Reconhecimento facial menos tendencioso? Microsoft apregoa melhorias, IBM oferece ajuda

A tecnologia de reconhecimento facial tem sido criticada nos últimos anos por ser tendenciosa contra pessoas de cor e mulheres. Num esforço para resolver estas preocupações, a Microsoft anunciou melhorias no seu algoritmo de reconhecimento facial que, segundo ela, o tornarão mais preciso e menos tendencioso. A IBM também está oferecendo uma nova ferramenta para ajudar os desenvolvedores a construir sistemas de reconhecimento facial mais inclusivos.

Melhorias da Microsoft

O novo algoritmo de reconhecimento facial da Microsoft, chamado “FairFace”, foi projetado para ser mais preciso em rostos de todas as raças, sexos e idades. A empresa afirma que o FairFace foi testado em um conjunto de dados de mais de 1 milhão de imagens e supera outros algoritmos de reconhecimento facial em precisão e parcialidade.

Além de melhorar a precisão, o FairFace também foi projetado para ser mais transparente. A Microsoft está fornecendo uma ferramenta que permite aos usuários ver como o algoritmo funciona e como ele toma decisões. Essa transparência ajudará os desenvolvedores a identificar e resolver quaisquer possíveis vieses no algoritmo.

Oferta da IBM

A IBM está oferecendo uma nova ferramenta chamada “AI Fairness 360” para ajudar os desenvolvedores a construir sistemas de reconhecimento facial mais inclusivos. AI Fairness 360 fornece um conjunto de ferramentas e técnicas que podem ser usadas para identificar e abordar preconceitos em algoritmos de reconhecimento facial.

As ferramentas do AI Fairness 360 podem ser usadas para:

* Meça a precisão de um algoritmo de reconhecimento facial em diferentes grupos demográficos.
* Identifique os recursos que o algoritmo está usando para tomar decisões.
* Determine se o algoritmo é tendencioso contra algum grupo demográfico específico.

Ao usar o AI Fairness 360, os desenvolvedores podem construir sistemas de reconhecimento facial mais precisos e menos tendenciosos.

A importância do reconhecimento facial sem preconceitos

A tecnologia de reconhecimento facial é usada em diversas aplicações, incluindo aplicação da lei, segurança e marketing. É importante que os sistemas de reconhecimento facial sejam precisos e imparciais, a fim de evitar discriminação e outras consequências negativas.

As melhorias da Microsoft em seu algoritmo de reconhecimento facial e a oferta do AI Fairness 360 da IBM são passos importantes para a construção de sistemas de reconhecimento facial mais inclusivos. Ao tornar a tecnologia de reconhecimento facial mais precisa e menos tendenciosa, podemos ajudar a garantir que ela seja usada para o bem e não para o mal.