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中国在2020年可能不会进口棕榈油生物柴油,原因是价格不具竞争力。但是,食品和工业需求将推动棕榈油进口增加,棕榈和葵花籽油将取代豆油。

棕榈油不是说价格是不是高,而是说会不会太高?印度是一个进口国,我去问了非洲的国家和亚洲的国家,孟加拉国他们几百万人需要棕榈油,他们需要用棕榈油满足营养需求,棕榈价格按照我们的预测上升的话,印尼怎么能够对他出口税自圆其说呢?印尼有没有自我纠错机制来延缓或减少B30的影响呢?如果价格因为B30快速上涨,印尼有没有相应的措施呢?

AI的种族歧视,是算法盲点还是人心叵测?

为了更好地了解这一过程中的规则,皮尤研究中心进行了一个有趣的实验,他们将自己中心工作人员的图像上传到机器视觉系统,并对图像内容进行部分遮挡,希望从中寻得规律,找到是哪些面部区域会让算法做出或改变决策。

在这个“人机博弈”的交互挑战中,你不妨也大胆猜测下,哪些部分影响了系统的判断?首先,输入一张清晰的图片到机器视觉系统,此时,不管是算法还是你,都可以清楚地判断出照片中人物的性别。接下来,照片中出现了若干方框,提示信息告诉你,“选中某一方框意味着,在图片中遮挡隐藏该部分内容,你的选择有可能影响性别判断。”

著名非裔记者、平权运动家Ida B.Wells被识别为男性。为了减少搜索人脸所需的时间,执法部门正在大量使用性别分类。如果需匹配人脸的性别是已知的,通过简单的二分法,就可以大量减少需要处理的潜在匹配数。性别分类正广泛应用到警务活动中。

那么,是谁在“扭曲”两性?为何有时候,算法眼中的你处在可男可女的模糊地带?进一步讲,性别之外还有哪些偏见?为了应对这种状况,我们可以做些什么?人脸识别下的性别失衡皮尤的这份报告指出,在Facebook上不同类型的新闻报道中,女性在图片中的“在场”情况始终低于男性。在与经济有关的帖子中,只有9%的图片为纯女性内容,与此形成鲜明对比的是,纯男性图像占到了69%。女性在娱乐新闻图片中拥有更多展示机会,但总体上仍低于男性。

再讲一下葵花籽油和另外一个油种。我们已经有5年的黑海地区丰收的记录了,连续丰收5年葵花籽油极具竞争力,所以葵花籽油在世界上有很好的竞争力,中国的葵花籽油市场也在扩大。葵花籽油在当前的价格来说,2020年第二季度的价格,目前来说非常便宜,有点太便宜了。油菜籽的产量在2019年欧洲产量是有所下降,油菜籽油是如何出口和压榨量?油菜籽油还是会大幅高于豆油和葵花籽油的价格,不管有多少的障碍,油菜籽油还是会大量进口到欧洲。

不同系统对深肤色演员的识别数据不同Facebook曾宣布,在名为Labeled Faces in the Wild的数据集测试中,自己面部识别系统的准确率高达97%。但当研究人员查看这个所谓的黄金标准数据集时,却发现这个数据集中有近77%的男性,同时超过80%是白人。

再看印尼,印尼在棕榈油生产的问题比马来西亚还要严重,首先今年的化肥使用大量减少,甚至有些人根本不施肥了,所以基本上他们是一轮一轮施肥的,一般是一轮、两轮、有时候三轮,小农户根本买不起化肥,然后又出现了干旱,2019年上半年出现干旱,8月下旬又出现干旱,而且降雨量一直没有跟上来,实际上印尼大部分都会说今年不会出现产量的峰值,一直会保持在一个平台上。

为了在数据层就尽最大可能地剔除偏差,Joy提出,应当构建更具包容性的基准数据集。为了平衡基准数据,她列出了世界上妇女在议会所占比例最高的十个国家,其中卢旺达以超过60%的女性比例领先世界。考虑到北欧国家和少数非洲国家具有典型代表性,Joy选定了3个非洲国家和3个北欧国家,通过选择来自这些国家年轻、深肤色的个体数据来平衡数据集中的皮肤等类型。

“偏见”带来了什么?最近,包括图灵奖获得者Yoshua Bengio在内的26位AI领域顶尖研究者,在一篇公开博文中要求亚马逊立即停止向警方出售其人工智能服务Amazon Rekognition。亚马逊云计算部门前首席科学家Anima Anandkumar等人也加入了这一联合呼吁。

