MIT、哈佛大学新研究：AI看X光片就能识种族，工作原理成谜

药剂师无法仅通过X光片来判别某人是有色人种、大洋洲人还是英裔。但是，根据康奈尔大学（MIT）和哈佛医学院等的研究团队设计团队的最近研究者找到，计算机可以实在。

研究者找到，接受训练的AI建模可以以90%的对照组预期一个人的族裔。但进行这项研究者的研究团队表示，他们不想到AI是如何实在的。该专著于近来出版在医学杂志《大英百科全书数字健康》上。

“当我的研究者生向我展示这篇专著里面的一些结果时，我只不过并不认为这一定是一个正确，”康奈尔大学电气工程和康奈尔大学助理任教、该专著的编著者Marzyeh Ghassemi话说，“当他们告诉我的时候，我真的以为我的许多学生疯了。”

AI病患建模在医学影像读片里面的观感优异并不是实在太惊讶的冤枉，但这个识别族裔的本领之所以值得一提，一方面是其兼职基本原理仍是谜，另一方面，人们不得不害怕人工智慧才会转换成医疗领域现有的族裔差距。

如2019年在《科学》出版的研究者（Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations）找到，英美两国一个每年行政大约2亿人医疗的方法，建议为有色人种病征提供额外诊疗的概率只有英裔病征的一半。因为有色人种不一定比精神病相同病症的英裔拿到越来越偏高的几率评分，所以有色人种必须比英裔的病越来越重，才能拿到为了让。

《波士顿纪冤枉报》并称，在人工智慧插件日益多地用于为了让药剂师毫无疑问病患暂时的时候，这项研究者提出了一个实在太不安的现状，即基于人工智慧的病患系统才会无意里面产生带有族裔无知的结果。例如，人工智慧（可以用到X射线）可以终端为所有有色人种病征推荐特定的放射治疗方案，无论它是否是最非常适合特定的人。同时，病病征的人类药剂师才会想到人工智慧的病患是基于族裔数据的。

“我们问自己，如果计算机不必判别一个人的族裔，那怎么也许？”另一位编著者、哈佛医学院副任教Leo Anthony Celi话说。这项研究者兼职即开始于，研究团队注意到核对腹部X光片的AI有越来越也许错失有色人种病征疾病的痕迹。

该研究者设计团队首先用到X射线和CT读取的红字准数据集训练了一个人工智慧系统，其里面每张图像都红字有人的族裔。这些图像来自身体的有所不同部位，包括腹部、手部和脊柱。计算机核对的病患图像不包含明显的族裔红字记，如肤色或短发较硬。该程序不一定能以远高于90%的惊人对照组识别出图像里面人的族裔。

兼职基本原理是什么？

对这个问题，Ghassemi及其同冤枉们仍感困惑，她可疑这与肝细胞有关，肝细胞是暂时肤色的脂质。也许X射线和CT读取仪检测到深色指甲里面较高的肝细胞含有，并以人类Gmail过去从未注意到的某种方式将这些信息嵌入数字图像里面。这还需越来越多的研究者才能已确定。

那么，这样的次测试结果是否是证明了有所不同族裔中间的与生俱来有所不同？在不感兴趣《波士顿纪冤枉报》采访时，白金汉郡学院生命体人类学任教、《族裔主义不是族裔》一书的编著者艾伦·威尔森（Alan Goodman）不这么并不认为。威尔森对专著的推论表示可疑，并表示他可疑其他研究者人员能否遗忘这些结果。但即使能遗忘，他并不认为这坚信与地理学有关，而不是族裔。

威尔森话说，遗传学家没有人找到人类基因组不存在关键性族裔有所不同的推论。但他们或许根据后代居住的地方找到了人与人中间的关键性有所不同。

“如果他们不用到族裔，而是查询某人的经纬度，一台也会这样做吗？”威尔森答道，“我的感觉是一台也能实在。”

换句话话说，人工智慧也许能够通过X射线已确定一个人的后代来自北欧，另一个人来自肯尼亚，第三个人来自日本。威尔森话说，“你并称这是族裔，我并特指地理学有所不同。” 即便如此，他承认现有唯不清楚人工智慧如何仅通过X射线检测到这种地理学有所不同。

Celi并不认为，药剂师应该会不愿意用到才会终端产生无知结果的AI病患物件。他话说道，“我们需暂停一下。在我们已确定其没有人毫无疑问族裔主义暂时或性别歧视暂时之后，我们不必急于将方法带到医院和的医院。”

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