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深肤色人群更易被自动驾驶车辆车撞？ 美国院校称目标物识别设计存在“种族歧视”
2020-04-04 00:08:56· 来源：全球汽车快讯
据外媒报道，美国乔治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）的一份新研究表明，相较于肤色较浅的人群，肤色较暗的人群与自动驾驶车辆发生碰撞事故的概
据外媒报道，美国乔治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）的一份新研究表明，相较于肤色较浅的人群，肤色较暗的人群与自动驾驶车辆发生碰撞事故的概率更高。
这是如何实现的？这就是本文作者想要弄清楚的第一个问题：当前自动驾驶车辆最新的目标物探查系统的表现究竟如何？
为寻找答案，研究人员仔细检查了大量有关行人图像的数据库，然后根据所谓的菲氏量表（Fitzpatrick scale）进行分类，发现菲氏量表系统对人们的肤色进行了分类。
结果不辨自明
肤色较暗的人群的目标物探查的准确率平均值下降了5个百分点。此外，当研究人员采用白天的持续时间乃至这类行人的阻碍观察时，肤色较深人群与肤色较浅人群间在探查率方面的差距将进一步拉大。
该研究的作者总结道：“有证据表明，相较于菲氏量表肤色类型数值较高的人群（肤色较深的人群），菲氏量表肤色类型数值较低（肤色较浅的人群）在目标物探查、标准数据集训练标准建模方面的精度似乎更高些。这一表现在很多行人的大图上都有所展现，当我们移除被遮蔽的行人后，该情况变得更明显。”
该份报告的标题非常切题——《目标物探查的预见性不公平性》（Predictive Inequity in Object Detection），但重要的是，该结论尚未通过同行的评审。这意味着，除此以外的其他研究人员尚未开展重复性研究，也并未将其结果与乔治亚理工学院研究人员的结果进行比对。
若其他研究人员的结果与乔治亚理工学院的一致，那么车企需要迅速修复这类“存在种族歧视”的目标物探查系统。毫无疑问，这将变得非常有趣。
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