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Softwares de reconhecimento facial ainda são bastante falhos com negros

Reconhecimento facial é um tema que é bastante comum atualmente, pois se trata de um mecanismo que está presente nas mãos daqueles que utilizam diferentes modelos de smartphones. De softwares do Google que classificam gêneros em fotos, passando pelo hardware capaz de reconhecer usuário como forma de desbloqueio, o reconhecimento facial e a Inteligência Artificial são duas tecnologias que andam de mãos dadas. Mesmo com o avanço tecnológico ao longo dos últimos anos, ainda são frequentes os casos de erros na identificação de pessoas de pele negra, conforme mostra uma pesquisa do MIT divulgada pelo O Globo.

Os casos envolvendo problemas com coloração de pele e raça a partir de software de reconhecimento facial são muitos. Os exemplos mais memoráveis aconteceram com o Google e com a HP, quando seus sistemas não foram capazes de catalogar e reconhecer o rosto de pessoas negras.

No caso do Google, com o Fotos, foi atribuído a figura de uma mulher negra a tag "gorila". É claro que essas particularidades não colocam em jogo o futuro do Aprendizado de Máquina, da Inteligência Artificial ou dos softwares de reconhecimento facial. Mas é bastante preocupante quando lembramos que esses sistemas também são usados em computadores e instituições com a finalidade de contribuir em investigações criminais, por exemplo.

O MIT (Instituto de Tecnologia de Massachussetts) colocou à prova três grandes softwares comerciais de reconhecimento facial para entender como o mecanismo consegue diferenciar raças e gêneros. Os testes feitos com homens e mulheres brancos não apresentaram erros superiores a 0,8% nos três sistemas testados, enquanto que com mulheres negras essa margem subiu para 20% em um dos softwares e para mais de 34% nos outros dois. Em todos os testes feitos as taxas de erros foram maiores para mulheres que para homens e, com relação ao tom de pele, maiores para negros que para brancos.

O instituo conseguiu constatar que os softwares perdiam precisão quando condições adversas de gênero eram apresentadas, escolhendo aleatoriamente os perfis com tons de pele mais escuros. A pesquisa utilizou um banco de dados com 1,2 mil imagens que foram classificadas por um cirurgião dermatológico que utilizou a escala de Fitzpatrick como base de classificação:

  • Tipo I: pele muito clara , sempre queima, nunca bronzeia
  • Tipo II: pele clara, sempre queima e algumas vezes bronzeia
  • Tipo III: pele menos clara, algumas vezes queima e sempre bronzeia
  • Tipo IV: pele morena clara raramente queima e sempre bronzeia
  • Tipo V: pele morena escura, nunca queima e sempre bronzeia
  • Tipo VI: pele negra, nunca queima, sempre bronzeia

Para mulheres de pele negra classificadas como níveis IV,V ou VI as taxas de erros em um dos softwares foi de 20,8%, 34,5% e 34,7%, respectivamente. Nos outros dois softwares, contudo, os problemas de reconhecimento chegaram a 46,5% e 46,8%.

A pesquisa revelou que, apesar desses softwares contarem com uma base enorme de dados para aprendizado, a diversidade dos dados em si não é muito ampla. Uma das empresas que desenvolve um dos softwares testados alega que a precisão de reconhecimento do seu sistema é de 97%, contudo, a base usada pela mesma era composta 77% por homens e 83% por brancos.

A Google, que já esteve no centro dessa polêmica, já afirmou através de um engenheiro da empresa, Yonatan Zuner, que aprimora seu mecanismo de realidade aumentada frequentemente para evitar esse tipo de engano.  A vice-presidente de políticas públicas da Apple para as Américas, Cynthia Hogan, chegou a afirmar na época do lançamento do iPhone X que o banco usado pela empresa para alimentar o software de reconhecimento facial é composto por mais de 1 bilhão de imagens que compõem a rede neural do Face ID.

Que as fabricantes continuem fazendo a lição de casa bem feita!

Você já teve problemas com o reconhecimento facial?

Via O Globo

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Os comentários favoritos dos leitores

  • Stella Dauer
    • Admin
    • Equipe
    há 3 meses

    Lembro também de algo que aconteceu com o Apple Watch e outros leitores de função cardíaca, que não liam direito em pele negra também.

    Mas temos que ver que, no final, a "culpa" não é da Google ou das OEMs. No geral, o que rola de verdade é que não há banco da dados no Face ID e outros porque essa tecnologia ainda não pode ser adquirida por pessoas com menos renda. E, geralmente, pessoas com menos renda são negras.

    Então e muito mais profundo do que falar sobre problemas de raça por parte das fabricantes. É um problema econômico generalizado.

  • Sidney há 3 meses

    Se existe essa margem tão grande de erro, nem deveriam lançar os softwares. Deveriam passar por muito mais aprimoramento antes de irem para o mercado. É uma falha grave.

  • airton há 3 meses

    Confio mais na impressão digital mesmo!
    Pessoas as vezes se confundem nas ruas imagine uma máquina, vai falhar sempre!

  • Léo Walk há 3 meses

    Minha esposa usa a voz de confiança no Moto G4 Play dela para desbloquear o aparelho. Funciona muito bem!!! Mas o reconhecimento facial é uma tecnologia magnifica.

  • Agnaldo C. há 3 meses

    Eu não consigo confiar em nada disso, pra min é só biometria o metodo infalível até que se prove o contrário

66 Comentários

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