Twitter fotosuratlarni kesish tizimidagi noaniqliklarni aniqlash uchun ochiq tanlov natijalarini e'lon qildi.
Bounty challenge iyul oyida Twitter foydalanuvchilari saytning avtomatlashtirilgan kesish vositasi toʻqroq odamlarga qaraganda ochroq odamlarning yuzlarini afzal koʻrishini koʻrsatganidan keyin ochildi. Bu dasturiy ta'minot terining rangi va ayrim omillarni boshqalardan qanday ustun qo'ygani haqida ba'zi savollar tug'dirdi.
Muammo muammolarni hal qilish uchun kesish tizimida yana qanday xatolar va noaniqliklar boʻlishi mumkinligini aniqlashga qaratilgan.
Birinchi oʻrin Bogdan Kulinichga nasib etdi, uning taqdimoti goʻzallik filtrlari algoritmning ball modelini qanday oʻynashi mumkinligini koʻrsatdi, bu esa oʻz navbatida anʼanaviy goʻzallik standartlarini kuchaytirdi. Taqdimot algoritmi ochiq yoki issiq teri rangiga ega yosh va nozik yuzlarni afzal ko'rishini ko'rsatdi. Kulinich 3 500 dollar yutib oldi.
Ikkinchi oʻrin Torontodagi HALT AI texnologik startapiga nasib etdi, u keksalar va nogironlarning suratlaridan kesilgan suratlarini topdi. Ikkinchi o‘rin uchun jamoaga 2 000 dollar berildi.
Uchinchi oʻrin va 500 AQSh dollari Taraaz Research asoschisi Roya Pakzadga nasib etdi. U algoritmni tillar xilma-xilligiga zarar etkazishi mumkin boʻlgan arab imlosidan koʻra lotin yozuvini qisqartirishni aniqladi.
Batafsil natijalar DEF CON 29 da Twitter’ning META jamoasi direktori Rumman Chowdhury tomonidan taqdim etildi. META jamoasi algoritmlardagi beixtiyor muammolarni oʻrganadi va bunday tizimlar boʻlishi mumkin boʻlgan har qanday jins va irqiy qarama-qarshiliklarni yoʻq qiladi.
Ushbu tanlovdan olingan maʼlumotlar kesish algoritmidagi xatolar va notoʻgʻriliklarni bartaraf etish va yanada inklyuziv muhitni taʼminlash uchun ishlatiladi.
