La tecnología de reconocimiento facial ha sido criticada en los últimos años por tener prejuicios contra las personas de color y las mujeres. En un esfuerzo por abordar estas preocupaciones, Microsoft ha anunciado mejoras en su algoritmo de reconocimiento facial que, según afirma, lo hará más preciso y menos sesgado. IBM también ofrece una nueva herramienta para ayudar a los desarrolladores a crear sistemas de reconocimiento facial más inclusivos.
Mejoras de Microsoft
El nuevo algoritmo de reconocimiento facial de Microsoft, llamado "FairFace", está diseñado para ser más preciso en rostros de todas las razas, géneros y edades. La compañía dice que FairFace ha sido probado en un conjunto de datos de más de 1 millón de imágenes y supera a otros algoritmos de reconocimiento facial en precisión y sesgo.
Además de mejorar la precisión, FairFace también está diseñado para ser más transparente. Microsoft proporciona una herramienta que permite a los usuarios ver cómo funciona el algoritmo y cómo toma decisiones. Esta transparencia ayudará a los desarrolladores a identificar y abordar cualquier posible sesgo en el algoritmo.
Oferta de IBM
IBM ofrece una nueva herramienta llamada "AI Fairness 360" para ayudar a los desarrolladores a crear sistemas de reconocimiento facial más inclusivos. AI Fairness 360 proporciona un conjunto de herramientas y técnicas que se pueden utilizar para identificar y abordar los sesgos en los algoritmos de reconocimiento facial.
Las herramientas de AI Fairness 360 se pueden utilizar para:
* Medir la precisión de un algoritmo de reconocimiento facial en diferentes grupos demográficos.
* Identificar las características que utiliza el algoritmo para tomar decisiones.
* Determinar si el algoritmo está sesgado contra algún grupo demográfico en particular.
Al utilizar AI Fairness 360, los desarrolladores pueden crear sistemas de reconocimiento facial que sean más precisos y menos sesgados.
La importancia del reconocimiento facial sin sesgos
La tecnología de reconocimiento facial se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluidas las fuerzas del orden, la seguridad y el marketing. Es importante que los sistemas de reconocimiento facial sean precisos e imparciales para evitar la discriminación y otras consecuencias negativas.
Las mejoras de Microsoft en su algoritmo de reconocimiento facial y la oferta de IBM de AI Fairness 360 son pasos importantes hacia la construcción de sistemas de reconocimiento facial más inclusivos. Al hacer que la tecnología de reconocimiento facial sea más precisa y menos sesgada, podemos ayudar a garantizar que se utilice para bien y no para mal.
