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作者:KK彩票手机发布时间:2019年11月22日 09:02:27  【字号:      】

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。

未来,公司将凭借其多年在养老领域的探索,针对养老市场需求,靶向服务,不断满足不同群体特别是高龄、独居、失能、失智老年人的需求。

对此,同方全球人寿董事长王林先生表示,“2015年开始‘二次创业’后,经过我们四年的不懈努力,同方全球人寿已经脱胎换骨,进入了高价值业务规模化发展的可持续盈利阶段。”

不同于国内大部分保险公司构建养老金融和产业闭环的重资产经营模式,同方全球人寿选择保险公司与专业的养老机构合作,让专业的人做专业的事,形成优势互补。为此,今年3月,同方全球人寿推出融合保险保障和医疗养老服务于一体的“自得会”医养解决方案,落下其养老布局的第一枚棋子。 同方全球人寿在帮助老人们实现保险保障的同时,根据其需求联合合作方提供养老公寓、健康护理等医养服务,给予老年人更专业周到的照料,免除子女的后顾之忧。“自得会”医养解决方案“养老+医疗+保险”的模式,已经成为满足高端客户养老一揽子需求的典范。

3.https://medium.com/@Joy.Buolamwini/response-racial-and-gender-bias-in-amazon-rekognition-commercial-ai-system-for-analyzing-faces-a289222eeced

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。

对于同方全球人寿的发展布局,中外方股东同方股份与荷兰全球人寿集团均明确表示将大力支持和推动,并期待将双方各自在科技和养老领域的优势和资源,与子公司同方全球人寿深度对接。

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。

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。

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。

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

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。

AI的种族歧视,是算法盲点还是人心叵测?

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。

此外,该公司银保渠道,注重健康可持续发展。不断夯实自身,制造差异。目前,银保渠道已进入一个非常好的发展周期,仍在高歌猛进、乘势飞翔!团险渠道近年来不断深入分析客户需求及理赔数据,为企业客户定制化在线服务,不断在既有客户基础上实现团体客户的二次开发。

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

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。

目前,同方全球人寿着力打造“三大应用群体”——销售应用群(如宙斯智能个险)、服务应用群和作业应用群,以促进业务发展,优化客户体验,并全面提升运营效率,打造领先的数字化人寿保险公司。

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。

同方全球直效营销渠道在2018年突围战役,迈出上海在在广州开设第二呼叫中心,通过渠道扩张为更多的合作机会奠定基础;同年,创新业务渠道推出首款战略型互联网定制产品「同佑e生」,成为公司深化数字化发展战略的重要举措,该渠道今年在与支付宝合作的过程中取得重大突破,在支付宝平台销售保险产品单日最高投保件达2万件。

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。

单纯的人力规模比拼已不再是个险行业致胜之道,为此同方全球人寿推出高端人才发展计划——“战神计划”,为渠道发展打造专家型销售人才、成为未来渠道人才发展的核心驱动力。与此同时,公司在广州、上海落地合伙人计划,旨在为有志于保险营销人才打造全新创业平台和生态圈,团队以独立化自主经营为基础,采用标准企业化运作与管理,内外兼管、共担成本、共享利润,实现客户、代理人、公司多赢的格局。

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/

“老龄化”现状推动中国商业养老行业发展迅速,近年来各类商业机构纷纷通过不同的角色切入商业养老金融市场。早在2012年,同方全球人寿就开始积极探索养老蓝海,目前已连续六年联手清华大学经管学院中国保险与风险管理研究中心开展针对中国居民退休准备情况的调研,发布中国居民退休准备指数调研报告,深入了解我国养老市场及需求。

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。

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。

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。”

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:。

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%。

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。

今年7月,同方全球人寿与同仁医疗产业集团在南京正式签署战略合作协议,将在南京同仁医院设立专属绿色通道及专属体检VIP服务通道,并在人才培训、产品开发、项目推动等方面展开合作。同方全球人寿与高端医疗机构联合下,在打造周全健康管理服务上迈出了新的一步。

再次出发,敢创仍是同方全球人寿不变的基因。

2015年,保险新“国十条”出台不久,保险业快速发展已经从行业意愿上升到国家意志,寿险业强劲增长趋势已经开始显现。同方全球人寿在此时启动“二次创业”,意在抓住行业机遇。为此,同方全球人寿将“多元化渠道”列为四大必胜战役之一,并以重启代理人业务为重心,强化经代渠道、团险渠道,调整银保渠道、直销营销和创新业务渠道的布局管理。

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?

