ИИ Facebook назвал темнокожих людей на видео приматами

ИИ Facebook назвал темнокожих людей на видео приматами

ИИ Facebook назвал темнокожих людей на видео приматами

Пользователям Facebook, просматривающим видеоролики с участием темнокожих граждан, предложили «продолжить смотреть видео с приматами». Оказалось, что конфуз произошёл по вине системы рекомендаций Facebook, основанной на искусственном интеллекте.

Само собой, представители соцсети сразу поняли, чем грозит такая ошибка (Black Lives Matter) и поспешили принести извинения. Более того, виновную систему временно отключили и инициировали внутреннее расследование.

Этот эпизод, кстати, стал очередным доказательством «расовой предвзятости ИИ». Именно так считают правозащитники, которые в прошлом уже не раз отмечали подобные ошибки систем. Например, ранее распознающий лица ИИ ошибочно называл афроамериканцев преступниками.

В 2015 году, когда проблема ещё не была настолько актуальна, приложение Google Photos отмечало темнокожих людей на фотографиях «гориллами». А в мае Twitter выявил расовую предвзятость в механизме кадрирования фото.

«Рекомендация посмотреть другие ролики с ’’приматами’’ возникла из-за ошибки алгоритма, которая не имела ничего общего с содержанием видеороликов. Мы полностью отключили эту систему, чтобы выяснить причину и в дальнейшем не допустить подобной оплошности», — заявил пресс-секретарь Facebook изданию «Би-би-си».

«Как уже отмечалось ранее, мы знаем, что искусственный интеллект несовершенен, поэтому нам предстоит ещё много работы над его развитием и улучшением».

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru