MITメディアラボのある研究員が、好きなオンラインゲームに顔認識機能が導入された際、自分の認識率が悪いことに気づく。その研究員は黒人女性だ。調べていくと、そのゲームが利用している顔認識エンジンも、当時広く使用されていた他2社の顔認識エンジンも、肌の色の薄い男性の認識エラー率は1%未満だったのに対し、肌の色の濃い女性の認識エラー率は35%にもなった。知らずしらずのうちに、ソフトウェアの開発現場の多数派の属性(白人とアジア系の男性)に最適化されていたのだ。
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MITメディアラボのある研究員が、好きなオンラインゲームに顔認識機能が導入された際、自分の認識率が悪いことに気づく。その研究員は黒人女性だ。調べていくと、そのゲームが利用している顔認識エンジンも、当時広く使用されていた他2社の顔認識エンジンも、肌の色の薄い男性の認識エラー率は1%未満だったのに対し、肌の色の濃い女性の認識エラー率は35%にもなった。知らずしらずのうちに、ソフトウェアの開発現場の多数派の属性(白人とアジア系の男性)に最適化されていたのだ。