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Razzismo sul web: prova a cercare “pelle sana” e “ragazze nere”

Mi è stato spesso detto: "I dati non mentono". Tuttavia, questa non è mai stata la mia esperienza. Per me i dati mentono quasi sempre, scrive Deborah Raji. I risultati della ricerca di immagini di Google per "pelle sana" mostrano solo donne dalla pelle chiara e una ricerca su "ragazze nere" restituisce molta pornografia. Il set di dati sui volti CelebA (un noto strumento per l'addestramento e il test di modelli per il rilevamento dei volti, in particolare per il riconoscimento degli attributi facciali) ha etichette di "naso grande" e "labbra grandi" che sono assegnate in modo sproporzionato a volti femminili dalla pelle più scura come il mio. I modelli formati da ImageNet (uno strumento simile tramite vasto database) mi etichettano come una "persona cattiva", un "tossicodipendente" o un "fallimento". Nei set di dati per la rilevazione del cancro della pelle mancano campioni di tipi di pelle più scura. La supremazia bianca appare spesso violentemente - in colpi di arma da fuoco a un affollato Walmart o un servizio in chiesa, nell'aspro commento di un'accusa alimentata dall'odio o di una spinta violenta per strada - ma a volte assume una forma più sottile, come queste bugie. Quando quelli di noi che costruiscono sistemi di intelligenza artificiale continuano a consentire che la palese menzogna della supremazia bianca sia incorporata in tutto, dal modo in cui raccogliamo i dati a come definiamo i set di dati e come scegliamo di usarli, comporta una tolleranza inquietante. I non bianchi non sono valori anomali. A livello globale, siamo la norma e questo non sembra cambiare rapidamente. I set di dati così specificamente costruiti per i bianchi rappresentano la realtà costruita, non quella naturale. Avere la precisione calcolata in assenza della mia esperienza vissuta non solo mi offende, ma mi mette anche in serio pericolo.

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