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人工智能技术可以有效地处理字幕、识别邮件、个人信息等等，改变了传统的算法模式。但是，人工智能算法也反映着真实世界的问题，解决人工智能的偏见是计算机科学的热门领域。

近日，推特赞助了一项寻找图像显著度算法问题的竞赛。图像显著度算法是用于裁剪推特的时间轴照片算法。与此前寻找漏洞支付赏金的方式不同，推特此次是为寻找算法偏见提供赏金，也算是一种新的方式。

一名人工智能的研究生获得奖金，因为他发现推特的算法更青睐苗条、年轻、白皮肤或是暖色调肤色的面孔。在今年年初推特就承认了其人工智能系统在图片裁剪的算法中存在着偏见，更青睐于白人的图像。但这次竞赛的获奖者发现的其他问题才是核心。

在获奖者的研究中发现，推特的人工智能算法更青睐于年轻、皮肤白、身材苗条并且被处理编辑过的图像。推特的图像显著度算法便是为了确定裁剪照片的方式而规定的。而现在，符合算法审美的照片序列都发生了变化，其图像显著度均增加了30%左右。该目标模型存在的偏见认为苗条、年轻、肤色明亮温暖、光滑、脸部特征偏女性化的人会更突出。这种偏见极易将少数群体排斥在主流审美之外，大量的图像将会把刻板审美延续下去。

我们在分享照片时，很多人都会提前是用美颜修图，加上美颜滤镜等等，这一行为很有可能加深刻板审美。此外，谷歌也认为美颜滤镜会对心理健康有一定负面作用，因此在其pixel相机中关闭了默认的自动润色功能，相关调整功能也不再被称作“美容”滤镜。