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【世界说】美媒：美执法机构依赖技术导致错误抓捕 有色人种被误识可能性高于白人100倍******

　　中国日报网1月4日电 据美联社3日报道，日前美国路易斯安那州执法部门因使用面部识别技术，导致一名乔治亚州男子被误认为是逃犯而被捕，律师表示，案件再次引起人们对数码工具使用中的种族差异的关注。

　　据《泰晤士—皮卡尤恩报》/《新奥尔良倡导者报》报道，28岁的黑人男子兰德尔·里德（Randall Reid）于2022年11月底在佐治亚州迪卡尔布县被捕入狱。他的律师汤米·卡洛杰罗（Tommy Calogero）说，执法部门错误地将里德与发生在杰斐逊教区和巴吞鲁日的钱包盗窃案联系起来。里德于11月25日被捕，12月1日被释放。他的被捕引起了人们对该技术新的关注，批评人士认为，这项技术导致有色人种的误认率高于白人。

　　“他们告诉我，我有一张杰斐逊教区的逮捕令。我说，‘杰斐逊教区是什么?’”里德说。“我从未去过路易斯安那州。然后他们告诉我这是偷窃罪。但我不仅没去过路易斯安那州，也没有偷东西。”

　　据《纽约时报》报道，法庭记录显示，巴吞鲁日警察局的一名探员根据杰斐逊教区警长办公室对里德的识别，得到逮捕令，指控里德是同一周另一起奢侈钱包盗窃案的三名嫌疑人之一。杰斐逊警长乔·洛平托（Joe Lopinto）办公室未对此案及该机构对面部识别的使用等相关问题作出回应。

　　里德的案件再次引起了人们对路易斯安那州和其他地方使用面部识别工具的关注。执法部门使用面部扫描和人工智能辅助面部识别软件在美国引起了激烈的争论，并与关于种族不平等的对话交织在一起。一些研究表明，该技术更有可能错误识别黑人和其他有色人种，而不是白人，从而导致错误逮捕。

　　皮尤研究中心2022年的一份报告发现，66%的美国成年人表示，他们认为面部识别技术用于监控黑人和西班牙裔社区的频率将远高于其他社区。另据华盛顿邮报此类报道，在2019年美国的一项联邦研究中被测试的几个算法的结果显示，与白人相比，误识别黑人或亚洲人面孔的可能性高达100倍。

　　一些人认为，面部识别技术应该只用于为警察提供线索，而不是作为唯一的证据，而且警察不应过分依赖其结果，也不应将其应用于所有低级别犯罪。还有批评人士认为，那些过分信任系统结果的官员——或者像研究人员在一些警察部门发现的证据那样，为了获得更好的结果而改变搜索图像，最终可能会把举证的责任推给无辜的人，他们可能不会被告知逮捕他们时使用了什么调查手段。

　　（编译：马芮 编辑：韩鹤）

AI医生出手 居家筛查宝宝视功能******

　　广州日报讯 (全媒体记者梁超仪 通讯员邰梦云、唐艳丽)宝宝最近总是揉眼、不断眨眼，是不是视力有问题？看诊不会配合检查怎么办？过往，婴幼儿视力评估充满了挑战，这一群体的眼健康普筛也存在空白。如今这一现状得以打破。

　　日前，中山大学中山眼科中心召开新闻发布会，该中心林浩添教授团队联合全球多家医疗及研发机构，研发全球首个婴幼儿视功能损伤手机智能筛查系统，研究成果于1月26日在《Nature Medicine》在线发表，为破解婴幼儿视功能损伤及相关眼病早期筛诊难题提供有效技术手段。

　　目前，团队与粤省事等公众平台进行对接和部署，为婴幼儿视功能损伤及相关眼病的大规模筛查提供可行方案。此外，市民搜索小程序“Ai宝睛灵”，即可便捷在家首尝“头啖汤”。

　　历时八年采集3652名婴幼儿视力数据

　　林浩添教授介绍，0-4岁婴幼儿处于视功能发育的关键时期。在这个阶段发生的眼病如果不能及时干预治疗，很可能导致患者长达几十年低视力甚至致盲，给家庭和社会带来沉重的负担。据国家疾控中心数据显示，全国5000万0-4岁婴幼儿中，眼病发病率高达9.11%，早筛早治是提高婴幼儿视功能预后的关键。

　　对婴幼儿进行视功能评估，早期发现眼部疾患引起的视功能损伤十分关键，却充满挑战。由于婴幼儿难以表达眼部不适，视功能损伤易被忽视或漏诊，错过最佳的治疗时机。其次，受限于认知水平，婴幼儿难以配合完成传统的眼部检查。此外，大部分检查手段对于技术人员的专业水平与设备要求高，筛查成本高，效能低，难以作为普筛技术手段普及。

　　为破解这一难题，该研究团队历时八年，前瞻性采集来自3652名婴幼儿的超过2500万帧注视行为大数据，依托天河二号超算中心部署的深度学习人工智能数据分析后台，对采集的数据进行深度分析，早期预警异常注视行为，筛检婴幼儿视功能损伤及相关眼病。

　　该技术的研发创新婴幼儿视功能损伤移动智能筛诊模式，有望极大降低婴幼儿视功能损伤早期筛诊的难度及成本。

　　可初筛超16种婴幼儿常见致盲眼病

　　记者进入小程序发现，居家用手机操作十分方便，在实操中，家长通过手机播放一段3分钟的动画视频吸引婴幼儿保持注视，可以实现对婴幼儿注视习惯和行为模式的实时捕捉，随后该系统会给出初筛的结果。

　　林浩添介绍，在这个人工智能系统中，研究团队基于视频大数据，深度挖掘了不同眼病引起的婴幼儿视功能损伤的异常注视行为模态，并依托深度学习人工智能技术，突破性地实现了对先天性白内障、先天性上睑下垂、先天性青光眼、斜视、视网膜母细胞瘤等超16种婴幼儿常见致盲眼病引起视功能损伤的早期检测，平均筛查准确率超85%。而在实际应用中，系统在全国4家医疗机构参与的多中心外部验证中的筛查准确率超80%。同时，研究团队招募了120个家庭参与居家筛查，便捷的系统操作流程使得99%的家长都能顺利完成筛查试验，筛查准确率达85.9%。

　　“我们希望通过这一人工智能系统，让有需要的家长居家便可以便捷帮助婴幼儿视力进行普筛，辨别视力状况是正常还是异常，有异常状况通过去医院专科就诊确诊具体的眼疾。”林浩添介绍。据了解，这一系统已在小程序“Ai宝睛灵”试运行上线，下一步在小程序“粤睛晶”中也计划引入。此外，该团队正与粤省事对接，希望可以在广东范围内大范围普及，后续有条件覆盖全国有需要的市民。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）