Il y a un aspect de l’IA qui est basique et simple.
Cela prendra des années de développement et de sélection, des approbations réglementaires, des talents de premier plan, des rondes de financement gigantesques, du buzz marketing et des examens éthiques, cependant, un algorithme sophistiqué sera composé pour trouver cet aspect.
Aujourd’hui, le marché, composé d’acteurs de la reconnaissance biométrique, subjugue l’idée de développer des informations synthétiques pour gérer les problèmes de confidentialité personnelle et les biais dans les ensembles de données.
Bien que le principe soit censé fonctionner aussi bien avec n’importe quelle classification d’informations pouvant entraîner la reconnaissance d’un individu ou fausser les opérations industrielles – dans le secteur financier, par exemple – cet article examine la biométrie.
Un nouvel article court dans MIT Technology Review aborde le sujet contre-intuitif et alambiqué, et revient précisément sur la clôture sur l’utilité de la stratégie de croissance.
Dans un exemple de la façon dont elle est utilisé maintenant, l’histoire décrit comment e La société Datagen embauche d’autres fournisseurs pour scanner numériquement des volontaires avec des détails fantastiques afin de former des algorithmes de vision du système informatique.
Datagen a reçu 18,5 millions de dollars en financement d’effort en mars. La start-up israélienne s’est bien classée dans une analyse de marché actuelle de la société de sciences de l’information StartUs Insights.
Avec les informations brutes en main, Datagen utilise plusieurs algorithmes pour produire des avatars en trois dimensions. A part cela, ce ne sont pas des avatars, indépendamment du fait que chaque buste numérique ressemble précisément à un type commun d’avatar argileux ou caoutchouteux. (Suivez le lien ci-dessus pour voir.)
Ce n’est pas non plus une anonymisation d’informations réelles. Chaque individu artificiel est développé à partir de données biométriques réelles relatives à une personne authentique : la géométrie du visage, les iris, le corps, la démarche, probablement les empreintes digitales également.
Datagen est censé produire une expression faciale pour entraîner les algorithmes qui doivent trouver conduite somnolente ou inattentive. Dans ce cas, les gens ont accepté d’être numérisés, il y a donc peu ou pas de problèmes de confidentialité.
D’autres utilisations peuvent entraîner des violations de la vie privée lorsque les méthodes de génération reflètent presque un sujet en rendant l’anonymat peu probable. Et, comme l’a expliqué un professeur d’informatique de l’Université de Pennsylvanie dans le court article, les informations de formation peuvent être assaillies de la même manière que n’importe quelle base de données pour révéler des identités réelles.
En ce qui concerne la prédisposition, les ensembles de données synthétiques peuvent être faussés exactement aussi facilement que les ensembles de données standard.
Semblable à de nombreuses autres parties de la vie réelle aujourd’hui, il existe une application pour ce problème. C’est simplement une question de temps et d’argent quand il apparaîtra sur la page Web d’un téléphone.
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