去賽馬克算法被指歧視黑人 AI學(xué)術(shù)大牛被噴：退網(wǎng)不玩了

美國愈演愈烈的BLM黑命貴運(yùn)動(dòng)不斷擴(kuò)大，學(xué)術(shù)圈也不可避免地要被影響到了，前不久某個(gè)AI算法將美國前總統(tǒng)奧巴馬算成了白人，AI大牛Yann Lecun純粹從技術(shù)角度解釋了下這個(gè)問題，結(jié)果被噴了很久，現(xiàn)在直接宣布退出推特不玩了。

前不久美國杜克大學(xué)的科研人員宣布了一種新的AI去馬賽克算法PULSE，跟傳統(tǒng)的超分辨率算法不同，它不是填補(bǔ)像素，而是先生成高清大圖，然后降低圖片分辨率與原始圖片對(duì)比，從中找到匹配程度最高的圖像。

PULSE算法可以在短短幾秒內(nèi)就把16x16像素的低分辨率圖片提升到1024x1024級(jí)別，精度提升了64倍，而之前的AI算法提升不過8倍左右。

這個(gè)算法本來是一項(xiàng)重要的技術(shù)突破，然后有網(wǎng)友用這個(gè)算法算了一張美國前總統(tǒng)奧巴馬的馬賽克圖片，如上圖所示，左邊大家都看得出是個(gè)黑人，結(jié)果算完之后變成了一個(gè)白人的圖像。

放在以前這種差異最多會(huì)引起網(wǎng)友的調(diào)侃，不過現(xiàn)在美國的BLM運(yùn)動(dòng)之下，這件事一下子成為焦點(diǎn)，引出了對(duì)歧視黑人的聲討。

事后PULSE算法團(tuán)隊(duì)也做過解釋，表示這個(gè)差異可能是源于他們使用的StyleGAN數(shù)據(jù)集（注：深度學(xué)習(xí)中使用的樣本數(shù)據(jù)對(duì)最終結(jié)果影響很大，就像是一種模仿秀）。

至于Yann Lecun，他在這件事中本來是路人，拿過圖領(lǐng)獎(jiǎng)、擔(dān)任FB公司首席AI科學(xué)家的他針對(duì)這件事也做了技術(shù)解釋，理由也是數(shù)據(jù)偏差，稱PULSE算出來的人臉傾向于白人是因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)是在FlickFaceHQ上訓(xùn)練的，后者大部分照片都是白人。

他還多加了一句話，稱如果使用塞內(nèi)加爾的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，那么結(jié)果出來肯定都像是非洲人。

Yann Lecun的解釋在科學(xué)上沒問題，但是這番話惹怒了BLM群體，導(dǎo)致他這幾天一直被網(wǎng)友噴，認(rèn)為他的立場(chǎng)有問題等等。

雖然后面Yann Lecun發(fā)了更多推文及文章來解釋自己的立場(chǎng)，但是現(xiàn)在沒用了，最后最后他不得不請(qǐng)求大家停止互相攻擊，宣布自己要退出推特，這會(huì)是他最后一條推特。