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AI憑街景汽車圖 即知選民取向

發佈時間: 2017/12/22

美國史丹福大學一項最新研究通過人工智能計算法,分析Google街景圖上的各社區的汽車類型和位置數據,藉此預測某個社區居民的政治傾向,相較社區人口普查,準確度及速度更為顯著。

「You are what you drive」,意指人們覺得你所開的汽車就代表了你的個性。史丹福大學AI研究室把這句話成功實踐,將AI的研究成果應用到人口統計學。研究員通過具有視覺和學習能力的AI圖像識別算法,對Google街景圖像上的數百萬個公開可用的圖像,分析各社區的汽車類型和位置數據,在此基礎上可為人口統計提供重大參考。

AI系統經自我訓練,以識別Google街景中來自200個美國城市的5,000多萬張圖像中,自1990年以來生產的每輛汽車的樣式、型號和年份。然後將有關汽車類型和位置的數據與當前最全面的人口數據庫、美國社區調查和總統選舉投票數據進行比較,以預測種族、教育、收入和投票傾向等人口因素。

轎車較多 88%機會投民主黨

研究團隊發現汽車、人口統計學和政治傾向之間存在着簡單的綫性關係。例如分析某個城市街道上小型載貨卡車(pickup truck)和轎車(sedan)的數量來預測該區的選民傾向,若在一個社區的15分鐘車程內,遇到的轎車數量大於卡車的數量,該地區有88%的可能性下屆大選會投票給民主黨。如果卡車數量多,則該選區有82%可能性傾向於投票給共和黨。

史丹福AI研究室主任、Google雲端首席科學家李飛飛表示︰「只要看看街上汽車,我們就可以利用這些知識來確定某個社區的政治傾向。與通過人口普查花費數十億美元才能獲得的信息相比,我們使用容易獲得的視覺數據就能對社區有更深的了解。更重要的是,這項研究打開了更多的可能性。有時通過成本很低的視覺數據就能對社會進行持續研究。」

除政治傾向外,研究人員認為他們的系統可以為當前的人口統計調查提供更及時和持續的補充。美國社區調查每年要花費2.5億美元來進行上門調查,數據收集和出版之間需時至少兩年。相比下,AI能夠近乎即時分析結果。

慳錢慳時間 「準確得震驚」

研究室前成員Timnit Gebru稱分析結果「準確得令人震驚」,例如AI預測懷俄明州的卡斯帕爾市是共和黨當選,按照2008年總統選舉結果果真如此。惟她指要實現分析街景汽車並不容易,團隊首先手動構建自90年代以來所有汽車的圖像數據庫(包括年份、品牌、型號、裝飾包裝),然後教導AI識別汽車類型之間的細微差別,例如2007年及2008年出產的Honda Accord車尾燈有微小變化。AI用了兩周,將5,000萬張圖像中的汽車分類為2,657個類別,每張圖片分析時間需0.2秒。若讓一個專業的人類分類員來做,假設他每張需要10秒時間,預計要15年才能看完所有圖片。

虛擬政客 或參加2020新西蘭大選

有新西蘭科技公司CIT在首都威靈頓推出AI虛擬助手SAM,與其他協助人類工作的虛擬助手相比,SAM最大的不同點是專注於政治事務。

SAM是全球首個使用AI的虛擬政客,基於龐大的資料系統和24小時無間斷的民眾溝通平台,為政治事務提供更準確的信息和決策。如果測試成功,SAM將考慮參加2020年新西蘭大選。

該科技公司發言人Nick Gerritsen表示,推出SAM測試是希望探討人類在參與政治事務討論時面臨的各種問題,是否有更好的解決方案,許多政客都有既定的黨派路綫和目標,但AI虛擬政客在參與政治事務的過程中可以摒棄這一切。SAM的目標是提供基於事實的優質決策,而不是推廣某一黨派的理念和目標。AI技術已經開始廣泛的應用,討論政治事務,為住房、水資源、氣候變化等重大議題提供更多資訊。

資料整理︰吳浩南、陳展宏

編輯︰梁偉澄

相片︰網上圖片

美術:簡力斯