Alfabe Inc’in Google Çarşamba günü, renkli insanlara daha iyi hizmet eden gadget’lar ve uygulamalar yapmada bir adım olarak tanımladığı 10 cilt tonundan oluşan bir paleti açıkladı.
şirket yeni dedi Monk Cilt Tonu Ölçeği Fitzpatrick Cilt Tipi olarak bilinen ve akıllı saatin kalp atış hızı sensörlerinin olup olmadığını değerlendirmek için teknoloji endüstrisinde popüler hale gelen kusurlu altı renk standardının yerini alıyor. yapay zeka yüz tanıma ve diğer teklifleri içeren sistemler renk sapması gösteriyor.
Teknoloji araştırmacıları, Fitzpatrick’in daha koyu tenli insanları yeterince temsil etmediğini kabul etti. Reuters, geçen yıl yalnızca Google’ın bir alternatif geliştirdiğini bildirdi.
Şirket, renkçiliği inceleyen ve yüzünü tespit etmeyen ve ten rengini yansıtmayan kameralar tarafından insanlıktan çıkarılmış hisseden Harvard Üniversitesi sosyologu Ellis Monk ile ortaklık kurdu.
Monk, Fitzpatrick’in daha açık ten arasındaki farklılıkları sınıflandırmak için harika olduğunu söyledi. Ancak çoğu insan daha koyu, bu yüzden “dünyanın çoğunluğu için daha iyi iş çıkaran” bir ölçek istediğini söyledi.
Photoshop ve diğer dijital sanat araçlarını kullanarak 10 ton küratörlüğünde keşiş – tr’ye yardımcı olan insanlar için yönetilebilir bir sayıbenn ve AI sistemlerini değerlendirin. O ve Google, Amerika Birleşik Devletleri’nde yaklaşık 3.000 kişiyle anket yaptı ve önemli bir sayının, 10 puanlık bir ölçeğin, 40 tonluk bir paletin yanı sıra ciltleriyle eşleştiğini söylediğini buldu.
Google’ın sorumlu AI ekibinin ürün başkanı Tulsee Doshi, Monk ölçeğini “temsilci olmak ve izlenebilir olmak arasında iyi bir denge” olarak nitelendirdi.
Google zaten uyguluyor. “Gelin makyajı görünümleri” gibi güzellikle ilgili Google Görseller aramaları artık Monk’a dayalı filtreleme sonuçlarına izin veriyor. “Sevimli bebekler” gibi görsel aramalar artık farklı ten tonlarına sahip fotoğrafları gösteriyor.
Monk ölçeği ayrıca, bir dizi insanın Google Fotoğraflar’daki filtre seçeneklerinden memnun olmasını ve şirketin yüz eşleştirme yazılımının önyargılı olmamasını sağlamak için kullanılıyor.
Yine de Doshi, şirketlerin tonların her biri hakkında yeterli veriye sahip olmaması veya başkalarının cildini sınıflandırmak için kullanılan insanlar veya araçların aydınlatma farklılıkları veya kişisel algılar tarafından önyargılı olması durumunda sorunların ürünlere sızabileceğini söyledi.
FacebookheyecanLinkedin