Twitter njoftoi rezultatet nga konkursi i tij i hapur për të gjetur paragjykime në sistemin e tij të prerjes së fotografive.
Sfida e shpërblimit u hap në korrik pasi përdoruesit e Twitter treguan se mjeti i automatizuar i prerjes së faqes favorizonte fytyrat e njerëzve me çehre më të çelët në krahasim me ata me ngjyrë më të errët. Ai ngriti disa pyetje se si softueri i dha përparësi ngjyrës së lëkurës dhe disa faktorëve mbi të tjerët.
Sfida kërkoi të gjente se çfarë defektesh dhe paragjykimesh të tjera mund të ketë sistemi i prerjes për të rregulluar problemet.
Vendi i parë shkoi për Bogdan Kulynych, prezantimi i të cilit tregoi se si filtrat e bukurisë mund të luanin modelin e pikëve të algoritmit, i cili, nga ana tjetër, përforcon standardet tradicionale të bukurisë. Dorëzimi tregoi se algoritmi preferonte fytyra të reja dhe të holla me një nuancë lëkure të hapur ose të ngrohtë. Kulynych fitoi 3,500 dollarë.
Vendi i dytë shkoi për HALT AI, një startup teknologjik në Toronto, i cili zbuloi se imazhet e të moshuarve dhe personave me aftësi të kufizuara ishin prerë nga fotot. Skuadrës iu dhanë 2,000 dollarë për të dalë në vendin e dytë.
Vendi i tretë dhe 500 dollarë shkoi për Roya Pakzad, themeluese e Taraaz Research, e cila zbuloi se algoritmi favorizonte prerjen e shkrimeve latine në vend të shkrimeve arabe, gjë që mund të dëmtonte diversitetin gjuhësor.
Rezultatet e detajuara u prezantuan në DEF CON 29 nga Rumman Chowdhury, drejtori i ekipit META të Twitter. Ekipi META studion problemet e paqëllimshme në algoritme dhe eliminon çdo lloj paragjykimi gjinor dhe racor që mund të kenë sisteme të tilla.
Të dhënat e marra nga ky konkurs do të përdoren për të lehtësuar defektet dhe paragjykimet në algoritmin e prerjes dhe për të ndihmuar në sigurimin e një mjedisi më gjithëpërfshirës.
