Hace un año, comprobando un dataset de imágenes con Google Images, la respuesta del buscador nos descolocó bastante. A ver si os pasa lo mismo a vosotros… #bikolabs 👇 
El 23 de febrero del 2019 arrancamos un experimento y necesitábamos comprobar qué fotos de un dataset público eran personas anónimas y cuáles no. Así que empezamos a “echar” las fotos en Google Images por ser la forma más rápida y sencilla de hacerlo #bikolabs 👇
Con las fotos de hombres anónimos, Google nos devolvía, además de otras fotos parecidas, su etiqueta principal: etiqueta sobre el tipo de foto (close-up, selfie), el corte de pelo de la persona (surfer hair, buzz cut, crew cut), la actividad desarrollada (speech)... #bikolabs 👇
A veces la etiqueta era más genérica: normalmente “gentleman”, en menos ocasiones “man” y algunas poquitas veces “human”. #bikolabs 👇
Nuestra sorpresa fue al empezar a echar las fotos de las mujeres #bikolabs 👇
Más “girl” #bikolabs 👇
Y más “girl” #bikolabs 👇
Y mucho más “girl” #bikolabs 👇
Con las mujeres, las etiquetas ocasionales eran “blond”, “boy” si la mujer tenía el pelo corto y en muy muy muy contadas ocasiones “woman” #bikolabs 👇
La verdad es que estábamos desconcertados con el pobre desempeño de Google Images ya que no cuadraba nada con el real liderazgo de Google en toda la carrera por el reconocimiento de imágenes con IA. Pero es que hasta los relacionados eran mosqueantes #bikolabs 👇
Para asegurarnos de que no era una casualidad, lo probamos con caras de etnias diversas, con resultados similares #bikolabs 👇
E incluso hicimos unas pruebas con fotos nuestras porque nos costaba creernos tal pobre desempeño con las caras de mujeres. Nada cambió :-( #bikolabs 👇
¿Se ha modificado algo en el transcurso de este año? Pues salvo el anuncio de Google sobre su política de no etiquetar género en las fotos… la verdad es que en Google Images esto sigue igual #bikolabs 👇businessinsider.com/google-cloud-v…
En #bikolabs queremos entender estos resultados desde una perspectiva tecno-social, así que nos hemos metido en un ¡nuevo experimento para entender la explicabilidad de algunas IAs!. En siguientes hilos más
