把松鼠当海狮、蜻蜓当井盖……为什么图像识别AI会犯这些“低级错误”？

目前的人工智能技术在图像识别领域已取得显著进展,但依然存在一些“低级错误”的识别问题，这些错误主要是由多种因素共同作用造成的。

在某些情况下,图像识别AI系统容易受到静态噪声中隐藏的微小变化的影响，通过在图像上添加不易察觉的笔触或图层，人们可以“愚弄”AI图像识别系统，导致其产生错误的识别结果，涂鸦可能会干扰AI自动驾驶系统对限速标志的准确识别。

一些研究表明,“对抗补丁”（对抗标记）是一种常见的误导性标志，旨在干扰AI系统的判断，使其产生错误的识别结果，尽管研究人员正在努力开发保护人工智能系统免受这些干扰的方法，但仍需更多研究来解决这个问题。

另一个重要原因在于训练数据集的问题,训练数据集的质量和多样性对于AI系统的性能至关重要，如果训练数据集存在偏差或不足，AI系统就可能无法准确识别某些图像，一些算法在识别来自低收入国家的物品时表现较差，这可能与训练数据集的分布不均有关。

人工智能系统的底层计算机制也可能导致误判,有些系统的计算机制是“黑箱”，开发者无法完全了解系统是如何做出决策的，因此误判的原因可能更为复杂和难以捉摸。

值得注意的是,科技公司在训练AI系统时所使用的数据和算法可能反映了公司的文化和背景，由于大多数科技公司的工作人员主要来自高收入国家的白人男性，他们的训练数据集也往往带有一定的“印记”，这可能导致算法在识别不同文化和背景的图像时出现偏差和误判。

为了解决这些问题,我们需要更加谨慎地收集和处理训练数据集，开发更加先进和鲁棒的算法，并建立更加标准和统一的评估基准，我们相信，随着技术的不断进步和研究的深入，这些问题将逐渐得到解决。