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　　从自动驾驶汽车到面部识别，计算机视觉对于涉及人工智能的诸多应用都很关键。但用于训练AI模型的视觉数据总是存在问题——许多数据集在未经同意的情况下使用网上抓取的图像，其特征通常为元数据不准确和多样性较差。为解决该问题，索尼AI的Alice Xiang和同事报道了一个图像数据集，该数据集的创建在同意、隐私、补偿、安全性、多样性和实用性方面采取了良好实践。这一名为“公平的以人类为中心的图像基准”的数据集包含来自81个不同国家或地区的1981人的10318张图像。由于FHIBE对大量属性进行了全面标注，从人口统计特征到发色和肤色等，研究团队因此认为它能用于评估AI模型中的公平性和偏见。