Portrait Mode Delivers ‘Unsatisfactory’ Images for Certain Skin Tones Due to AI Bias, Poor Tuning: Study

एक अध्ययन के अनुसार, स्मार्टफ़ोन पर पोर्ट्रेट मोड फ़ोटोग्राफ़ी में ‘पूर्वाग्रह’ हो सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप गहरे रंग की त्वचा वाले विषयों की कम गुणवत्ता वाली छवियाँ मिलती हैं। स्मार्टफ़ोन पर पोर्ट्रेट मोड प्रभाव को विषय को फ़ोटो की पृष्ठभूमि से अलग करने के लिए गहराई-संवेदन तकनीक का उपयोग करके डिजिटल रूप से प्राप्त किया जाता है। हालाँकि, परिणाम दृश्य, प्रकाश की स्थिति और यहाँ तक कि विषय के आधार पर प्रभावशाली से लेकर असंतोषजनक तक हो सकते हैं। एक नए अध्ययन ने दावा किया है कि गहरे रंग की त्वचा वाले व्यक्तियों को हल्के रंग की त्वचा वाले लोगों की तुलना में कम वांछनीय आउटपुट मिल सकता है।

पोर्ट्रेट छवियाँ AI प्रशिक्षण पूर्वाग्रह से प्रभावित हो सकती हैं

स्मार्टफोन कैमरा परीक्षण वेबसाइट DxOMark ने 2023 के मध्य में किए गए एक अध्ययन के परिणाम प्रकाशित किए। अध्ययन का उद्देश्य स्मार्टफ़ोन पर पोर्ट्रेट फ़ोटोग्राफ़ी मोड का उपयोग करके ली गई लोगों की तस्वीरों पर उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं को मापना था। प्रकाशन ने 2022 के अंत और 2023 की शुरुआत में लॉन्च किए गए फ्लैगशिप स्मार्टफ़ोन का उपयोग किया। अध्ययन के हिस्से के रूप में, फ़ोटो के लिए मॉडलिंग करने वाले 83 नियमित उपभोक्ताओं का उपयोग करके 405 दृश्यों को कैप्चर किया गया। प्रकाशन ने लोगों की राय को 100 में से स्कोर में बदलने के लिए एक ‘संतुष्टि सूचकांक’ भी विकसित किया।

अध्ययन में पाया गया कि पोर्ट्रेट मोड फ़ोटो ने उम्मीद से कम स्कोर किया, लेकिन गहरे रंग की त्वचा वाले व्यक्तियों की तस्वीरों में हल्के रंग की त्वचा वाले व्यक्तियों की तुलना में असमानता भी थी। गहरे रंग की त्वचा वाले व्यक्तियों में, विषय को ओवर-एक्सपोज़ करना, पृष्ठभूमि को कम-एक्सपोज़ करना और त्वचा की टोन की चमक को बढ़ाना जैसी समस्याएँ देखी गईं।

विभिन्न त्वचा टोन और संतुष्टि सूचकांक स्कोर के संबंध में छवि असमानता
फोटो क्रेडिट: DxOMark

इस समस्या के संभावित कारणों पर प्रकाश डालते हुए, अध्ययन में कहा गया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह इस तरह की समस्या का कारण बन सकता है। स्मार्टफ़ोन में अधिकांश पोर्ट्रेट मोड तकनीकें दृश्य पहचान, अर्थपूर्ण विभाजन और गहन शिक्षण के लिए AI का उपयोग करती हैं। अध्ययन में अनुमान लगाया गया है कि यदि AI द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा में हल्के रंग की त्वचा वाले व्यक्तियों की अनुपातहीन संख्या शामिल है, तो इससे गहरे रंग की त्वचा को प्रस्तुत करते समय अशुद्धियाँ हो सकती हैं।

एमआईटी मीडिया लैब द्वारा जेंडर शेड्स: इंटरसेक्शनल एक्यूरेसी डिस्पैरिटीज इन कमर्शियल जेंडर क्लासिफिकेशन नामक 2018 के पेपर का हवाला देते हुए, अध्ययन में उल्लेख किया गया है, “सभी जेंडर क्लासिफायर के लिए गहरे रंग की महिलाओं में सबसे अधिक त्रुटि दर 20.8 – 34.7 प्रतिशत है। माइक्रोसॉफ्ट और आईबीएम क्लासिफायर के लिए, हल्के रंग के पुरुष क्रमशः 0.0 और 0.3 प्रतिशत त्रुटि दर के साथ सबसे अच्छा वर्गीकृत समूह हैं। फेस++ गहरे रंग के पुरुषों को 0.7 प्रतिशत की त्रुटि दर के साथ सबसे अच्छा वर्गीकृत करता है।”

हालांकि, अध्ययन के अनुसार, इसके पीछे दो संभावित कारणों में से एक एआई पूर्वाग्रह है। एक अन्य कारण कैमरों की खराब ट्यूनिंग थी। प्रकाशन ने इस बात पर प्रकाश डाला कि ऐसे कैमरे को ट्यून करना संभव नहीं है जो सभी परिदृश्यों और सभी त्वचा टोन के लिए इष्टतम चित्र प्रस्तुत कर सके। कुछ निर्माता एक प्रकार के अनुकूलन को दूसरे पर प्राथमिकता देते हैं, जिससे अक्सर ये अशुद्धियाँ हो सकती हैं।

प्रकाशन ने इस बात पर प्रकाश डाला कि उपभोक्ता संतुष्टि और चिंताओं को मापने में ऐसे अध्ययन महत्वपूर्ण थे। फीडबैक सभी जनसांख्यिकी को पूरा करने के लिए प्रौद्योगिकियों को बेहतर बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है।