Çarşamba, Ekim 28, 2020

Twitter, Görüntü Kırpma Sorununu Çözme Sözü Verdi!

Twitter, algoritmalarını görüntü kırpmadaki eğilim sorunu için sürekli olarak test etme ve kullanıcılara platformlarında görüntülerin nasıl görüneceği konusunda daha fazla seçenek sunma sözü verdi.

Twitter CTO’su Parag Agrawal ve CDO Dantley Davis bir blog gönderisinde , “Bugüne kadarki analizlerimiz ırksal veya cinsiyet önyargısı göstermemiş olsa da, fotoğrafları otomatik olarak kırpma şeklimizin zarar verme potansiyeli olduğunu biliyoruz. “Bu ürünü ilk tasarlarken ve inşa ederken bu olasılığı önceden tahmin etmek için daha iyi bir iş çıkarmalıydık.

“Şu anda testlerimize daha fazla titizlik katmak için ek analizler yürütüyoruz. Bulgularımızı paylaşmaya kararlıyız ve başkalarının bizi sorumlu tutmaya yardımcı olabilmesi için analizimizi açık kaynak yapmanın yollarını araştırıyoruz.”

İkili, Twitter’ın, kullanıcılara resimlerinin bir tweet’te nasıl görüneceği konusunda daha fazla görünürlük ve kontrol sağlayarak, görüntü kırpma için makine öğrenimi kullanmaya olan bağımlılığını azaltacağını ekledi. Şirketin bunu nasıl başaracağını tam olarak belirtmiyorlar. Ancak Twitter’ın “neyin en iyi sonucu vereceğini görmek için farklı seçenekleri keşfetmeye başladığını” söylediler.

“İnsanlara resim kırpmak ve tweet oluşturucuda nasıl görüneceklerini önizlemek için daha fazla seçenek sunmanın zarar riskini azaltmaya yardımcı olabileceğini umuyoruz” dediler.

Twitter’ın Başka Bir Sorunu Daha Var

Twitter’ın diğer bir sorunu ise, görüntü önizleme kırpma aracının siyahi olan birine otomatik olarak beyaz yüzleri tercih etmesidir. Beyaz olan Colin Madland adlı bir kullanıcı, video konferans yazılımı Zoom’daki ırksal eğilimi vurgulamak için Twitter’a girdikten sonra bunu keşfetti.

Madland, kendisinin ve algoritma yüzünü tanıyamadığı için Zoom çağrısında sanal bir arka plan kullanırken kafası silinen Siyah meslektaşının bir resmini yayınladığında, Twitter resmi yalnızca Madland’ı gösterecek şekilde kırptı.

Tony Arcieri gibi diğer kullanıcılar  bunu daha fazla test etti . Bunu, ABD senatörü Mitch McConnell ve Barack Obama’nın bir fotoğrafını karşılaştırarak yaptı ve Twitter’ın algoritmasının eski Başkan’ı dışarıda bıraktığını gördü.

Geçen yıl Google, yapay zeka ve makine öğrenimi modellerini önyargılara karşı savunmak için TCAV adlı bir teknolojiyi kullanarak daha şeffaf hale getirmek için çalıştığını duyurdu .

Kavram Etkinleştirme Vektörleri (TCAV) ile Kantitatif Test , teorik olarak, önyargı yüzey yönünde sinyaller anlama yeteneği vardır.

Bugün En Çok Okunanlar

Uluslararası Enerji Ajansı: Güneş Enerjisi Yeni Enerji Kralıdır

Bu ay, Uluslararası Enerji Ajansı, güneş enerjisi, küresel elektrik piyasalarının "yeni kralı" dedi. IEA, 1980'den beri modül maliyetlerinde inanılmaz bir şekilde yüzde...

Uluslararası Enerji Ajansı: Güneş Enerjisi Yeni Enerji Kralıdır

Bu ay, Uluslararası Enerji Ajansı, güneş enerjisi, küresel elektrik piyasalarının "yeni kralı" dedi. IEA, 1980'den beri modül maliyetlerinde inanılmaz bir şekilde yüzde...

Nükleer Motor: NASA İnsanları Sadece Üç Ayda Mars’a Taşıyacak

NASA, ilk insan mürettebatını 2030'lu yıllarda Mars'a göndermeyi hedefliyor. Nasa için tasarlanan nükleer motor ile birlikte 40 milyon milden fazla yolculuğu şu...

Az Bilinen Fakat İhtiyaca Göre Çok Kullanışlı Python Veri Yapıları

Python programlama dili, kullanım kolaylığı açısından kuşkusuz son zamanların en çok kullanılan programlama dillerinden biri olmuştur. Farklı alanlarla ilgili çeşitli sorunlar için...

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen adınızı buraya girin