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El código de Twitter está sesgado hacia rostros más jóvenes y delgados, encuentra el ganador del concurso

Un estudiante de doctorado nombrado Bogdan kulynyc descubrió que el Gorjeo El algoritmo de recorte de imágenes favorece los rostros más delgados, más claros y más jóvenes.

Sus hallazgos fueron publicados como parte de un competencia que Twitter diseñó para ayudar a descubrir AI problemas dentro de su algoritmo de prominencia. la Desafío de recompensa de sesgo algorítmico, lanzado el mes pasado, entregó premios en efectivo a cambio de una evaluación y reconstrucción del código, que ha sido criticado por su recorte de imágenes y prejuicios raciales.

Tomando el primer lugar y US $ 3,500, Kulynyc, quien estudia en el Instituto Federal de Tecnología de Suiza, confirmó estas afirmaciones y descubrió otros problemas con el algoritmo de prominencia. «El modelo de destino tiende a ver representaciones más ‘prominentes’ de personas que parecen delgadas, jóvenes, con un color de piel claro o cálido y una textura de piel suave, y con rasgos faciales femeninos estereotipados». el resumen de sus conclusiones dice.

«Estos sesgos internos se traducen inherentemente en daños por subrepresentación cuando el algoritmo se aplica en la naturaleza, eliminando aquellos que no cumplen con las preferencias del algoritmo en cuanto a peso corporal, edad, color de piel», agregó. «Este sesgo podría llevar a la exclusión de poblaciones minoritarias y la perpetuación de estándares de belleza estereotipados en miles de imágenes».

Twitter celebró la presentación de Kulynyc al concurso, escribiendo que su código «muestra cómo los modelos algorítmicos amplifican los prejuicios del mundo real y las expectativas sociales de belleza».

Se otorgaron cuatro premios adicionales a una combinación de personas y empresas emergentes por sus contribuciones.

En otras nuevas técnicas, DraftKing Marketplace de Tom Brady está lanzando su primera colección NFT de autógrafos icónicos de atletas.

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