Intelligenza artificiale: Twitter premia un ricercatore dell’EPFL
Lo studente Bogdan Kulynych ha vinto il primo premio in un concorso per aver determinato che l’algoritmo di ritaglio del social network promuove volti più sottili, più giovani e più chiari.
Non siamo tutti uguali quando si tratta dell’algoritmo di ritaglio di Twitter. L’intelligenza artificiale (AI) del social network favorisce i volti delle persone più giovani, più magre, con pelle più chiara e tratti femminili, secondo il vincitore di un concorso indetto dal servizio di microblogging. Lanciato alla fine di luglio, ha offerto agli esperti esterni all’azienda di identificare i pregiudizi nella sua intelligenza artificiale.
Primo classificato nella recente competizione, Bogdan Kulynych, studente dell’EPFL nel campo della sicurezza, della privacy e dell’intelligenza artificiale, ha ricevuto la somma di $ 3.500. Il suo compito era testare l’algoritmo di Twitter con immagini originali di persone, oltre a una serie di versioni modificate.
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All’inizio di quest’anno, Twitter si è scusato dopo aver scoperto che il suo algoritmo di ritaglio delle immagini ha favorito i volti bianchi a scapito dei volti neri. I ricercatori del gruppo hanno riscontrato una differenza del 4% a favore dei bianchi in generale e del 7% a favore delle donne bianche rispetto alle donne nere. Ma il ricercatore dell’EPFL ha scoperto problemi diversi da quelli rilevati dal social stesso nel modo in cui l’algoritmo ritaglia le immagini per evidenziare ciò che ritiene più importante, riporta Cnet.
“Il modello target tende a considerare rappresentazioni più importanti di persone che appaiono magre, giovani, con un colore della pelle chiaro o caldo e una consistenza della pelle liscia e che rappresentano tratti femminili stereotipati”, ha scritto Bogdan Kulynych. “Questo pregiudizio potrebbe portare all’esclusione delle popolazioni minoritarie e alla perpetuazione di standard di bellezza stereotipati in migliaia di immagini”, ha poi aggiunto.
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