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自从IBM的Shoebox和WorldsofWonder的玩具娃娃Juliedoll公布以来，语音辨识技术仍然在大大地发展。到2018年底，GoogleAssistant反对多达30种有所不同的语言。

高通也研发了一款可以辨识单词和短语的语音识别系统，其准确率高达95％。此外，微软公司的智能语音客服比人工调用服务更为精确高效。

然而，尽管机器学习使语音辨识技术的发展突飞猛进，如今这些语音识别系统还是过于极致，最相当严重的问题就是有地域歧视性。华盛顿邮报最近展开的一项研究结果显示，谷歌和亚马逊研发的风行智能语音助手辨识非美国本地口音的准确率要比美国本地口音较低30％。

像IBM和微软公司这样的公司都会通过Switchboard语料库来减少语音助手的出错率。但是事实证明，语料库也无法彻底解决语音助手的口音辨识问题。“数据是恐慌的，因为数据体现了人性，”埃森哲的全球责任AI监理RummanChowdhury说道，“这就是算法最擅长于之处：谋求人类不道德模式。”算法偏差回应机器学习模型对数据或者设计产生种族主义的程度。

很多新闻报道都对面部识别系统（特别是在是亚马逊网络服务的图像识别Rekognition）产生了极大的种族主义。而且，算法偏差还不会经常出现在其他方面，比如预测被告否不会在未来犯罪的自动化系统以及谷歌新闻等app背后的内容引荐算法。微软公司以及还包括IBM、高通和Facebook在内的AI行业领导者早已研发出有自动化工具，用作检测并增加AI算法中产生的偏差，但很少有人需要明确提出口音辨识问题的明确解决方案。

确实明确提出解决方案的只有两家公司。一个是Speechmatics，另一个乃是Nuance。

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