01/02/2019 - 11:00
Estudo de pesquisadores do Media Lab, vinculado ao MIT, mostram que o sistema de reconhecimento facial da Amazon, o Rekognition, teve muito mais dificuldade em dizer o gênero de rostos femininos e de rostos mais escuros nas fotos do que serviços similares, como o da Microsoft, diz reportagem do The New York Times. Na pesquisa, o serviço da Amazon não cometeu nenhum erro ao reconhecer o sexo de homens de pele mais clara. Mas classificou erroneamente mulheres como homens em 19% das vezes e confundiu mulheres de pele mais escura com homens em 31% das vezes. A tecnologia da Microsoft identificou mulheres de pele mais escura como homens em apenas 1,5% das situações. Estudo semelhante publicado há um ano levou a melhorias nos programas de IBM, Microsoft e Megvii (empresa de inteligência artificial da China). Em resposta ao estudo, Matt Wood, gerente geral de inteligência artificial da Amazon, disse que os pesquisadores examinaram a análise facial, tecnologia que pode identificar características como bigodes ou expressões como sorrisos, e não o reconhecimento facial, que identifica indivíduos. A Amazon disse que testes internos com a versão atualizada do Rekognition não apresentaram diferenças na classificação de gênero em todas as etnias.
