Google Photo tagga i neri come gorilla (da twitter)
New York , 3 luglio 2015 - Il 2015 non sarà dimenticato facilmente da Google, almeno a livello di danni di immagine. Dopo il flop dei 'Google Glass', l'azienda di Mountain View è incorsa in una gaffe colossale a causa degli algoritmi di Google Photo, che a quanto sembra hanno qualche problemino nel distinguere le persone di etnia africana dai gorilla. Il caso è nato due giorni fa dalle lamentele di un utente, Jacky Alcine, che ha pubblicato su Twitter uno screenshot che mostra la bizzarra maniera nella quale Google Photo ha organizzato le sue fotografie per categorie: 'grattacieli', 'aeroplani', 'auto', 'biciclette' e fin qui tutto bene.
Dopodiché appare una foto dell'utente, un nero, insieme a una sua amica, anch'essa nera, con sopra la scritta 'gorilla'. "Google Photos, y'all fucked up. My friend's not a gorilla" è il testo del tweet. Sono seguiti altri 'cinguettii' con i quali Alcine, di professione sviluppatore, dimostrava che, inserendo 'gorilla' nella funzione di ricerca della sua libreria, continuavano ad apparire foto di lui insieme alla sua amica.
A due ore dal primo 'tweet' si è inserito nella conversazione Yonatan Zunger, 'Chief Architect of Social' di Mountain View, il cui team è poi riuscito a trovare una soluzione al problema in circa un'ora. La mattina dopo, purtroppo, ancora due foto di Alcine e della ragazza apparivano etichettate come gorilla. Zunger non ha quindi potuto far altro che eliminare 'gorilla' dalle etichette di Google Photo, in attesa di risolvere il problema in maniera permanente. L'azienda si è detta "sconcertata" e ha chiesto scusa all'utente, promettendo un'indagine approfondita sulle cause dell'errore. "C'è sicuramente ancora un sacco di lavoro da fare con l'etichettatura automatica delle immagini e stiamo cercando di capire come prevenire simili errori in futuro", ha spiegato una portavoce. Secondo il 'Wall Street Journal', l'incidente sarebbe legato al cattivo funzionamento degli algoritmi di riconoscimento facciale di Google Photo.
"Dobbiamo modificare in maniera significativa i sistemi di apprendimento delle macchine fornendo loro una maggiore contestualizzazione, affinché possano comprendere le sensibilità culturali importanti per gli umani", commenta al Wall Street Journal il responsabile del settore scientifico di Sentient Technologies, Babk Hodjat, "gli umani sono molto sensibili e si concentrano su determinate differenze che sono culturalmente rilevanti per noi, le macchine non possono farlo".