Des chercheurs américains testant la précision de la technologie de reconnaissance faciale introduite par IBM et Microsoft ont constaté que les services testés étaient plus précis en couleur blanche et moins précis chez les personnes de couleur sombre. Le rapport indique que la raison en est que sur l'algorithme de formation initiale moins sombres experts de la population de teint ont également appelé à l'industrie dans la précision de la reconnaissance actuelle de l'information devrait être plus transparent. Selon les rapports Wired, les chercheurs ont testé sur Microsoft et IBM photo d'identification du visage des services d'analyse de genre, les résultats la société a découvert que l'algorithme de reconnaissance de couleur que les hommes blancs près de cent pour cent de précision, mais l'analyse est souvent mauvaise couleur de la peau des femmes noires, la raison est analysée à l'aide des techniques d'apprentissage machine pour construire les algorithmes de données de formation au visage teint plus foncé moins passé la classification des services de photo de Google aura une marque noire pour les chimpanzés et le monde extérieur étonnant, donc, comment faire en sorte que le déploiement des produits de consommation, systèmes et programmes gouvernementaux dans le système d'apprentissage de la machine sans crainte, l'intelligence artificielle (IA) Domaine de sujets importants discutés en 2016 Université de Georgetown (Université de Georgetown) rapport a souligné qu'il a été le FBI et la police locale De la technologie de reconnaissance du visage est faible sur les Afro-Américains. Dans cette nouvelle étude, la chercheuse du MIT Joy Buolamwini et chercheur Microsoft Timnit Gebru investi dans le système de reconnaissance 1270 Europe Avec des photos de parlementaires africains et en utilisant le système de classification à l'échelle de Fitzpatrick pour tester les services cloud de reconnaissance de visages Face ++ de Microsoft, IBM et la start-up continentale Megvii, et les chercheurs verrouillés Les trois services dans la fonction de détection de genre et a constaté que ces trois services dans le visage des hommes que des femmes, l'exactitude de plus de la couleur blanche est meilleure que la peau foncée, tous les services pour les femmes à la peau foncée, la précision est Microsoft n'a pas répondu correctement aux hommes à peau blanche, avec un taux d'erreur IBM de 0,3%, mais le taux d'erreur de Microsoft était de 21% pour les Noirs et de 35% pour IBM et Face ++. Les services avec des algorithmes d'apprentissage automatique en option sont devenus une zone de concurrence pour les grandes entreprises, Microsoft, IBM, Google et Amazon prétendent que le cloud est une tâche qui convient à l'analyse syntaxique de la signification des images et du texte en tant que Des alternatives telles que l'introduction médicale et la fabrication des capacités AI, mais en même temps, les clients sont également susceptibles d'être forcés d'accepter ses limites. Pour les personnes ayant une déficience visuelle pour développer des lunettes intelligentes startups Pivothead est l'utilisation des services Microsoft AI un des clients, Cependant, les articles techniques de Microsoft soulignent que la reconnaissance du genre et d'autres caractéristiques faciales telles que l'émotion et l'âge sont actuellement expérimentales et pas tout à fait exactes, et DJ Patil, ancien chef de l'information du président Obama, a souligné que le rapport met en évidence l'importance des entreprises technologiques doivent veiller à ce que leurs systèmes d'apprentissage machines applicables à tous les types d'êtres humains, mais l'industrie doit être plus ouvert pour ses services sont encore des restrictions en ce qui concerne Microsoft est actuellement l'accent sur les efforts d'apprentissage de la machine sur les questions d'éthique jouer un rôle de premier plan dans un grand nombre de chercheurs de l'entreprise sont mis sur le terrain et mis en place une IA interne et en génie et du Comité d'éthique de la recherche (Ether). en 2017 l'unité a été impliquée dans les travaux d'audit, l'analyse de l'expression du visage a constaté que les services de cloud computing de Microsoft sur les enfants Mauvaise performance.
