Google извинился за тег «гориллы»

Google извинился за тег «гориллы»

02.07.2015 13:19
3048
0
ПОДЕЛИТЬСЯ

«Мы потрясены и нам искренне жаль, что это произошло», — сказал представитель компании Google Би-би-си.

Фотохранилище Google умеет с помощью специального программного обеспечения распознавать, что изображено на загруженных в систему фотографиях, и автоматически сортирует снимки по категориям.

В среду программист из Нью-Йорка Джеки Элсин рассказал в «Твиттере», что приложение создало категорию «Гориллы» и добавило туда все его селфи с девушкой.

В социальных сетях Google моментально обвинили в расизме, и компания была вынуждена принести извинения.
Ошибочные категории

«Это на 100% ненормально», — признал в «Твиттере» представитель Google Йонатан Зангер.

«Эта ошибка была на вершине списка проблем, которые хотелось бы никогда не увидеть в реальности», — добавил он.
Он добавил, что также работает над исправлением ошибок, связанных как с лингвистикой — с какими словами надо быть осторожнее, описывая фотографии людей, так и с самим алгоритмом сортировки изображений, пытаясь добиться лучшего распознавания людей с темным цветом кожи.

В самой компании Google Би-би-си подтвердили, что компания уже предпринимает необходимые шаги, чтобы избежать появления аналогичных ошибок у других пользователей.

«Очевидно, нам нужно проделать еще большую работу с автоматическим распознаванием изображений, и мы пытаемся понять, как избежать появления подобного типа ошибок в будущем», — рассказала представитель компании.
В то же время Элсин заявил, что все еще тревожится из-за случившегося.

«У меня есть несколько вопросов. Например, какие типы изображений были изначально использованы в системе, если они привели к таким результатам», — сказал он.

Это не первый случай, когда приложение Google принимает одни виды за другие. В мае портал iTech Post обратил внимание, что приложение помещает снимки собак в категорию «лошади».

Пользователи могут удалить неудачную категорию фото в приложении, со временем это должно помочь самообучающейся технологии улучшить точность распознавания изображений.