Google se disculpa por confundir a personas con Gorilas

Un Ingeniero de Google se disculpa por la confusión de Google argumentando que también ha pasado con personas «de todas las razas» que eran etiquetadas como perros.

Cuando Jacky Alcine miró su fotografía en la nueva aplicación de Google Photos no podía creer lo que vio, el software de reconocimiento facial lo etiquetó a él y a una amiga, ambos afroamericanos, con la palabra “gorilas”.
Alcine, un programador de Nueva York, llamó a Google para preguntar por el problema que terminó siendo un insulto racial. «¿Qué tipo de datos han recopilado que se traducen en esto?», preguntó en una serie de tuits el domingo por la noche.
Sus comentarios rápidamente llamaron la atención de un ingeniero senior de Google, que se identificó como Yonatan Zunger y respondió a través de Twitter. El arquitecto en jefe de la plataforma Google+ rápidamente salió a hablar por la compañía y prometió que el error en la nueva aplicación sería corregido lo más pronto posible.
Este lunes, Zunger dijo que Google dejará de usar la etiqueta “gorilas”. Y agregó que la empresa trabaja en mejoras a largo plazo para el uso de etiquetas y sobre su software de reconocimiento facial, que automáticamente las genera.

“Se está trabajando y aún falta mucho trabajo por hacerse. Pero estamos en ello”, tuiteó Zunger, explicando que el software de reconocimiento de imágenes tiene problemas con diferentes tonos de piel e iluminación.

“Solíamos tener problemas con personas (de todas las razas) que eran etiquetadas como perros, por razones similares”, dijo.

Alcine agradeció a Zunger por su respuesta.

Google no respondió de inmediato a CNN este miércoles para hablar sobre el tema.

Esta no es la primera vez que la compañía ha identificado de forma errónea a personas y animales. En mayo, un usuario dio a conocer que el software etiquetó a sus perros como caballos.

Flickr, servicio para compartir fotos, también ha tenido problemas y ha etiquetado a personas, de raza negra y blanca, como “mono” y “animal”.

En su publicación en Twitter, Zunger insistió que se trata de un “problemas de aprendizaje normales en una máquina”.

Sin embargo, reconoció que “la historia del racismo es lo que hace este error particularmente malo”.