- 13,579
- 20
- 8 Ноя 2022
Тот случай, когда даже небольшая погрешность стоит компаниям драгоценной репутации.
В 2015 году сервис Google Photos столкнулся с громким скандалом: встроенный в платформу определитель лиц на основе машинного обучения пометил фотографии двух чернокожих людей как «гориллы». Компания извинилась и пообещала исправить ошибку. Однако, как было быстро замечено пользователями, в качестве решения проблемы сервис просто перестал определять обезьян на фотографиях в принципе. И спустя восемь лет проблема так и не решена: Google Photos по-прежнему не может найти ни одного изображения обезьян в коллекции фотографий.
Скандальный пример тегирования из 2015 года
Исследователи издания The New York Times Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся и сравнить аналогичные приложения и сервисы по хранению и распознаванию фотографий от других технологических гигантов: Apple , Amazon и Microsoft . Они собрали 44 фотографии с людьми, животными и предметами и попробовали найти их по запросам.
Оказалось, что Apple Photos тоже не способен распознать большинство приматов. Приложение нашло фото гориллы только тогда, когда на нем был текст с этим словом. Microsoft OneDrive вообще не выдал никаких результатов по животным. Amazon Photos показал результаты по всем запросам, но они были слишком широкими: например, поиск по слову «горилла» выдал вообще всех обезьян. Когда как собак большинство сервисов способно определять с точностью до породы.
Единственное животное из семейства приматов, которое Google и Apple смогли определить, — это лемур. Вряд ли алгоритм вообще сможет спутать лемура с человеком из-за специфической расцветки шерсти и вечно удивлённого взгляда, потому, вероятно, он и определяется корректно.
Почему же так происходит? Возможно, Google и Apple боятся повторить ошибку 2015 года и именно поэтому насовсем отключили функцию распознавания обезьян. В случае с Google Photos два бывших сотрудника компании рассказали, что проблема была в том, что в коллекции изображений для обучения системы было недостаточно фотографий чернокожих людей. В связи с чем, итоговая система не была знакома с тёмным цветом кожи и спутала его с гориллами.
Это не единственный случай, когда технологии обвиняли в предвзятости. Ещё были примеры с веб-камерами HP, которые не могли обнаружить некоторых людей с темной кожей, и с Apple Watch, которые якобы не точно определяли уровень кислорода в крови у «цветных» людей.
Однако вряд ли стоит искать расисткие мотивы в любых неточностях работы подобных технологий. Уж с чем, а с подобными рисками не захочет сталкиваться ни одна технологическая компания. Поэтому специально «подшучивать» таким образом над представителями негроидной расы у компаний нет ни желания, ни возможности.
Так или иначе, искусственный интеллект и технологии машинного обучения с годами лишь совершенствуется, и возможно, ещё через несколько лет вышеупомянутые системы научатся определять любые объекты, животных и в том числе обезьян со стопроцентной вероятностью. Но пока существует погрешность, ни Google, ни Apple, ни кто-либо ещё — явно не хотят брать на себя ответственность за неидеальную работу своих систем, чтобы избежать репутационных рисков. И это на текущий момент — самое правильное решение.
В 2015 году сервис Google Photos столкнулся с громким скандалом: встроенный в платформу определитель лиц на основе машинного обучения пометил фотографии двух чернокожих людей как «гориллы». Компания извинилась и пообещала исправить ошибку. Однако, как было быстро замечено пользователями, в качестве решения проблемы сервис просто перестал определять обезьян на фотографиях в принципе. И спустя восемь лет проблема так и не решена: Google Photos по-прежнему не может найти ни одного изображения обезьян в коллекции фотографий.
Скандальный пример тегирования из 2015 года
Исследователи издания The New York Times Для просмотра ссылки Войди
Оказалось, что Apple Photos тоже не способен распознать большинство приматов. Приложение нашло фото гориллы только тогда, когда на нем был текст с этим словом. Microsoft OneDrive вообще не выдал никаких результатов по животным. Amazon Photos показал результаты по всем запросам, но они были слишком широкими: например, поиск по слову «горилла» выдал вообще всех обезьян. Когда как собак большинство сервисов способно определять с точностью до породы.
Единственное животное из семейства приматов, которое Google и Apple смогли определить, — это лемур. Вряд ли алгоритм вообще сможет спутать лемура с человеком из-за специфической расцветки шерсти и вечно удивлённого взгляда, потому, вероятно, он и определяется корректно.
Почему же так происходит? Возможно, Google и Apple боятся повторить ошибку 2015 года и именно поэтому насовсем отключили функцию распознавания обезьян. В случае с Google Photos два бывших сотрудника компании рассказали, что проблема была в том, что в коллекции изображений для обучения системы было недостаточно фотографий чернокожих людей. В связи с чем, итоговая система не была знакома с тёмным цветом кожи и спутала его с гориллами.
Это не единственный случай, когда технологии обвиняли в предвзятости. Ещё были примеры с веб-камерами HP, которые не могли обнаружить некоторых людей с темной кожей, и с Apple Watch, которые якобы не точно определяли уровень кислорода в крови у «цветных» людей.
Однако вряд ли стоит искать расисткие мотивы в любых неточностях работы подобных технологий. Уж с чем, а с подобными рисками не захочет сталкиваться ни одна технологическая компания. Поэтому специально «подшучивать» таким образом над представителями негроидной расы у компаний нет ни желания, ни возможности.
Так или иначе, искусственный интеллект и технологии машинного обучения с годами лишь совершенствуется, и возможно, ещё через несколько лет вышеупомянутые системы научатся определять любые объекты, животных и в том числе обезьян со стопроцентной вероятностью. Но пока существует погрешность, ни Google, ни Apple, ни кто-либо ещё — явно не хотят брать на себя ответственность за неидеальную работу своих систем, чтобы избежать репутационных рисков. И это на текущий момент — самое правильное решение.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
