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2019年11月12日 18:13:19来源:快三彩票登录编辑:306彩票首页

具体来看,在涉及经济相关的帖子中,女性面孔的平均尺寸比男性小19%,但在娱乐相关的内容中,女性面孔的平均尺寸比男性大7%。

导读:上海清算所积极推动债券市场高质量互联互通,为我国债券市场专业化基础设施服务体系的丰富完善作出了重要贡献

你也许会为女性身影的稀少而感到疑惑,这在一定程度上和更大的社会现实相关。比如,在关于职业足球队的新闻报道中,识别出的图像大多都是男性;在针对美国参众两院(女性占比为25%)的报道中,识别出的女性面孔当然要比男性少得多。

自2014年信用债市场首只债券违约以来,我国债券违约逐步常态化,在风险管理手段相对单一、市场情绪容易传染的情况下,实体经济特别是民营企业的债券融资受到了较大影响。2018年底,全国债券余额86.4万亿元,其中政府债、金融债仍占主要份额,债券市场服务实体经济还有很大提升空间。统计资料显示,2018年,我国信用债违约余额超过千亿元,虽然违约率相比国际同类市场低很多,但许多有市场、有前景、技术有竞争力的民营企业的债券融资已经受到较大影响。

皮尤研究中心的一项最新研究发现,Facebook的新闻图片中,男性出现的频率是女性的两倍,且大部分的图片是关于男性的。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai)。推动银行间债券市场创新

毕竟,算法偏见的背后,其实是我们人类自己的偏见。参考链接:1.https://www.journalism.org/2019/05/23/men-appear-twice-as-often-as-women-in-news-photos-on-facebook/

“偏见”带来了什么?最近,包括图灵奖获得者Yoshua Bengio在内的26位AI领域顶尖研究者,在一篇公开博文中要求亚马逊立即停止向警方出售其人工智能服务Amazon Rekognition。亚马逊云计算部门前首席科学家Anima Anandkumar等人也加入了这一联合呼吁。

在现实生活中,识别你周围人的性别再简单不过,但是对于计算机而言,它的工作需要经历怎样的步骤?计算机如何“看出”你的性别?“在给算法‘喂入’成千上万个图像案例后,作为一个‘成熟的算法’,面部识别系统自己就能学会如何辨别男性和女性。”这种回答虽然可以解释上文的疑问,但对于“黑箱”外的我们,可能并不容易理解这一学习过程。

AI的种族歧视,是算法盲点还是人心叵测?

亚马逊的面部识别系统为奥普拉·温弗里的这张图片打上了男性标签,并给出了数据置信度Joy表示,现实世界中的脸部识别要比实验检测更为复杂和困难,他们建立的基准数据集也并非完全经受得住考验,“但这就好比跑步比赛,在基准测试中的出色表现,起码能保证你不会刚起步就摔倒。”

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai),原标题为:《人脸识别的肤色性别偏见背后,是算法盲点还是人心叵测?》,题图来自:。

为了更好地了解这一过程中的规则,皮尤研究中心进行了一个有趣的实验,他们将自己中心工作人员的图像上传到机器视觉系统,并对图像内容进行部分遮挡,希望从中寻得规律,找到是哪些面部区域会让算法做出或改变决策。

2.https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

研究人员还测量了图像中女性面部与男性面部的大小情况(目前的技术只能捕捉人脸的大小情况,忽略了头发、珠宝和头饰等因素的影响)。结果显示,男性面孔平均占到的图像面积更大,这种差异导致图像中男性平均面部尺寸比女性大出了10%。在Facebook的图像中,这表现为男性人物能给读者带来更大的视觉冲击。

偏差来自哪里?如果对比开发者自己声明的准确率和研究者们的研究结论,会发现一个有趣的事情:公司发布的数据和独立第三方的外部准确率总是有所出入。那么,是什么导致了这一差异?

著名非裔记者、平权运动家Ida B.Wells被识别为男性。为了减少搜索人脸所需的时间,执法部门正在大量使用性别分类。如果需匹配人脸的性别是已知的,通过简单的二分法,就可以大量减少需要处理的潜在匹配数。性别分类正广泛应用到警务活动中。

最后,当你完成选择后,图片将呈现出能影响性别分类改变的所有区域。感兴趣的读者,可以登陆皮尤研究中心网站,自己动手完成这个小实验。传送门:https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

Joy提醒我们关注基准数据集的偏差。“当我们讨论面部分析技术的准确性时,是通过一系列图像或者视频测试来完成的。这些图像数据构成了一个基准,但并不是所有的基准都是平等的。”

亚马逊相关负责人表示,该公司使用了超过100万张面孔数据作为基准来检测产品的准确率。但是,不要被这个看起来很大的样本迷惑了。“因为我们不知道基准数据的详细人口统计学数据。没有这些信息,我们就无法判断,是否在基准选择上,就可能埋下了种族、性别或者肤色等偏见的可能。”

