1月30日消息，据外媒CNBC报道，IBM发布了一个包含100万张人脸图像的数据合集，用于训练面部识别系统，从而提升识别的公平性和准确性。
据理解，这一数据合集是来源于雅虎的超大Flickr数据集，这一数据集共包含1亿张图片和视频，并且图片中标注了特征标签，例如颅面测量，面部对称，年龄和性别等。这将非常有助于开发者们解决此前发现的问题，即识别软件会基于目标的年龄、性别、种族等反馈出不同的准确性表现，这属于技术偏见。
IBM的研究员兼首席科学家约翰史密斯表示，“面部识别技术应该是公平和准确的”，“我们需要通过各种培训数据来让技术进步”。
值得一提的是，去年，麻省理工学院研究员Joy Buolamwini发表一篇论文，论文显示，IBM Watson的视觉识别平台在识别深肤色女性时，错误率为35%，而识别浅肤色男性时，错误率补刀1%，相差甚多。
