Twitter, foto kəsmə sistemində qeyri-obyektivlik tapmaq üçün açıq müsabiqənin nəticələrini elan etdi.
Lütf çağırışı iyul ayında Twitter istifadəçilərinin saytın avtomatlaşdırılmış kəsmə alətinin tünd dəri olanlara nisbətən daha açıq dəri olan insanların üzlərinə üstünlük verdiyini göstərdikdən sonra açıldı. Bu, proqram təminatının dəri rəngini və bəzi amilləri digərlərindən necə prioritetləşdirdiyi ilə bağlı bəzi suallar doğurdu.
Problem problemləri həll etmək üçün kəsmə sistemində hansı digər səhvləri və qərəzləri tapmağa çalışırdı.
Birinci yeri Boqdan Kulıniç tutdu, onun təqdimatı gözəllik filtrlərinin alqoritmin qiymətləndirmə modelini necə idarə edə biləcəyini göstərdi ki, bu da öz növbəsində ənənəvi gözəllik standartlarını gücləndirir. Təqdimat alqoritmin açıq və ya isti dəri tonu olan gənc və incə üzlərə üstünlük verdiyini göstərdi. Kulynych 3,500 dollar qazandı.
İkinci yeri Torontoda qocaların və əlillərin fotoşəkillərindən kəsilmiş şəkilləri aşkar edən texnoloji startap olan HALT AI qazandı. Komandaya ikinci yerə görə 2 000 dollar verildi.
Üçüncü yer və 500 dollar, dil müxtəlifliyinə zərər verə biləcək ərəb qrafikası ilə müqayisədə latın qrafikasını kəsməyə üstünlük verən alqoritmi kəşf edən Taraaz Research-in təsisçisi Röya Pakzad oldu.
Ətraflı nəticələr DEF CON 29-da Twitter-in META komandasının direktoru Rumman Chowdhury tərəfindən təqdim edildi. META komandası alqoritmlərdəki təsadüfi problemləri öyrənir və bu cür sistemlərdə ola biləcək hər hansı cinsiyyət və irqi qərəzliyi aradan qaldırır.
Bu müsabiqədən əldə edilən məlumatlar kəsmə alqoritmindəki səhvləri və qərəzliyi aradan qaldırmaq və daha əhatəli mühiti təmin etmək üçün istifadə olunacaq.
