而12%的黑皮肤男性则是被误认成女性，但若是颜色较轻的男女性，则只有7%的机率被错认。
近年来人工智慧进步，透过机械学习与数据能够让AI开始辨识图像，其中也包含许多专家曾经质疑过的人脸辨识系统，而近日美国麻省理工学院媒体实验室的最新研究强调，人脸辨识技术因受限于提供的数据资料以及演算法的差异，使其准确性出现偏差。
根据外媒报导，麻省理工学院媒体实验室的利用政治家的面孔，建立了男女总继1,270个的人脸数据库，在经过微软、IBM、Megvii三种人脸辨识系统的测试之后发现，有高达35%的深色皮肤女性，会被误认为是男性，而12%的黑皮肤男性则是被误认成女性，但若是颜色较轻的男女性，则只有7%的机率被错认。
事实上人脸辨识技术已不是第一次遭受质疑，早在2015年时，Google的照片应用程式，就曾将黑人判别为大猩猩，而Google也在事后立即承诺修复此BUG；而两年前大西洋报就曾报导过，利用人脸辨识技术导入执法系统，可能会不成比例的牵连到非洲裔美国人，表示这个技术扔在兴起当中，但却有着更大的隐忧。
而根据媒体所指，过去也曾有研究小组做相关研究，并发现亚洲人开发的人脸辨识系统比白人更能准确识别亚洲人; 而在欧洲和美国部分地区则相反，虽然这样的问题并不是刻意的偏见导致，但如果要解决这样的问题，还需要更多数据来限制这样的状况发生。
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