Le Développement d'un système de reconnaissance faciale s'occupe de presque chaque entreprise technologique. L'un d'entre eux est Amazon — sa technologie est appelée Rekognition et, selon les experts du Mit, il a beaucoup à envier à leurs homologues. Le fait que dans le cadre de l'évaluation de sa précision il s'est avéré que le système n'est souvent pas capable de distinguer le sexe des noirs. C'est déjà la deuxième plainte abusive travail de reconnaissance faciale Amazon.
Les Scientifiques ont testé les travaux de l'intelligence artificielle Rekognition tout au long de l'année 2018. Le nombre d'erreurs lors de la détermination du sexe des noirs a atteint 31%, selon les chercheurs, le résultat horrible. Pour comparaison, la détection des visages Microsoft autorise pas les mêmes erreurs que dans 1,5% des cas.
La Société Amazon estime que les revendications des chercheurs infondées. Elle a assuré que dans des tests internes, une version mise à jour Rekognition n'a été observé aucun vivement. Les chercheurs ont remarqué que les employés du MIT n'a pas été appelé le niveau de précision lors de la réalisation de laquelle le travail de l'intelligence artificielle Amazon serait considéré comme «bon».
Selon le directeur général sur une formation d'Amazon Web Services Matt Wood, ils ont vérifié le système en utilisant un million d'images d'individus de la base de données Megaface. Dans le cadre de leurs tests de l'intelligence artificielle ne sont pas commettre la moindre erreur. Ce faisant, le représentant de la société a annoncé qu'ils sont prêts à écouter les résultats d'un tiers des tests afin d'améliorer son produit.
C'Est loin d'être le premier cas, lorsque l'intelligence artificielle Amazon est au centre d'un scandale. À l'été 2018, elle a adopté le 28 des membres du Congrès pour les criminels, et 38% d'entre eux étaient noirs.
Avec ces scandales ont eu affaire et d'autres entreprises. Heureusement, ils tirent les leçons des situations et constamment à l'amélioration de la technologie. En juin, Microsoft a étendu la quantité de données utilisées lors de la reconnaissance de personnes — en particulier, le système a commencé à faire plus attention sur le sexe, l'âge et la teinte de la peau. Cela réduit le nombre d'erreurs lors du tri des hommes et des femmes jusqu'à 20 fois.
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