El caso de un afroamericano detenido por un error en un programa reavivó la preocupación sobre los riesgos de sesgo en la inteligencia artificial, en medio de una ola de protestas contra la violencia policial.
reveló fuertes inexactitudes en los principales programas de reconocimiento facial
en lo que respecta a la distinción de los rostros según los grupos de población, con tasas de error inferiores al 1% para los hombres blancos y de hasta el 35% para las mujeres negras. En un tuit que se hizo viral, Nicolas Kayser-Bril, de la ONG Algorithm Watch, muestra que frente a imágenes de personas que sostienen un termómetro en la frente, el programa de análisis de imágenes"Google Vision"Según él, este sesgo"probablemente se debió a que las imágenes utilizadas en la base de datos que incluían a los
se asociaban más a menudo con la violencia, que las de los blancos". Google reconoció que el resultado es"inaceptable".
Esta multiplicidad de actores reduce los costos, pero complica la asignación de responsabilidades, según Gürses.
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