具体来看,在涉及经济相关的帖子中,女性面孔的平均尺寸比男性小19%,但在娱乐相关的内容中,女性面孔的平均尺寸比男性大7%。

2018年7月开始,马来西亚的棕榈油迎来高产周期,这个周期的时间比分析师包括我本人预测的还要长,知道2019年8月高产期才结束,它是持续了13个月,非常不寻常,但9月份的产量让人大失所望,这就说明棕榈树的高产周期终于结束了。实际上在马来西亚8、9和10月的产量几乎完全持平,如果产量连续3个月持平的话,它就是一个平台期。这个平台期是一个不好的迹象,预兆了未来6到9个月产量低迷。现在出现了新的一轮低产的阶段了,主要有生物学上的高产周期和低产周期。为什么会进入低产期?因为干旱天气加上化肥用量减少或归零。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai),原标题为:《人脸识别的肤色性别偏见背后,是算法盲点还是人心叵测?》,题图来自:。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai)。多阮伯·米斯特里:未来棕榈油价格将由中国的交易所决定

机器学习的确可以极大地提高我们处理数据的效率,但与传统的计算机程序不同,机器学习遵循一系列严格的步骤,它们的决策方式在很大程度上隐而不显,并且高度依赖于用来训练自身的数据。这些特点可能导致,机器学习工具产生更难以被人理解和提前预测到的系统性偏差。

那个时候吉隆坡将召开棕榈油大会,我也觉得产量会减少,需求会增加这两点是共同的趋势。食用油需求从棕榈油转向软油的空间不大。2020年豆油和葵花籽油的产量将在2019年的基础上略有增加。所以,必须通过提高价格来配合给中国和欧洲的生物柴油需求。这个做法就是通过价格提高的方式来做。中国的进口生物燃料,生柴价格会提高,所以中国可能不会再去进口了。那么这一个安全网,我们来看看欧洲能够做出多少的替代。

在苏门答腊和加里曼丹部分地区2019年的降雨量甚至低于2015年,从11月开始我们预计我们的产量将会出现连续的同比下降。目前我对于2019年印尼棕榈油的产量我是非常谨慎的,我觉得最多增产只有100万吨,达不到100万吨我觉得也是合理的。

在TED演讲中,Joy和大家分享了一个小故事:在同样的光线条件下,面部识别系统只能检测到浅肤色的参与者;只有戴上白色面具,才能检测出深肤色的参与者。“在人工智能工具确定人脸的身份或者辨别表情信息前,最基本的前提是,检测出人脸。但是,面部识别系统在检测黑皮肤个体上,屡次失败。我只能安慰自己,算法不是种族主义者,是自己的脸太黑了。”Joy说道。

在现实生活中,识别你周围人的性别再简单不过,但是对于计算机而言,它的工作需要经历怎样的步骤?计算机如何“看出”你的性别?“在给算法‘喂入’成千上万个图像案例后,作为一个‘成熟的算法’,面部识别系统自己就能学会如何辨别男性和女性。”这种回答虽然可以解释上文的疑问,但对于“黑箱”外的我们,可能并不容易理解这一学习过程。

本轮价格的上涨始于大商所。我不知道印度人听了会不会高兴,但是印尼和马来西亚听了肯定会高兴。但是价格不要太高,价格虽然对于种植户有利,但是价格会抑制需求,一个好的市场,如果太过乐观反而会乐极生悲。我们要警示。

Joy提醒我们关注基准数据集的偏差。“当我们讨论面部分析技术的准确性时,是通过一系列图像或者视频测试来完成的。这些图像数据构成了一个基准,但并不是所有的基准都是平等的。”

为了减少对面部识别技术的滥用,算法正义联盟(Algorithmic Justice League)和隐私与技术中心(Center on Privacy & Technology)发起了“安全面孔承诺”(Safe Face Pledge)活动。

以下为文字实录:现在讲到棕榈油前景,2018年是在马来西亚这个棕榈油都是丰收,马来西亚生产1950万吨,印尼产量为4200万吨,棕榈油的产量比2017年足足增加了500万吨,2019年就没有那么好运了,最新的产量预测,当然其他有几家也在报告,马来西亚是2030万吨,印尼我倒觉得是在这个区间的低端,只有4300万吨,去年是4200万吨,也就是说2019年印尼他说好惨,我们只是增产了100万吨,但事实上在这样的情况下,我觉得我们现在这一个价格上涨是有扎实的基本面支撑的。

