Twitter paskelbė savo atviro konkurso, skirto nuotraukų apkarpymo sistemos šališkumui nustatyti, rezultatus.
Nr. Dėl to kilo klausimų apie tai, kaip programinė įranga teikia pirmenybę odos spalvai ir tam tikriems veiksniams, o ne kitiems.
Iššūkis siekė išsiaiškinti, kokių kitų klaidų ir paklaidų gali turėti apkarpymo sistema, kad būtų išspręstos problemos.
Pirmoji vieta atiteko Bogdan Kulynych, kurio pateikta informacija parodė, kaip grožio filtrai gali suderinti algoritmo vertinimo modelį, o tai savo ruožtu sustiprina tradicinius grožio standartus. Pateikimas parodė, kad algoritmas teikia pirmenybę jauniems ir ploniems veidams, kurių oda yra šviesi arba šilta. Kulynych laimėjo 3 500 USD.
Antra vieta atiteko Toronte veikiančiam technologijų startuoliui HALT AI, kuris atrado, kad nuotraukose buvo apkarpyti pagyvenusių žmonių ir neįgaliųjų vaizdai. Komanda gavo 2 000 USD už antrąją vietą.
Trečia vieta ir 500 USD atiteko Roya Pakzad, Taraaz Research įkūrėjai, kuri atrado, kad algoritmas teikia pirmenybę lotyniškų rašmenų apkarpymui, o ne arabų rašmenims, nes tai gali pakenkti kalbų įvairovei.
Išsamius rezultatus per DEF CON 29 pristatė Rumman Chowdhury, Twitter META komandos direktorius. META komanda tiria netyčia kylančias algoritmų problemas ir pašalina bet kokį lyties ir rasinį šališkumą, kurį gali turėti tokios sistemos.
Šio konkurso metu gauti duomenys bus naudojami siekiant sumažinti apkarpymo algoritmo klaidas ir paklaidas bei padėti užtikrinti įtraukesnę aplinką.
