（原标题：麻省理工学院研究称亚马逊的面部技术表现出性别和种族偏见）

根据麻省理工学院周四公布的研究报告，亚马逊的面部技术更难以认识到肤色较深的女性的性别，并且比微软和IBM的竞争技术在识别性别方面犯了更多错误。根据这项研究，亚马逊的Rekognition软件在19％的时间里错误地将女性视为男性。此外还错误地将黑皮肤女性识别为31％的男性。相比之下，微软的软件发现黑人女性占男性的比例为1.5％。

亚马逊网络服务公司人工智能负责人Matt Wood表示，该研究的测试结果是基于面部分析，而不是面部识别。他说，分析技术可以在视频或图像中找到面孔并分配通用属性，例如佩戴眼镜。他说，将具体个人的面孔与视频和照片中的图像相匹配，Rekognition技术同时包括这两种功能。

“根据使用面部分析获得的结果，不可能对任何用例（包括执法）的面部识别准确性得出结论，”Wood在一份声明中说，同时，亚马逊还表示MIT该研究没有使用最新版本的Rekognition。最新版本的Rekognition的误报情况比较罕见。

此前亚马逊向执法机构提供了Rekognition，尽管公民自由团体，国会议员和亚马逊自己的员工都对这种技术的隐私保护提出了担忧。本月早些时候，一群股东还呼吁亚马逊停止向政府机构出售其Rekognition技术。