总的来说2019年世界棕榈油的产量只会最多增产不超过200万吨,马来西亚因为它的树龄比较老,因为2018年高产而面临压力,它要休息,它就会进入小年,大概5到8月的小的状态。低价格和高产量的后果就是小农户他们就可以减少化肥使用,特别是2018年8月开始减少化肥用量,2019年出现了干旱。不光是在马来西亚,主要发生在印尼,干旱比较严重。

即便在同样的基准下,面部识别系统的准确度数字可能也会发生变化。人工智能并不完美。在这种情况下,通过提供置信度给用户更具体的判断信息是一个有用的做法。

我预计2020年马来西亚的产量将低于2019年。我之前的预计是2020年上半年产量减少100万吨,下半年保持不变。所以,2020年马来西亚的产量可能仅为1930-1950万。印尼我最初预测是4400万吨,只会比2019年增加100万吨。2019年上半年化肥用量减少或归零,加上2019年干燥的气候和新增种植面积减少,产量将仅增加100万吨,增产将仅出现在2020年下半年。

研究人员还测量了图像中女性面部与男性面部的大小情况(目前的技术只能捕捉人脸的大小情况,忽略了头发、珠宝和头饰等因素的影响)。结果显示,男性面孔平均占到的图像面积更大,这种差异导致图像中男性平均面部尺寸比女性大出了10%。在Facebook的图像中,这表现为男性人物能给读者带来更大的视觉冲击。

而中国成为了2019年棕榈油进口的一个耀眼的明星,2020年将继续增长。大商所最早发现了棕榈油的机会,你们最早发现价格低估的机会,棕榈油的价值,没错,它不是由马来西亚决定,不是印尼的交易商决定,它的价格是被中国的交易所所决定的,压榨量会少,也会减少对油菜籽和菜籽油的进口量,棕榈油仍然有很好的机会,中国的生物柴油需求很大。

亚马逊相关负责人表示,该公司使用了超过100万张面孔数据作为基准来检测产品的准确率。但是,不要被这个看起来很大的样本迷惑了。“因为我们不知道基准数据的详细人口统计学数据。没有这些信息,我们就无法判断,是否在基准选择上,就可能埋下了种族、性别或者肤色等偏见的可能。”

亚马逊的面部识别系统为奥普拉·温弗里的这张图片打上了男性标签,并给出了数据置信度Joy表示,现实世界中的脸部识别要比实验检测更为复杂和困难,他们建立的基准数据集也并非完全经受得住考验,“但这就好比跑步比赛,在基准测试中的出色表现,起码能保证你不会刚起步就摔倒。”

豆油的库存在我看来,它有可能会进一步收紧,也就是说如果混调商的信用在美国得到支持的话,这就有可能会得到减少,有一个美国参议员说,他希望我们能够通过法案给混调商提供信贷优惠,但是我不太相信。因为美国的参议员一般他要做正确的事情,首先把坏事做尽了再做好事,最终来说混调商的信贷条件还可能会提高。这样巴西今年的大豆出口会减少,阿根廷现在是处于危机,大家都知道阿根廷的农民肯定是不愿意卖给压榨商。而大豆油的进口需求,不管是印度和中国,豆油进口需求都激增,现在豆油比棕榈油来说更具竞争力,毫无疑问现在阿根廷中小企业一定会撑起出口的重任。所以我看来大豆油,不管它会收紧还是放宽,2020年这个豆油是稍微比较紧张的。

此前,多伦多大学的研究人员Deborah Raji和麻省理工学院媒体实验室的研究人员Joy Buolamwini撰写了研究报告,指出亚马逊的Rekognition在检测图像中肤色较深的女性性别时,要比判断肤色较浅男性性别的错误率高得多。该研究成果也得到了学者们的支持,但亚马逊曾对两人撰写的这篇报告及研究方法提出过异议。

最后我来总结一下我的结论。首先非常感谢广州对我的热情接待,最后我要祝贺大家!你们开启了这个盛会!中国的需求推动了食用油价格的提高。

现在我们来看看世界能源需求和供给的增加。看看需求方,世界能源需求量大概是每年增加300万吨,也包括生物柴油,2018到2019年度能源需求会增加400万吨,部分是由于生物柴油的要求,印尼的法定柴油量30%,这就意味着额外820万吨的量,所以2019到2020年度世界需求将继续增加,增加幅度不是300万吨,而是400万吨,因为印尼全面实施B30生物柴油的使用标准,所以2019年会达到700万吨。

