Pesquisadores americanos testando a precisão da tecnologia de reconhecimento de rosto introduzido pela IBM e a Microsoft descobriram que os serviços testados eram mais precisos em cores brancas e menos precisos em pessoas de cor escura. O relatório afirma que a razão para isso é que O algoritmo de treinamento original tem menos cor de pele mais escura e os especialistas pediram que os jogadores da indústria sejam mais transparentes na identificação atual de informações de precisão técnica. De acordo com a Wired, pesquisadores testaram Microsoft e IBM para identificar serviços de análise facial em fotos e os resultados Descobriu que os algoritmos da empresa acima são quase 100% precisos na identificação de homens de cor mais branca, mas muitas vezes cometem erros na análise de mulheres de pele escura devido ao uso de técnicas de aprendizado de máquina para criar uma cor mais escura nos dados de treinamento de um algoritmo de análise facial Menos, o serviço de classificação de fotos do Google costumava surpreender os negros rotulando o preto como um chimpanzé, então como garantir que os sistemas de aprendizado de máquinas implantados em produtos de consumo, sistemas de negócios e programas governamentais sejam passíveis de inteligência artificial (AI) Campo de tópicos importantes discutidos em 2016 O relatório da Universidade de Georgetown (Universidade de Georgetown) apontou que foi FBI e polícia local A tecnologia de reconhecimento facial é baixa em afro-americanos. Neste novo estudo, a pesquisadora do MIT Joy Buolamwini e a pesquisadora da Microsoft Timnit Gebru investiram no sistema de reconhecimento 1.270 Europa Com fotos de parlamentares africanos e usando o sistema de classificação em escala da Fitzpatrick para testar os serviços de nuvem de reconhecimento Face Recognition da Microsoft, IBM e mainstream Megvii e os pesquisadores bloqueados Os três serviços na função de detecção de gênero e descobriram que esses três serviços em relação aos homens do que as mulheres, a precisão de cores superiores à branca é melhor do que a pele escura, todos os serviços para mulheres com pele escura, a precisão é A Microsoft não respondeu corretamente aos homens de pele branca, com uma taxa de erro de IBM de 0,3%, mas a taxa de erro da Microsoft foi de 21% para os negros e de 35% para a IBM e o Face ++. Os serviços com algoritmos de aprendizado de máquina opcionais tornaram-se uma área de concorrência favorita para grandes empresas, com Microsoft, IBM, Google e Amazon afirmam que a nuvem é uma tarefa adequada para analisar sintaticamente o significado de imagens e texto como um Como o esporte, a saúde e a fabricação, mas, ao mesmo tempo, os clientes podem ter que ser forçados a aceitar as limitações A Pivothead, uma startup que desenvolve óculos inteligentes para deficientes visuais, é um dos clientes que utilizam os serviços de AI da Microsoft, No entanto, os documentos técnicos da Microsoft apontam que o reconhecimento de gênero e outras características faciais, como emoção e idade, são atualmente experimentais e não são inteiramente precisas, e DJ Patil, ex-cientista-chefe de informação do presidente Obama, Apontou que o relatório destaca a importância das empresas de tecnologia em garantir que seus sistemas de aprendizagem de máquinas sejam aplicáveis a todos os tipos de seres humanos e que a indústria também deve ser mais aberta sobre as limitações de seus serviços. Atualmente, a Microsoft está trabalhando muito para a ética de aprendizagem em máquinas Atuando como líder, muitos dos pesquisadores da empresa estão entrando no campo e criando o AI interno e o Comitê de Ética em Engenharia e Pesquisa (Aether), que em 2017 estiveram envolvidos na auditoria e descobriu que o Cloud Service da Microsoft para analisar as expressões faciais era em crianças Pobre desempenho.