同方全球人寿的外方股东“世界500强”荷兰全球人寿拥有近200年的寿险经验,致力于为客户提供跨越整个生命周期的全面保障和服务;而中方股东同方股份则是清华大学出资建立的高科技上市公司,以科技服务社会的国内“500强”上市企业,始终倡导“价值与责任等同”。中外股东在公司经营及发展理念上“合志同方”,对“价值成长”理念不谋而合,让同方全球人寿天然具有稳健基因。

“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。

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。”

特别是在保险行业步入转型、增速放缓的2018年,同方全球人寿依然保持良好经营态势,截至2018年底,同方全球人寿总资产为123.99亿元,市场规模稳步扩大;营业收入39.59亿元,同比增长32.52%;利润总额为3.46亿元,同比增长102%。2019年,同方全球人寿在规模、利润表现上持续双增态势。今年前三季度同方全球人寿原保险保费收入406302万元,同比增长38%,高于人身险公司平均增速水平13.26%。

2017年,公司明确提出了“数字化战略地图”,且正式对外鸣响数字化保险改革的第一枪——发布“宙斯”智能个险系统。如今,通过宙斯系统签发一张保单,最快只需要5分钟。2018年公司着力打造数字化作业平台,完成了新核心系统的升级,建立了统一的产品管理平台,以支持公司业务的快速增长,重新梳理和优化流程,同时全面提升效率并接驳未来。“公司下气力更换的新的核心系统,是同方全球人寿提升经营能力和水平,在未来市场上与主流公司同场竞技的基础和动力。”同方全球人寿董事长王林坦言。

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。

在二次创业过程中,同方全球人寿持续以“保险姓保”的行业宗旨为引领,把握寿险经营高质量建设,持续推动公司健康发展。期交标准保费占比继续提升,保障型新业务占比加大;业务结构趋向更加合理,价值弹性凸显。2018年,同方全球人寿健康保障类产品新单占比超60%。公司内含价值35.08亿元,同比增长42.9%;市场一致性业务价值7.46亿元,同比增长34%。

2019年对于同方全球人寿数字保险践行之路可谓是立新的一年,同方全球人寿强化升级与客户接触的频次,让科技赋能保险服务。该公司“全球e家”智能服务客户端焕新升级发布、新官网上线、24小时智能客服机器人上线等,通过数字技术,准确地理解客户显性和隐性的需求,根据其偏好和所处环境,通过个性和卓越的体验从而有效连接到客户的生态价值链上。就在下个月,同方全球人寿即将迎来公司迁址深圳一周年的纪念日。矗立在改革窗口、科技之城、活力之都,同方全球人寿的数字创新基因于这座城市来说正是如鱼得水。

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。

在大型公司早早抢占传统赛道的情况下,数字化发展战略成为同方全球人寿二次创业的发力点。为了进一步植入数字化基因,同方全球人寿甚至将每年的10月10日作为公司数字化保险日,公司的数字化决心可见一斑。

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。

同方全球人寿经代渠道是保险经代市场最早的开拓者之一。2019年9月,同方全球人寿与河北新世纪保险代理公司战略签约,开启了从简单的产品销售和培训,逐渐拓展为包括资金、资本、品牌等全方位战略合作的新模式。

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/

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。

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%。

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。”

作为同方全球人寿的拳头产品「康健一生」终身重大疾病保险已上市五年,期间不断升级换代,屡获殊荣,成为业界标杆。目前,公司仍在不断开拓多元化的产品模式,丰富健康险体系、互联网在线产品、高客产品体系,建立年金产品体系,为客户提供覆盖全生命周期的健康保障产品。

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。”

肇始于2003年的同方全球人寿,由荷兰全球人寿保险集团和同方股份有限公司出资组建而成。2015年,接连完成股权变更、股东注资、品牌更名等重大发展事项,公司上下迈入“二次创业”新征程,通过在产品、渠道、技术、策略等多个维度上层层赋能,不仅实现了业务发展的全面提速,也使各项工作渐入佳境。

站在二次创业首战告捷后的新起点上,同方全球人寿董事长王林先生表示:“过去的16年,我们坚持追求长期价值,不断实现产品服务升级,释放数字科技势能,践行社会公益责任,重视企业永续经营,公司价值迅速成长,二次创业已初见成效。未来,公司会通过核心系统的提升来增强我们的盈利水平和综合管理能力。我们有信心,携手各方合作伙伴及全体同仁的不懈努力,打造成中国最值得推荐的人寿保险公司之一。”

正是基于对国内养老市场多年的调研和了解,二次创业期间,同方全球人寿不仅注重在养老金融产品上的创新开发,还致力于打造一个全方位的养老模式解决方案,通过整合保险资金、养老物业、养老护理及医疗资源,形成可持续发展的养老生态圈。

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。




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