Мнение: почему 10 year challenge — идеальный флешмоб для обучения ИИ

0
309
views
Флешмоб - идеальный способ для обучения ИИ

Основательница агентства KO Insight и автор нон-фикшн книг о технологиях Кейт О’Нилл написала для Wired колонку о флешмобе 10 year challenge. В нем пользователи делятся своими фотографиями десятилетней давности и актуальными снимками. По мнению О’Нилл, такая механика идеально подходит для обучения нейронных сетей — и это еще один повод задуматься о приватности. Редакция AIN.UA опубликовала адаптированную версию материала.

О’Нилл в своем Twitter-аккаунте назвала флешмоб возможным способом обучить софт по распознаванию лиц. После того, как запись стала популярной, она детально объяснила свою позицию. О’Нилл уверена, что «конспиративный» сценарий происхождения флешмоба очень маловероятен, но выводы из него все равно полезны.

10 year challenge позволит нейросетям прогнозировать старение

Механика флешмоба (старое и новое фото с разницей примерно в 10 лет) идеально подходит, чтобы обучить алгоритм принципам возрастных изменений. ИИ сможет лучше предсказывать, как будет выглядеть человек по мере старения.

Эти данные — лучше других аналогов

Посты, опубликованные в рамках 10 year challenge — готовая и разнообразная база данных. Люди сами обозначили временные рамки снимков и настолько же надежный источник найти сложно.

Например, EXIF-данные можно стереть, а в случае со сканами старых фотографий, они неправдивы. Люди могут загружать изображения по несколько раз. Они могут использовать вместо фотографий профиля сторонние картинки.

Несмотря на обилие информации, которой уже обладает Facebook, посты из 10 year challengeподходят гораздо больше. 

Фотографии сопровождаются контекстом

В рамках флешмоба, люди нередко добавляли к фотографиям полезную контекстуальную информацию. Например, указывали локацию съемки, автора фотографии, рассказывали о прошедших событиях. 

Иными словами, благодаря этому мему, появился очень большой и тщательно составленный набор фотографий, демонстрирующих людей примерно 10 лет назад и сегодня.

10 year challenge
Найдено на просторах Интернета

Почему это не так опасно

О’Нилл подчеркивает, что никаких доказательств искусственного происхождения флешмоба нет — это просто ее умозаключения. 

Плохо ли то, что кто-то может использовать Facebook-фотографии для тренировки алгоритмов распознавания лиц? Не обязательно. В некотором смысле, это даже неизбежно.

Но общий вывод таков, что мы должны разумно подходить к использованию технологий. Следует помнить, какие данные мы создаем и как их можно использовать в больших масштабах.

Как можно использовать распознавание лиц: три вероятных сценария

О’Нилл рассматривает проблему обильного использования алгоритмов с разных сторон. Она приводит три сценария использования технологии распознавания лиц.

  • Позитивный: технологию можно использовать для поиска пропавших детей. В прошлом году полиция индийского Нью-Дели отыскала более 3000 детей благодаря автоматическому распознаванию лиц. Учитывая, что дети могут отсутствовать в течение долгого времени, полезно обучить алгоритмы принципам возрастных изменений — тогда они станут аккуратнее.
  • Типичный: технологию можно использовать для рекламного таргетинга. Вкупе с информацией о местоположении, покупательских привычках и других сигналах, это сделает объявления более релевантными.
  • Пугающий: технологию можно использовать в индустрии здравоохранения и страхования. Если алгоритм определит, что вы стареете быстрее заданной нормы, вам могут отказать в выгодном страховом обеспечении, выставить большую цену за услуги. 

О’Нилл сводит свои доводы к одному аргументу:

«Вне зависимости от мема или социальной площадки, суть в том, что люди — самый богатый источник информации для большинства технологий, которые сегодня возникают. Мы должны это знать и принимать с должной ответственностью».

По ее словам, люди должны требовать от бизнеса правильного обращения с персональными данными. Но не меньшая ответственность возложена на каждого из нас. 

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Please enter your comment!
Please enter your name here