人工智能使用的数据集多存在性别歧视和种族主义
编者按：上个月，李飞飞曾推荐斯坦福学者发表在Nature上的一则短文，文章指出现在人工智能使用的数据集多存在性别歧视和种族主义：“医生”是男性，“护士”是女性，维基百科人物词条中只有18%是女性，而这些女性的事迹会被频繁链接到男性事迹中。这个问题的解决办法有两个，一是规范数据集制作，二是开发纳入约束机制的算法。本文介绍的Quicksilver就是其中的第一种方法。
生成示例：Andrej Karpathy
是的，你没看错，作为计算机视觉和深度学习领域的顶级专家之一，特斯拉人工智能与自动驾驶视觉总监，李飞飞高徒，维基百科没有收录Andrej Karpathy本人的词条。
以下是Quicksilver为它编写的词条内容（英语直译）：
Andrej Karpathy是特斯拉研究员1,2，人工智能和深度学习领域的专家3,4。
Andrej Karpathy是加利福尼亚州斯坦福大学的计算机科学博士生，研究方向是用于语言建模的自然语言处理（NLP）和循环神经网络（RNN）5。他主要在学术界工作，但去年9月，他作为研究科学家加入了特斯拉的人工智能部门OpenAI6。Karpathy的大部分研究都围绕图像识别和图像理解7。他的Reddit用户名badmephisto，同样也是他的YouTube账号名，来自他致力于解决的问题——魔方7。
事迹
如何实现完美自拍，基于200万张图像的研究——2015年10月30日 这些是Karpathy在研究中挑选出的顶级自拍图像，原图来自网络。斯坦福大学计算机科学毕业生Andrej Karpathy使用来自网络的200万张自拍图像，训练了一个人工神经网络，用来区分哪些是好自拍，哪些是差自拍。他的神经网络包含1.4亿个不同的参数，可以为输入的数百万张图像输出结果。他得出的结论是：自拍的好坏很大程度上取决于图像风格，而不仅仅是人的外貌。10
特斯拉聘请深度学习专家Andrej Karpathy领导Autopilot——2017年6月21日 ……（略）
上任两年后，特斯拉的Autopilot首席执行官辞职——2018年4月26日 ……（略）
引用
A.I. Researchers Leave Elon Musk Lab to Begin Robotics Start-UpNew York Times,2017-11-07
A.I. Researchers Are Making More Than $1 Million, Even at a NonprofitNew York Times,2018-04-19 ……
维基百科的问题
每当我们在Google上搜索著名人物时，维基百科通常是第一个弹出来的页面。现如今，从查找作业资料的学生，到搜集资料的编辑记者，这个免费的数字百科全书已经成为各个年龄段的首选工具。但近期人们却发现，维基百科也出现了令人不安的趋势。
不少人指出，维基百科正显示出性别歧视，简而言之，即很多著名女性人物没有她们的专属页面。以Mirian Adelson为例，她是一名多才多艺的医生，一生发表过上百篇关于生理成瘾和治疗的研究论文，她在拉斯维加斯经营着一家备受瞩目的药物滥用诊所，她也是以色列最大报纸的出版商、著名慈善家。但维基百科并没有收录她的词条（8月4日更新后新增了）。
拥有相同遭遇的还有MIT MechE的部门的新负责人Evelyn Wang，她致力于为沙漠地区居民研究生成饮用水的设备。如果说维基百科在收录女性词条上更苛刻，但它其实对看似被“优待”的男性也不完全友好。研究人员统计了30000名计算机科学家，发现维基百科只收录了其中的15%。
换言之，面对不断更新的信息，维基百科在时效性和完备性上仍面对重大挑战。
事实上，除了以上提及的缺漏现象，维基百科在现有词条维护上也有些力不从心，以华盛顿大学校长Ana Mari Cauce为例。自从特朗普政府宣布启动延迟儿童入境行动（DACA）以来，Cauce多次声明华盛顿大学会继续向移民学生提供各项福利，这在美国产生极大影响，但他的词条内容却迟迟没有更新。
维基百科是学界重要的语料来源之一，但它却展示出非常严重的滞后性和偏见，可想而知，我们不能指望用它来构建合理模型。
Quicksilver如何运作
从自然语言处理角度看，用模型自动生成维基百科风格词条是可能的。对于这类问题，现在采取的普遍方法是多本文摘要：给定一组包含有关实体信息的参考文档，生成实体的摘要。
前人的研究
其实早在十年前，Biadsy等人就已经尝试过生成类似人物介绍，他们提出的算法是对源文本中的相关句子进行排序和剪切，然后再拼凑成最终文本。这样做的优点是语句十分连贯，因为它们都由人类编写。但它的局限也很大，就是机器只能组合人类写过的内容，无法自己创作。
近年来，研究人员开始由上述提取式生成转向抽象概括，这种技术使用神经语言模型来动态生成文本，缺点是模型为了“连贯性”会生成不少无意义内容。对此，斯坦福大学的See等人提出指针生成器网络，它可以为抽象模型提供一个信息提取回退的选项，有机结合了提取式和抽象概括式两种方法。
为了避免从源文本中引用重复内容，See等人提出的指针生成器网络可以通过指向复制单词，从固定词汇表生成单词，从而纠正提取式摘要的表述
基于上述研究，今年Google AI的Peter Liu团队在ICLR上展示了一篇论文：Generating WIKIPEDIA by Summarizing Long Sequences。他们先把提取式摘要作为约束输入文本的第一步，再对输出文本进行抽样概括，这样做形成的文本非常惊艳，它们既保留了人类编写的流畅性，也出现了大量模型“自创”的表述。
Quicksilver
Quicksilver是美国创业公司Primer开发的一款软件，它沿用了Google AI的基础架构，但目的更加简单实在，就是开发一个可用于构建和维护维基百科等知识库的系统，而不是将维基百科作为文本摘要算法的学术测试平台。除了生成连贯文本，Quicksilver还需要能追踪数据来源，以便最终输出的任何语句都能指示其引用来源。
简单来看，它的基本思路就是通过交叉引用维基百科词条和从学术搜索引擎（文中称为语义学者）中抽取的作者列表，来检测其中和词条人物有关的信息。提取这些信息并进行组合，最后用只包含一个解码器的抽象概括模块使输出文本更连贯。
为了追求时效性，研究人员基于维基数据，制作了一个和seq2seq模型相结合的知识库。对于了解科学家的生平事迹，使用维基数据的结构数据是一个关键突破，它既做到了映射新闻文档，又可以通过添加远程监督机制，让知识库实现自我更新。
以下是Quicksilver的具体流程：
目前，Quicksilver已经在3万份科学家数据中经过训练，并生成了40000余份维基百科风格的人物简介，其中有多篇已被维基百科收录。它也重点关照了女性词条缺失的现象，在2小时内为70名女科学家更新了她们的词条。
小结
维基百科的受欢迎程度和它对社会造成的影响息息相关，学界呼吁一个更具代表性的数据集，我们也期望一本剔除了不平等思维的百科全书。Quicksilver让我们看到了用机器学习技术纠正偏见思维的可能性，这项研究不仅有助于把代表性不足的科学家群体置于灯光下，它也成了后期ML研究的一个光辉榜样。
Quicksilver背后的算法不难理解，但它的设计依然非常复杂。除了学术上的启示，从工业角度看，这种技术在中文维基百科和国内其他百科的维护上都有用武之地，值得进行尝试。
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原文标题：告别歧视和偏见，用AI自动生成维基百科词条
文章出处：【微信号：jqr_AI，微信公众号：论智】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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