Google amplia para 10 os tons de pele que seus sistemas de IA devem aprender

O Google, da Alphabet, revelou nesta quarta-feira uma paleta de 10 tons de pele que descreveu como um passo à frente na criação de dispositivos e aplicativos que possam atender melhor as pessoas.

A empresa disse que a nova escala de tons de pele substitui um padrão falho de seis cores conhecido como "Fitzpatrick Skin Type", que se tornou popular na indústria da tecnologia e é usado em aplicações como sensores de frequência cardíaca de smartwatches, sistemas de inteligência artificial, incluindo reconhecimento facial, e outros mecanismos que possam mostram viés de cor.

A empresa fez parceria com a socióloga da Universidade de Harvard Ellis Monk, que estuda discriminação pela cor da pele e se sentiu desumanizada por câmeras que não conseguiram detectar seu rosto e refletir seu tom de pele.

Monk disse que a escala Fitzpatrick é ótima para classificar diferenças entre peles mais claras. Mas a maioria das pessoas são mais escuras, então ela queria uma escala que "faça um trabalho melhor para a maioria da população".

Monk, através do Photoshop e outras ferramentas de arte digital, estabeleceu 10 tons de pele, um número gerenciável para pessoas que ajudam a treinar e avaliar sistemas de inteligência artificial. Ela e integrantes do Google entrevistaram cerca de 3 mil pessoas nos Estados Unidos e descobriram que um número significativo delas disse que uma escala de 10 pontos combinava com sua pele, bem como uma escala de 40 tons.

Tulsee Doshi, chefe de produto da equipe —responsável por inteligência artificial do Google, chamou a escala de Monk "um bom equilíbrio".

O Google já está aplicando a escala em sua busca. Imagens relacionadas a pesquisas como "maquiagem para noivas" agora permitem a filtragem de resultados baseados na paleta de Monk. Pesquisas de imagens como "bebês fofos" agora mostram fotos com tons de pele variados.

A escala Monk também está sendo implantada sobre opções de filtros do Google Fotos e garantir que o software de correspondência de rostos da empresa não seja tendencioso.

Ainda assim, Doshi disse que os problemas podem se infiltrar nos produtos se empresas não têm dados suficientes sobre cada um dos tons, ou se as pessoas ou ferramentas usadas para classificar a pele dos outros são tendenciosas por diferenças de iluminação ou percepções pessoais.