这是世界植物油供应量的增加,我期待大豆在2020年会增加1000万吨,我唯一有信心的就是葵花籽油,葵花籽油我把它的方法到另外一张纸,我有信心相信他有百分之百的增加,其他都是我的估计,马来西亚会下降,印尼会增加,可能最后的结果跟我们想的不一样,我们可以看到世界经济供应总量在增加,增加350万吨,但是需求会增加700万吨,这和去年的情况是一样的,正好还有2017、2018年的存量,这个存量就抵消了供需的需求。2019年没有这么多的需求怎么办?现在的市场已经供不应求了。

当这些有偏差的识别系统被广泛应用到社会生活中,就可能导致更糟糕的后果。Joy Buolamwini在TED上发表题为How I"m fighting bias in algorithms的演讲

3.https://medium.com/@Joy.Buolamwini/response-racial-and-gender-bias-in-amazon-rekognition-commercial-ai-system-for-analyzing-faces-a289222eeced

亚马逊面部识别系统对不同肤色、性别的测试准确度Google将这位用户的朋友识别为“大猩猩”“不管其正确性如何,面部识别技术都可能被滥用,”Joy说道。准确或者不准确地使用面部识别技术对他人的身份、面孔、性别进行分析,都可能侵犯到他人的自由。比如,不准确的识别可能会使得无辜者蒙冤,受到执法人员的无理审查,这并不是假想的情况。

我们再看需求,印尼有一条B30法令,这个是完全会让行业改观的法规,所有现在对于怀疑B30的声音都被打消了,B30受到追捧,B20有了这样的成功,B20宣布以来大获成功,今年印尼已经进入B22,已经超过了B20了。而B30也就是1月2月开始就要强制执行,不执行还要罚款。对于CPO他的需求量会直接增加250万吨。

像面部识别这样的机器视觉工具,正被越来越广泛地应用在执法、广告及其他领域,对性别的识别,是其基本功能之一。

在目前,包括亚马逊在内的很多科技公司尚未加入这一承诺。“根据我们的研究,贸然向执法部门或者政府机构出售面部识别系统将是不负责任的。”作为算法正义联盟创始人之一的Joy希望,在未来,更多的机构能加入到“安全面孔承诺”,能够负责任地、符合道义地为面部分析技术的发展付出行动。

2.https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

毕竟,算法偏见的背后,其实是我们人类自己的偏见。参考链接:1.https://www.journalism.org/2019/05/23/men-appear-twice-as-often-as-women-in-news-photos-on-facebook/

你也许会为女性身影的稀少而感到疑惑,这在一定程度上和更大的社会现实相关。比如,在关于职业足球队的新闻报道中,识别出的图像大多都是男性;在针对美国参众两院(女性占比为25%)的报道中,识别出的女性面孔当然要比男性少得多。

我给大家讲了棕榈油库存,马来西亚的库存比较可靠,印尼的库存量不太可靠,我们想看一下12月的期末库存和2019年12月的库存相比,2018年的12月库存是321.5万吨,2019年12月我们预计是250万吨左右,如果我们走运的话。市场正在告诉你,市场已经做好准备了,把价格也算进去了,它早就预算好了期末库存会大幅减少。

最后,当你完成选择后,图片将呈现出能影响性别分类改变的所有区域。感兴趣的读者,可以登陆皮尤研究中心网站,自己动手完成这个小实验。传送门:https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

偏差来自哪里?如果对比开发者自己声明的准确率和研究者们的研究结论,会发现一个有趣的事情:公司发布的数据和独立第三方的外部准确率总是有所出入。那么,是什么导致了这一差异?

从这个角度看,皮尤研究中心用一个简化的实验,展示了用于训练算法的数据是如何将隐藏的偏差、意外的错误引入到了系统结果中。研究人员表示,随着算法正在人类社会中发挥越来越重要的决策影响力,了解它们的局限、偏差具有重要意义。

皮尤研究中心的一项最新研究发现,Facebook的新闻图片中,男性出现的频率是女性的两倍,且大部分的图片是关于男性的。

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本文来源:大彩网网址 责任编辑:爱彩票网走势图2019年11月14日 23:15:17

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