你无法用微笑赢得的边防军

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训练用来识别历史数据集的模式或行为的算法可以反映这些信息中存在的偏差aX6安检之家

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但是，人们担心用人工智能以这种方式分析数据。通过训练识别历史数据集的模式或行为的算法可以反映出这些信息中存在的偏见。例如，根据美国法律系统的数据训练的算法被发现复制了对黑人被告的不公平偏见，黑人被告被错误地认定为可能再次犯罪，犯罪率几乎是白人罪犯的两倍。该算法复制了美国司法系统中存在的人类偏见。aX6安检之家

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布伦南司法中心的艾丽卡•波西担心，类似的偏见可能潜入移民决策的算法中。aX6安检之家

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她说：“任何在现有数据集上训练的关于谁在过去被阻止旅行的预测算法几乎肯定会严重依赖代理来复制过去的模式。”aX6安检之家

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据肯德尔说，Unisys希望通过允许其算法从错误中吸取教训来解决这个问题。aX6安检之家

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他说：“如果他们阻止了某人，结果发现没有什么问题，那就会自动更新算法。”。“所以每次我们做评估，算法都会变得更聪明。这并不是基于直觉，也不是基于我的偏见——而是基于经过的全部旅客人数。”aX6安检之家

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该公司还表示，LineSight并没有将一条数据赋予比另一条数据更大的权重，而是将所有相关信息呈现给边境和海关官员。aX6安检之家

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有些人希望人工智能能更好地发现欺骗的迹象aX6安检之家

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但也有其他团队希望更进一步，允许机器判断旅行者是否可信。人类边防官员根据一个人的肢体语言和回答问题的方式来做出决定。有些人希望人工智能能更好地发现欺骗的迹象。aX6安检之家

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圣地亚哥州立大学的计算机科学家亚伦•埃尔金斯指出，人类通常只有54%的时间能够发现他人的欺骗行为。相比之下，人工智能驱动的机器视觉系统在多项研究中已经能够达到80%以上的准确率。能够捕捉血液流动变化的红外摄像机和能够检测微小蜱虫的模式识别系统都被使用。aX6安检之家
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埃尔金斯本人是Avatar（实时真相评估的自动虚拟代理）的发明者之一，Avatar是一个筛选系统，很快将与现实生活中的边境特工合作。《阿凡达》使用了一种显示器，其特点是一个虚拟边界代理，在机器仔细观察被摄者的姿势、眼动和声音变化的同时，向旅行者提问。aX6安检之家

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在对成千上万躺在实验室里的受试者进行实验后，《阿凡达》团队相信，他们已经成功地教这个系统学会了欺骗的物理表现。aX6安检之家

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另一个名为iBorder-Ctrl的系统将在匈牙利、希腊和拉脱维亚的三个陆地边境口岸进行测试。它还配备了一个自动面试官，可以审问旅行者，并接受过人们说真话或撒谎的视频培训。aX6安检之家

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关于这种人工智能“测谎仪”是否真的有效，人们一直在争论aX6安检之家

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英国曼彻斯特大都会大学（Manchester Metropolitan University）计算智能专家凯利•克罗基特（Keeley Crocket）是开发iBorder-Ctrl的专家之一，他说，该系统寻找微手势——包括脸红以及微妙的前后移动在内的微妙的非言语面部暗示。克罗基特对第一阶段的实地测试寄予厚望，称研究小组希望该系统在实地测试中“获得85%的准确率”。