Investigadores estadounidenses que probaron la precisión de la tecnología de reconocimiento facial presentada por IBM y Microsoft descubrieron que los servicios probados eran más precisos en color blanco y menos precisos en personas de color oscuro. El informe afirma que la razón para esto es que en el algoritmo original de entrenamiento expertos en población complexión menos oscuros también llamado para la industria en la precisión del reconocimiento actual de la información debe ser más transparente. de acuerdo con informes de Wired, los investigadores probaron en Microsoft e IBM identificar fotografía de la cara de los servicios de análisis de género, los resultados la empresa descubrió que el algoritmo de reconocimiento de color que los hombres blancos casi el cien por ciento de exactitud, pero el análisis es a menudo mal las mujeres negras del color de la piel, la razón se analiza utilizando técnicas de aprendizaje automático para construir los algoritmos de datos de entrenamiento en la tez de la cara más oscura Menos, el servicio de clasificación de fotografías de Google solía sorprender a los negros al etiquetar a los negros como chimpancés, así que ¿cómo garantizar que los sistemas de aprendizaje automático implementados en productos de consumo, sistemas comerciales y programas gubernamentales sean susceptibles de inteligencia artificial (IA)? El campo de los temas importantes discutidos en 2016 El informe de la Universidad de Georgetown (Universidad de Georgetown) señaló que ha sido el FBI y la policía local De la tecnología de reconocimiento de rostros es baja en afroamericanos. En este nuevo estudio, la investigadora del MIT Joy Buolamwini y el investigador de Microsoft Timnit Gebru invirtieron en el sistema de reconocimiento 1,270 Europa. Con fotos de parlamentarios africanos y usando el sistema de clasificación de escalas Fitzpatrick para probar los servicios en la nube de reconocimiento facial Face ++ de Microsoft, IBM y Megvii, la startup continental, y los investigadores bloqueados Los tres servicios en la función de detección de género y encontraron que estos tres servicios en la cara de los hombres que las mujeres, la precisión de más que el color blanco es mejor que la piel oscura, todos los servicios para mujeres con piel oscura, la precisión es Microsoft no respondió correctamente a los hombres de piel blanca, con una tasa de error de IBM del 0,3%, pero la tasa de error de Microsoft fue del 21% para los negros y del 35% para IBM y Face ++. Los servicios con algoritmos de aprendizaje automático opcionales se han convertido en un área de competencia para las grandes empresas, Microsoft, IBM, Google y Amazon afirman que la nube es una tarea adecuada para analizar sintácticamente el significado de las imágenes y el texto como una Como los deportes, la salud y la fabricación, pero al mismo tiempo, los clientes pueden verse obligados a aceptar las limitaciones. Pivothead, una startup que desarrolla gafas inteligentes para personas con discapacidad visual, es uno de los clientes que aprovechan los servicios de inteligencia artificial de Microsoft. Sin embargo, los documentos técnicos de Microsoft señalan que el reconocimiento de género y otras características faciales como la emoción y la edad son actualmente experimentales y no del todo precisas, y DJ Patil, ex científico jefe de información del gobierno del presidente Obama, señaló que el informe pone de relieve la importancia de las empresas de tecnología deben asegurarse de que su máquina de los sistemas aplicables a todos los tipos de seres humanos aprender, pero la industria también debe ser más abierto por sus servicios siguen siendo restricciones con respecto a Microsoft es actualmente el foco de los esfuerzos de aprendizaje automático sobre las cuestiones éticas desempeñar un papel principal en muchos de los investigadores de la compañía se ponen en el campo y establecer una IA interna e Ingeniería y el Comité de ética de la Investigación (Éter). en 2017 la unidad ha estado involucrado en el trabajo de auditoría, el análisis de la expresión facial se encontró que los servicios de nube de Microsoft en los niños Bajo rendimiento
