При создании алгоритмов разработчики не учтывают внешность представителей других рас, отличную от европейской.
Системы опознавания лиц ошибаются намного чаще, когда пытаются уловить изображение темнокожих людей или азиатов, пишет +1. Ученые из Национального института стандартов и технологий (NIST) провели исследование и выяснили, что самый высокое количество ложноположительных результатов зафиксировано во время тестирования технологии на индейцах. Издание отмечает, что ПО для распознавания лиц азиатского производства лучше работает с восточным типом лиц. Из этого можно сделать вывод, что разработчики должны использовать большее разнообразие данных для обучения систем.
Эксперты из NIST изучили алгоритм 99 систем распознавания лиц, среди них были Intel, Microsoft, Panasonic, SenseTime и Vigilant Solutions. Интересно, что компания Amazon отказалась предоставить ПО для изучения, хотя сотрудники MIT еще в апреле обнаружили большое количество ошибок в ее системе Rekognition при идентификации афроамериканцев.