正是基于这个更平衡的数据集,他们对亚马逊、Kairos、IBM、Face++等公司的面部识别系统进行了重新评估。在2018年8月的研究中,他们发现,亚马逊和Kairos在白人男性识别工作上表现优秀,但亚马逊对有色人种的女性面孔识别的准确率很低,仅为68.6%。

此前,多伦多大学的研究人员Deborah Raji和麻省理工学院媒体实验室的研究人员Joy Buolamwini撰写了研究报告,指出亚马逊的Rekognition在检测图像中肤色较深的女性性别时,要比判断肤色较浅男性性别的错误率高得多。该研究成果也得到了学者们的支持,但亚马逊曾对两人撰写的这篇报告及研究方法提出过异议。

从这个角度看,皮尤研究中心用一个简化的实验,展示了用于训练算法的数据是如何将隐藏的偏差、意外的错误引入到了系统结果中。研究人员表示,随着算法正在人类社会中发挥越来越重要的决策影响力,了解它们的局限、偏差具有重要意义。

即便在同样的基准下,面部识别系统的准确度数字可能也会发生变化。人工智能并不完美。在这种情况下,通过提供置信度给用户更具体的判断信息是一个有用的做法。

作为信用风险缓释工具登记托管机构,上海清算所自2010年11月起,为信用风险缓释凭证(CRMW)进行登记。产品发展初期,标的债券均为存续期债券,且标的主体以央企和国企为主,受市场参与者信用风险保护需求不足影响,截至2018年9月,市场共创设11只CRMW,合计规模15.75亿元。2018年10月,为落实支持民营企业融资相关指示,满足市场信用风险保护需求,上海清算所积极改进原有业务流程,在传统CRMW创设业务基础上创新增设了预配售及联合创设功能。预配售通过将信用风险缓释工具和标的债券同步发行创设,实现了标的债券全生命周期信用风险管理;联合创设通过允许多家创设机构共同设立信用风险缓释工具,增强了CRMW对标的债券的信用风险保护力度。新设立的民营企业债券融资支持工具满足了市场投资者的信用风险保护需要,截至2019年6月,市场已登记CRMW100只,合计规模135.68亿元。

当这些有偏差的识别系统被广泛应用到社会生活中,就可能导致更糟糕的后果。Joy Buolamwini在TED上发表题为How I"m fighting bias in algorithms的演讲

在目前,包括亚马逊在内的很多科技公司尚未加入这一承诺。“根据我们的研究,贸然向执法部门或者政府机构出售面部识别系统将是不负责任的。”作为算法正义联盟创始人之一的Joy希望,在未来,更多的机构能加入到“安全面孔承诺”,能够负责任地、符合道义地为面部分析技术的发展付出行动。

为支持创新债券指数产品上线,上海清算所积极组织市场调研,向基金管理人及机构投资者征询意见,从指数编制到业务设计,以满足市场需求为出发点进行产品创新。在方案设计上,上海清算所与外汇交易中心就银行间市场可转让债券基金项目进行讨论,结合银行间市场交易特点,缩短了指数基金在认购、申赎等环节的代理销售链条,降低了业务运营成本。在交易方式上,采用了适合机构投资者的交易规模进行清算结算,并根据市场参与者意见,研究新型对价方式的可行性。同时,上海清算所就跨市场交易所交易债券基金项目与上海证券交易所、深圳证券交易所及中国证券登记结算有限责任公司共同商讨业务流程,多方就市场参与者主体身份认定、跨市场业务效率及操作流程等方面反复推敲,以安全、高效、稳定、便捷为宗旨制定业务方案。对各项业务取得的阶段性成果,上海清算所积极与相关监管部门沟通,争取政策支持,保证业务可行性。下一步,上海清算所将推进技术系统改造,为产品创新和债券市场互联互通搭建可靠基础。

机器学习的确可以极大地提高我们处理数据的效率,但与传统的计算机程序不同,机器学习遵循一系列严格的步骤,它们的决策方式在很大程度上隐而不显,并且高度依赖于用来训练自身的数据。这些特点可能导致,机器学习工具产生更难以被人理解和提前预测到的系统性偏差。

亚马逊面部识别系统对不同肤色、性别的测试准确度Google将这位用户的朋友识别为“大猩猩”“不管其正确性如何,面部识别技术都可能被滥用,”Joy说道。准确或者不准确地使用面部识别技术对他人的身份、面孔、性别进行分析,都可能侵犯到他人的自由。比如,不准确的识别可能会使得无辜者蒙冤,受到执法人员的无理审查,这并不是假想的情况。

为提高国内债券市场运行效率,加强互联互通,外汇交易中心、上海清算所与中央国债登记结算公司联合推进银行间债券市场跨托管机构债券借贷业务的操作便利化。2018年,在人民银行及证监会指导下,上海清算所与中国证券登记结算有限责任公司开始就银行间和交易所债券市场的跨市场发行登记及交易跨市场结算的路径等问题展开研究。未来,上海清算所还计划推出通用质押券业务(即中央对手方模式的三方回购业务),负责提供中央对手方清算服务与担保品管理服务。

那么,是谁在“扭曲”两性?为何有时候,算法眼中的你处在可男可女的模糊地带?进一步讲,性别之外还有哪些偏见?为了应对这种状况,我们可以做些什么?人脸识别下的性别失衡皮尤的这份报告指出,在Facebook上不同类型的新闻报道中,女性在图片中的“在场”情况始终低于男性。在与经济有关的帖子中,只有9%的图片为纯女性内容,与此形成鲜明对比的是,纯男性图像占到了69%。女性在娱乐新闻图片中拥有更多展示机会,但总体上仍低于男性。

根据中国人民银行于2002年印发的《银行间债券市场债券发行现场管理规则》,银行间债券市场发行人可使用人民银行债券发行系统进行债券发行,并由人民银行授权机构为债券发行工作提供技术支持和发行系统的日常维护。上海清算所作为人民银行授权机构,为银行间债券市场发行人提供招标发行服务。过去十年中,包括政策性银行、证券公司、信用增进公司、中大型国有企业、民营企业及小微企业在内的各类债券发行人已在上海清算所成功发行各类债券产品。为适应快速增长的债券发行规模,上海清算所在持续提升招投标系统用户友好性及操作便利性基础上,进一步推出发行缴款线上化及承销费代理支付服务。比如,发行缴款线上化服务允许发行人在完成招标发行后,委托上海清算所依据招投标结果在指定时间代理发行人向各承销商收取募集资金,并据此完成产品登记;承销费代理支付服务则支持发行人委托上海清算所根据承销结果,并运用上海清算所资金系统完成承销费划转。在此过程中,上海清算所充分发挥金融市场基础设施机构全市场覆盖及清算结算优势,大大减少了市场机构资金支付的业务操作,降低了交易过程中的操作风险,缓解了传统招投标业务线下缴款的低效问题。

不同系统对深肤色演员的识别数据不同Facebook曾宣布,在名为Labeled Faces in the Wild的数据集测试中,自己面部识别系统的准确率高达97%。但当研究人员查看这个所谓的黄金标准数据集时,却发现这个数据集中有近77%的男性,同时超过80%是白人。

像面部识别这样的机器视觉工具,正被越来越广泛地应用在执法、广告及其他领域,对性别的识别,是其基本功能之一。

在这个“人机博弈”的交互挑战中,你不妨也大胆猜测下,哪些部分影响了系统的判断?首先,输入一张清晰的图片到机器视觉系统,此时,不管是算法还是你,都可以清楚地判断出照片中人物的性别。接下来,照片中出现了若干方框,提示信息告诉你,“选中某一方框意味着,在图片中遮挡隐藏该部分内容,你的选择有可能影响性别判断。”

为了在数据层就尽最大可能地剔除偏差,Joy提出,应当构建更具包容性的基准数据集。为了平衡基准数据,她列出了世界上妇女在议会所占比例最高的十个国家,其中卢旺达以超过60%的女性比例领先世界。考虑到北欧国家和少数非洲国家具有典型代表性,Joy选定了3个非洲国家和3个北欧国家,通过选择来自这些国家年轻、深肤色的个体数据来平衡数据集中的皮肤等类型。

为支持债券发行工作有序开展,由市场认可的第三方机构提供专业、规范的发行登记全流程服务,对保证债券市场健康稳定发展具有重要意义。上海清算所的法定登记职能、机构连通便利及清算结算处理体系,为向全市场债券发行提供一体化服务奠定了扎实基础。

为了减少对面部识别技术的滥用,算法正义联盟(Algorithmic Justice League)和隐私与技术中心(Center on Privacy & Technology)发起了“安全面孔承诺”(Safe Face Pledge)活动。

在TED演讲中,Joy和大家分享了一个小故事:在同样的光线条件下,面部识别系统只能检测到浅肤色的参与者;只有戴上白色面具,才能检测出深肤色的参与者。“在人工智能工具确定人脸的身份或者辨别表情信息前,最基本的前提是,检测出人脸。但是,面部识别系统在检测黑皮肤个体上,屡次失败。我只能安慰自己,算法不是种族主义者,是自己的脸太黑了。”Joy说道。

近年来,随着债券市场刚性兑付逐步打破以及对外开放举措加速推出,各融资渠道对优质市场主体的争夺加剧、境内外投资者数量和类型显著增加,各方对于进一步加快我国债券市场供给侧结构性改革提出了迫切需求。金融基础设施产品多样化、服务差异化、债券市场互联互通等改革任务被提到了更重要的位置上。上海清算所成立以来,突出创新理念、聚焦创新举措,积极推动债券市场高质量互联互通,为我国债券市场专业化基础设施服务体系的丰富完善作出了重要贡献。

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