Twitter-ը հայտարարեց իր բաց մրցույթի արդյունքները՝ լուսանկարների կտրման համակարգում կողմնակալություններ գտնելու համար:
Բաունտի մարտահրավերը բացվեց հուլիսին այն բանից հետո, երբ Twitter-ի օգտատերերը ցույց տվեցին, որ կայքի ավտոմատացված կտրման գործիքը նախընտրում է ավելի բաց գույն ունեցող մարդկանց դեմքերը, քան ավելի մուգ երանգ ունեցողների դեմքերը: Այն որոշ հարցեր առաջացրեց այն մասին, թե ինչպես է ծրագրաշարը առաջնահերթություն տալիս մաշկի գույնին և որոշ գործոններին, քան մյուսներին:
Մարտահրավերը փորձում էր գտնել, թե ինչ այլ վրիպակներ և կողմնակալություններ կարող է ունենալ մշակման համակարգը՝ խնդիրները շտկելու համար:
Առաջին տեղը զբաղեցրեց Բոգդան Կուլինիչը, ում ներկայացումը ցույց տվեց, թե ինչպես գեղեցկության ֆիլտրերը կարող են խաղարկել ալգորիթմի գնահատման մոդելը, որն իր հերթին ուժեղացնում է գեղեցկության ավանդական չափանիշները:Ներկայացումը ցույց է տվել, որ ալգորիթմը նախընտրում է երիտասարդ և բարակ դեմքեր՝ բաց կամ տաք մաշկի երանգով: Կուլինիչը շահեց $3,500։
Երկրորդ տեղը զբաղեցրել է HALT AI տեխնոլոգիական ստարտափը Տորոնտոյում, որը հայտնաբերել է տարեցների և հաշմանդամների նկարները՝ կտրված լուսանկարներից: Երկրորդ տեղը զբաղեցնելու համար թիմին տրվել է 2000 դոլար։
Երրորդ տեղը և $500-ը բաժին է հասել Taraaz Research-ի հիմնադիր Ռոյա Պակզադին, ով հայտնաբերել է, որ ալգորիթմը նախընտրում է լատինատառերի համադրումը արաբերենից, ինչը կարող է վնասել լեզվական բազմազանությանը::
Մանրամասն արդյունքները ներկայացվել են DEF CON 29-ում Twitter-ի META թիմի տնօրեն Ռումման Չոուդհուրիի կողմից: META-ի թիմն ուսումնասիրում է ալգորիթմների ոչ միտումնավոր խնդիրները և վերացնում ցանկացած տեսակի սեռային և ռասայական կողմնակալություն, որը կարող է ունենալ նման համակարգերը:
Այս մրցույթից ստացված տվյալները կօգտագործվեն մշակման ալգորիթմի սխալներն ու կողմնակալությունը մեղմելու և ավելի ընդգրկուն միջավայր ապահովելու համար:
