AI 与机器学习2017arxiv.org
用深度学习与 Google 街景估计美国人口统计构成
Using Deep Learning and Google Street View to Estimate Demographic Makeup of US
进阶 · 约 45 分钟读完前置知识：卷积神经网络、目标检测、统计回归
导读
论文用深度学习分析 Google 街景中出现的汽车（先检测车辆并识别车型、年份，再在邮政编码层面聚合），据此推断美国社区的人口构成，如种族、收入、教育程度和投票倾向。核心论点是车辆类型与社区人口特征之间存在可学习、可量化的相关性，因此街景图像可以在一定程度上替代或补充传统普查方法。
HN 关注点：集中在两点：这种用图像推断人口特征的做法是否本末倒置、统计学上是否站得住脚，以及它背后明显的隐私和监控风险；也有人从创业、商业数据等更实际的角度看待它。
后来怎么样
这篇论文成为用街景图像推断敏感人口属性的标志性案例，在算法公平、隐私与计算机视觉数据伦理讨论中被反复引用，并启发了后续对公开图像推断风险的研究。
HN 评论精选
这几条评论里：支持 1 质疑 1 补充 2
质疑批评其逻辑颠倒：由车辆特征反推人口会损失离群点，导致结论循环、不可用。
醒醒吧，搞 AI 的人！这完全搞反了！任何基于 AI 的画像都必然会把离群点过滤掉。人口普查之所以要实地去做，是有原因的——目标恰恰是先收集数据，再对数据做统计推断，而不是反过来！这里他们只是采集了一些汽车数据，然后从中推断人口数据。然后呢？我们只是造出了一个与汽车样本相匹配的人口，除了“某某街区里能看到什么类型的车”之外，从这个数据里得不出任何结论。
d--b查看英文原文
Dammit AI people, wake up! This is SO backwards! AI-based profiling of anything is bound to filter off outliers. Censuses are made in the field for a reason. The goal is to gather data so that you can make statistical reasoning on it. Not the opposite!!!! Here, they just gather some car data, and infer demographic data from it. And then what? We've just created a population which matches the car sample. We can't draw ANY conclusion from that data, beyond the type of cars that are found in such and such neighborhoods.
支持给出正面用例：用街景和房价筛选，发现传统数据库找不到的小镇。
大家都往反乌托邦科幻的方向想。不如试着像真正的技术人那样想一想？举个例子：马萨诸塞州有三个小而热闹的镇子，我和妻子想在那里开一家民宿，问题是那里太贵了。于是我把这些镇中心街区的街景输入 AI，再按房价低于 25 万美元来筛选，它返回了 20 个我之前仅靠传统人口普查或商业数据库搜索根本找不到的、非常“古色古香”的小镇。
stillsut查看英文原文
Everyone jumps to the dystopian scifi implication. But how about lets try thinking like real technologists? Example use: I know of three small but vibrant towns in Massachusetts where my wife and I would like to open a Bed 'n Breakfast. The problem is they're too expensive. So I feed the street views of these downtowns into the AI, and filter by <$250K home price. And it returns 20 beautifully "quaint" towns that I never could have found just by traditional census / business database searching.
补充肯定工作价值，建议扩展到店铺招牌，并向端到端去人工特征工程演进。
这是一项很出色的工作。我在想，能否把类似方法用在店铺招牌上？直觉上不同区域的店铺类型之间应该存在某种关系，不过那里的数据密度大概远不如车辆类型。我想下一步是做成完全端到端的版本，不再需要人工做特征工程。
nl查看英文原文
This is a great piece of work. I wonder if it would be possible to use a similar approach but on shop signs. Intuitively there should be some kind of relationship between the type of shops in different areas, but I guess it would be much less dense data than car type. I guess the next step is to make a completely end-to-end version without the manual feature engineering.
补充指出数据源替代方案：直接购买车管所登记数据更简单。
或者你直接从 Experian Automotive 订购这些数据就行了，他们有全美各州的车辆登记数据。
Animats查看英文原文
Or you could just order that data from Experian Automotive, which has vehicle registration data from all US states.
相关资源
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- 视频与演讲
历次讨论
- 2017Hacker News 讨论帖145 分 · 48 评
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