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深膚色人群更易被自動駕駛車輛車撞？ 美國院校稱目標物識別設計存在“種族歧視”

2020-04-04 00:08:56·  來源：全球汽車快訊  
　
據(jù)外媒報道，美國喬治亞理工學院（Georgia Institute of Technology）的一份新研究表明，相較于膚色較淺的人群，膚色較暗的人群與自動駕駛車輛發(fā)生碰撞事故的概

據(jù)外媒報道，美國喬治亞理工學院（Georgia Institute of Technology）的一份新研究表明，相較于膚色較淺的人群，膚色較暗的人群與自動駕駛車輛發(fā)生碰撞事故的概率更高。

這是如何實現(xiàn)的？這就是本文作者想要弄清楚的第一個問題：當前自動駕駛車輛最新的目標物探查系統(tǒng)的表現(xiàn)究竟如何？

為尋找答案，研究人員仔細檢查了大量有關行人圖像的數(shù)據(jù)庫，然后根據(jù)所謂的菲氏量表（Fitzpatrick scale）進行分類，發(fā)現(xiàn)菲氏量表系統(tǒng)對人們的膚色進行了分類。

結果不辨自明

膚色較暗的人群的目標物探查的準確率平均值下降了5個百分點。此外，當研究人員采用白天的持續(xù)時間乃至這類行人的阻礙觀察時，膚色較深人群與膚色較淺人群間在探查率方面的差距將進一步拉大。

該研究的作者總結道：“有證據(jù)表明，相較于菲氏量表膚色類型數(shù)值較高的人群（膚色較深的人群），菲氏量表膚色類型數(shù)值較低（膚色較淺的人群）在目標物探查、標準數(shù)據(jù)集訓練標準建模方面的精度似乎更高些。這一表現(xiàn)在很多行人的大圖上都有所展現(xiàn)，當我們移除被遮蔽的行人后，該情況變得更明顯。”

該份報告的標題非常切題——《目標物探查的預見性不公平性》（Predictive Inequity in Object Detection），但重要的是，該結論尚未通過同行的評審。這意味著，除此以外的其他研究人員尚未開展重復性研究，也并未將其結果與喬治亞理工學院研究人員的結果進行比對。

若其他研究人員的結果與喬治亞理工學院的一致，那么車企需要迅速修復這類“存在種族歧視”的目標物探查系統(tǒng)。毫無疑問，這將變得非常有趣。 
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