Twitter conclui que inteligência artificial tende a cortar homens e negros de fotos na rede social


Pesquisa foi conduzida internamente na empresa para identificar se o algoritmo era preconceituoso

Por Agências
O Twitter tornou públicoum estudo interno em que constatou que veículos de imprensa e políticos ligados à direita tiveram seus tuítes muito mais amplificados do que os de esquerda Foto: Dado Ruvic/Estadao

O algoritmo de corte de imagens do Twitter tem um comportamento tendencioso que exclui negros e homens de fotos, afirmou a companhia nesta quarta-feira, 19, acrescentando que a descoberta indica que o corte de imagens é uma decisão melhor tomada pelas pessoas. O estudo realizado por três pesquisadores de aprendizado de máquina da companhia foi conduzido depois de críticas no ano passado sobre prévias de imagens publicadas em posts que excluíram os rostos de pessoas negras.

A pesquisa descobriu uma diferença de 8% em paridade demográfica favorável a mulheres e de 4% favorável a indivíduos brancos. O levantamento citou várias causas possíveis, incluindo questões envolvendo os fundos das imagens e cor dos olhos, mas afirmou que nenhuma delas é uma desculpa para o problema.

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"O corte de imagens baseado em tecnologia de aprendizado de máquinas está fundamentalmente falho porque restringe a expressão da própria identidade e valores do usuário, em vez de impor um olha normativo sobre que parte da imagem pode ser considerada mais interessante", escreveram os autores da pesquisa.

Para resolver o problema, o Twitter recentemente começou a mostrar fotos em proporção padrão na íntegra — sem qualquer corte — em seus aplicativos de celular e está tentando expandir essa iniciativa. Os pesquisadores também avaliaram se os recortes nas imagens favoreceram o corpo das mulheres em vez de seus rostos, refletindo o que é conhecido como "olhar masculino", mas concluíram que não é o caso.

O Twitter tornou públicoum estudo interno em que constatou que veículos de imprensa e políticos ligados à direita tiveram seus tuítes muito mais amplificados do que os de esquerda Foto: Dado Ruvic/Estadao

O algoritmo de corte de imagens do Twitter tem um comportamento tendencioso que exclui negros e homens de fotos, afirmou a companhia nesta quarta-feira, 19, acrescentando que a descoberta indica que o corte de imagens é uma decisão melhor tomada pelas pessoas. O estudo realizado por três pesquisadores de aprendizado de máquina da companhia foi conduzido depois de críticas no ano passado sobre prévias de imagens publicadas em posts que excluíram os rostos de pessoas negras.

A pesquisa descobriu uma diferença de 8% em paridade demográfica favorável a mulheres e de 4% favorável a indivíduos brancos. O levantamento citou várias causas possíveis, incluindo questões envolvendo os fundos das imagens e cor dos olhos, mas afirmou que nenhuma delas é uma desculpa para o problema.

"O corte de imagens baseado em tecnologia de aprendizado de máquinas está fundamentalmente falho porque restringe a expressão da própria identidade e valores do usuário, em vez de impor um olha normativo sobre que parte da imagem pode ser considerada mais interessante", escreveram os autores da pesquisa.

Para resolver o problema, o Twitter recentemente começou a mostrar fotos em proporção padrão na íntegra — sem qualquer corte — em seus aplicativos de celular e está tentando expandir essa iniciativa. Os pesquisadores também avaliaram se os recortes nas imagens favoreceram o corpo das mulheres em vez de seus rostos, refletindo o que é conhecido como "olhar masculino", mas concluíram que não é o caso.

O Twitter tornou públicoum estudo interno em que constatou que veículos de imprensa e políticos ligados à direita tiveram seus tuítes muito mais amplificados do que os de esquerda Foto: Dado Ruvic/Estadao

O algoritmo de corte de imagens do Twitter tem um comportamento tendencioso que exclui negros e homens de fotos, afirmou a companhia nesta quarta-feira, 19, acrescentando que a descoberta indica que o corte de imagens é uma decisão melhor tomada pelas pessoas. O estudo realizado por três pesquisadores de aprendizado de máquina da companhia foi conduzido depois de críticas no ano passado sobre prévias de imagens publicadas em posts que excluíram os rostos de pessoas negras.

A pesquisa descobriu uma diferença de 8% em paridade demográfica favorável a mulheres e de 4% favorável a indivíduos brancos. O levantamento citou várias causas possíveis, incluindo questões envolvendo os fundos das imagens e cor dos olhos, mas afirmou que nenhuma delas é uma desculpa para o problema.

"O corte de imagens baseado em tecnologia de aprendizado de máquinas está fundamentalmente falho porque restringe a expressão da própria identidade e valores do usuário, em vez de impor um olha normativo sobre que parte da imagem pode ser considerada mais interessante", escreveram os autores da pesquisa.

Para resolver o problema, o Twitter recentemente começou a mostrar fotos em proporção padrão na íntegra — sem qualquer corte — em seus aplicativos de celular e está tentando expandir essa iniciativa. Os pesquisadores também avaliaram se os recortes nas imagens favoreceram o corpo das mulheres em vez de seus rostos, refletindo o que é conhecido como "olhar masculino", mas concluíram que não é o caso.

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