Twitter исправит алгоритм автоматической обрезки изображений после жалоб на его расовую предвзятость

[Andrey_Epifantsev]

Тема предвзятости не раскрыта. На всех картинках только белые. Чем они отличаются от чёрных непонятно.

[kornerz]

Нужно смотреть оригиналы в твиттере, картинки там интереснее:
pbs.twimg.com/media/EiT2SftUMAEjDRH?format=jpg&name=4096x4096

[wha7ever]

Я ни разу не эксперт, но, для чистоты эксперимента, нег Обаму надо было размещать сверху

[abar]

Так откройте сам твитт. Две длинных картинки — на одной Обама снизу, на второй — сверху. В обоих случаях Твиттер обрезает картинки так, что на превью виден белый человек. Причем, это спровоцировало целую волну «экспериментов» с разными параметрами, одеждой и контрастностью, и почти всегда показывают белого. Упс!

[Andrey_Epifantsev]

Вон оно что!
Так и надо было в статью вставить эти длинные картинки и показать результат. В статье вообще ни слова про длинные картинки с двумя людьми и их обрезку до одного человека.

[podde]

Я вот, честно говоря, тоже из статьи мало, что понял.
Только комментарии добавили ясности.

[mig126]

Так и задумывалось, т.к. именно обсуждаемость показывает «эффективность» автора публикации.

[mithdradates]

Тут согласен, пока не открыл картинки в самих Твитах, то допереть не мог что тут не так — две одинаковые картинки с обоих сторон, лол. А теперь действительно возник вопрос к странности работы алгоритма. Интересно, по какому принципу вообще обрезка изображения производится?

[ImLoaD]

Ну скорее всего нейросеть определила наиболее значимый участок изображения, приняв за это белого тупо из за того что выборка для обучения на распознавание лиц и людей была в большинстве своем из белых людей, коих, сюрприз — больше

[gmvbif]

На самом деле не «Упс!», а все как обычно. Если долго ходить по всему этому хештегу и ретвитам можно заметить, что есть твиты, где делаются нормальные эксперименты: с большим количество данных, либо с самим изображением (размытость\четкость, яркость, цветовая гамма, масштаб), по которым можно сделать два вывода:
1) Очень легко манипулировать результатом. Можно достаточно просто делать расистские результаты перебирая фото или фильтруя изображения. (На тестовом аккаунте например)
2) На большой выборке соотношение ближе к 50 на 50

Но, естественно, из таких твитов хорошую новость не сделать, поэтому их нигде не тиражируют.

[OrangeCrusty]

Там далеко не всегда так, люди проводили эксперименты, и были фотографии, где наоборот показывались чёрные всегда.

Алгоритм не расистский, он просто кривой

[red75prim]

Правильный алгоритм должен всегда выбирать случайное лицо, независимо от пола, расы (хотя тут будет правильнее использовать текущие принятые affirmative actions), возраста, контрастности, резкости, размера. Мало-ли что там снимающий хотел, может он расист. Алгоритм не должен поощрять расизм ни в каком виде.

[red75prim]

Интересно, такая оценка (-2) из-за недостаточно явного сарказма, или из-за несерьёзного отношения к проблеме? Может и то и другое?

[derpymarine]

Как я понял, то загружались длинные изображения(высокие). А постольку поскольку твиттер не может их отображать целиком, выбирается наиболее «релевантная» часть изображения для отображения.

[MrMarc]

ох уж эта расовая релевантность

[Sterhel]

Думал, в примерах будет что-то подобное

[MrHydeII]

На месте Твиттера можно немного потроллить SJW — дать пользователю выбор при обрезке изображения — на ком акцентировать, а через некоторое время опубликовать статью — кого чаще выбирают пользователи ;)