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　　根据佐治亚理工学院的一项新研究（“物体检测中的预测性不公平”），如果你是一个皮肤黝黑的人，你可能比白人朋友更容易被自动驾驶汽车撞到，这是因为目前的技术可以更好地检测出肤色较浅的行人。

　　该研究的作者首先提出了一个简单的问题：当前最先进的物体探测系统（如自动驾驶汽车所使用的系统）判断来自不同人种的准确程度如何？为了找到答案，研究人员使用菲茨帕特里克（Fitzpatrick）秤将人类肤色从浅到深分类，随后分析了这些物体探测在浅肤色组中正确检测到人的存在的频率。结果发现，对于深色皮肤组检测平均精确度低5个百分点。即使研究人员控制了像图像中的时间或偶尔阻碍的行人视线等变量，这种差异依然存在。

　　该研究的结果增加了越来越多的关于人类偏见如何渗透到我们的自动决策系统中的证据。最著名的例子在2015年曝光，当时谷歌的图像识别系统将非洲裔美国人称为“大猩猩”。三年后，亚马逊的Rekognition系统将美国28位国会议员与犯罪照片的匹配。另一项研究发现，三种面部识别系统--IBM，微软和中国的Megvii--更容易误判皮肤黝黑的人（特别是女性）的性别。