reveló fuertes inexactitudes en los principales programas de reconocimiento facial
en lo que respecta a la distinción de los rostros según los grupos de población, con tasas de error inferiores al 1% para los hombres blancos y de hasta el 35% para las mujeres negras. En un tuit que se hizo viral, Nicolas Kayser-Bril, de la ONG Algorithm Watch, muestra que frente a imágenes de personas que sostienen un termómetro en la frente, el programa de análisis de imágenes"Google Vision"Según él, este sesgo"probablemente se debió a que las imágenes utilizadas en la base de datos que incluían a los
se asociaban más a menudo con la violencia, que las de los blancos". Google reconoció que el resultado es"inaceptable".
Esta multiplicidad de actores reduce los costos, pero complica la asignación de responsabilidades, según Gürses.
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