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GoogleはAIスキンケア製品をはるかにうまく機能させるためにMSTスケールの促進に取り組んでいます/Google

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Googleはハーバード大学のエリス・モンク准教授とともに知られており、彼はさまざまな肌の色調をスケールで特徴付けるより包括的で明確な方法を開発しました。Googleは、より暗い肌の色調を持つ人々のための検索アルゴリズムを改善することによって、人工知能ベースのスキンケアアプリの偏りを減らすことを目指しています。

今後数か月にわたり、Googleは10ステップのDr. Monkスキントーンスケールを開始し、検索結果に多様な画像とさまざまな色合いを提供します。Googleは、オリーブの肌を持つ人々を誤解させる以前のかび臭い種類のスキンスケールを置き換えようとしています。

ハイテク製品は、人間の肌の色付けのためのフィッツパトリックフォトタイプスケールを備えた時代遅れの画像ベースのソフトウェアに組み込まれています。問題は、フィッツパトリックスケールが1975年に開発され、肌の色調のための6つのカテゴリを持ち、火傷や日焼けした肌のために設計されたことです。それはより暗い肌の色調のための多くのスペースを提供しません。これらの理由から、GoogleはMSTスケールでのみ利用可能な最大10の肌のトーンのマシンビジョンプログラミングをトレーニングする予定です。

AIバイアスを克服し、ブランドが包括的な製品をデザインし、日焼けした肌を持つ多くの人々に応えるのを支援すること。さらに、Googleは、企業が髪の色や肌の質感を正確に示すものを公開できるように、デジタルウェブにラベルを付ける体系的な方法を開発しているようです。このようにして、検索の巨人は画像を簡単に理解できます。それに伴い、GoogleはAIアプリを変更して、画像内の特徴を検出するように設計されたモデルのパフォーマンスを向上させる予定です。

Googleは以前にこのような機能を実装する際に大きな失敗に遭遇しました。たとえば、黒人がGoogleフォトを使用して検索すると、無関係な結果に遭遇し、アルゴリズムはそれらをチンパンジーやゴリラと関連付けますが、これは非常に攻撃的でした。これは、このような機能が実装が遅れている理由の1つです。今回、さまざまな肌のトーンや人種の多様化を改善するために、GoogleはAIの改善に向けた措置を講じています。

MST Scale は、ユーザーが検索した内容に対して検索結果をより正確にし、検索エンジンでのユーザー エクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。6トーンのフィッツパトリックスケールで設定されたバイアスの軽い肌のトーン基準を削除します。顔のAIにおけるあらゆるバイアスは変わりませんが、より多様で正確な肌や髪の色調への一歩は、その方向への一歩であると感じています。

この種の機能には、常にマイノリティやグループを動揺させる社会的リスクが伴うため、彼らが実際に行動しているのを見ることは非常にまれです。特に、Googleのような大企業がこのステップを踏んでいることは、これらのアップデートがうまく受信されない場合、評判が下がる可能性があるため、大きな驚きです。それにもかかわらず、私たちはまだ今後の機能を判断し、それが善意に基づいていることを覚えておくことができ、そのためにGoogleはいくらかの信用に値すると感じています。

 

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