據外媒報導，瑞士EPFL技術大學的一名研究人員獲得了3500美元的獎金，因為他發現Twitter上的一種關鍵演算法更青睞看起來苗條、年輕、膚色較淺或溫暖的面孔。 Twitter於周日宣佈將該獎項授予Bogdan Kulynych。 據悉，Kulynych是一名研究隱私、安全、人工智慧和社會的研究生。

Twitter贊助了這項競賽，目的是找出在裁剪Twitter時間軸上顯示照片的演算法中存在的”顯著性”問題。 Twitter為發現人工智慧偏見而提供的賞金是對目前主流漏洞賞金做法的一種新解釋。 漏洞賞金是企業為尋找安全漏洞而付給外部人員的資金。

AI通過有效處理視頻字幕、識別釣魚郵件、識別使用者的臉來解鎖其手機而徹底改變了計算。 但在真實世界的數據上訓練的AI演算法可以反映出真實世界的問題，而解決AI偏見是計算機科學的一個熱點領域。 Twitter的賞金活動就是為了發現這類問題。

今年早些時候，Twitter自己證實，其AI系統在裁剪演算法偏向白人而非黑人的圖像時存在偏見。 但Kulynych發現了演算法裁剪照片以強調其認為最重要東西的方式存在其他問題。

Kulynych在他的項目發現中說道：「目標模型傾向於認為那些看起來苗條、年輕、膚色明亮或溫暖、皮膚光滑、面部特徵典型女性化的人更突出。 這種偏見可能會導致少數群體被排斥在外，數千張圖片中刻板的審美標準也會延續下去。 ”

Kulynych的系統將一張原始人臉照片的顯著性跟一系列AI生成的變體進行了比較。 他發現，面孔越年輕、越瘦，顯著性得分就越高。 該演算法還對膚色偏淺、偏暖、對比度高、顏色更飽和的人給出了更高的分數。

Twitter讚賞了這項比賽的重要性，因為在這個世界上，我們很多人在跟朋友分享照片或在社交媒體上分享照片之前都要使用相機和編輯應用、使用美顏濾鏡。 而這可能會扭曲我們對吸引力的期望。

美容和應用濾鏡非常普遍。 頂級應用Facetune就承諾幫助使用者「在社交媒體上脫穎而出」。。 B612是另一個很受歡迎的濾鏡工具，它提供了一個「智慧美容」工具，可以建議使用者改變臉型和其他外觀。 但Google認為美化濾鏡會對心理健康產生負面影響，因此在Pixel相機應用中關閉了默認的自動潤色功能。 該公司也不再將其調整功能稱為「美容」濾鏡。