Portrait Mode Delivers ‘Unsatisfactory’ Images for Certain Skin Tones Due to AI Bias, Poor Tuning: Study
एक अध्ययन के अनुसार, स्मार्टफोन पर पोर्ट्रेट मोड फोटोग्राफी में ‘पूर्वाग्रह’ हो सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप गहरे रंग की त्वचा वाले विषयों की तस्वीरें कम गुणवत्ता वाली होती हैं। स्मार्टफोन पर पोर्ट्रेट मोड प्रभाव को फोटो की पृष्ठभूमि से विषय को अलग करने के लिए गहराई-संवेदन तकनीक का उपयोग करके डिजिटल रूप से प्राप्त किया जाता है। हालाँकि, परिणाम दृश्य, प्रकाश की स्थिति और यहां तक कि विषय के आधार पर प्रभावशाली से लेकर असंतोषजनक तक हो सकता है। एक नए अध्ययन में दावा किया गया है कि गहरे रंग की त्वचा वाले व्यक्तियों को हल्की त्वचा वाले लोगों की तुलना में कम वांछनीय आउटपुट मिल सकता है।
पोर्ट्रेट छवियां एआई प्रशिक्षण पूर्वाग्रह से प्रभावित हो सकती हैं
स्मार्टफोन कैमरा परीक्षण वेबसाइट DxOMark ने 2023 के मध्य में किए गए एक अध्ययन के नतीजे प्रकाशित किए। अध्ययन का उद्देश्य स्मार्टफोन पर पोर्ट्रेट फोटोग्राफी मोड का उपयोग करके ली गई लोगों की तस्वीरों पर उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं को मापना था। प्रकाशन में फ्लैगशिप स्मार्टफ़ोन का उपयोग किया गया जो 2022 के अंत और 2023 की शुरुआत में लॉन्च किए गए थे। अध्ययन के हिस्से के रूप में, 83 नियमित उपभोक्ताओं का उपयोग करके 405 दृश्य कैप्चर किए गए, जिन्होंने तस्वीरों के लिए मॉडलिंग की। प्रकाशन ने लोगों की राय को 100 में से एक अंक में बदलने के लिए एक ‘संतुष्टि सूचकांक’ भी विकसित किया।
अध्ययन में पाया गया कि जहां पोर्ट्रेट मोड में ली गई तस्वीरों ने उम्मीद से कम स्कोर किया, वहीं हल्की त्वचा टोन वाले लोगों की तुलना में गहरे रंग की त्वचा वाले व्यक्तियों की खींची गई तस्वीरों में असमानता भी थी। गहरे रंग की त्वचा के साथ, विषय को अधिक उजागर करना, पृष्ठभूमि को कम उजागर करना और त्वचा टोन की चमक को बढ़ाना जैसे मुद्दे नोट किए गए।
विभिन्न त्वचा टोन और संतुष्टि सूचकांक स्कोर के संबंध में छवि असमानता
फोटो साभार: DxOMark
समस्या के संभावित कारणों पर प्रकाश डालते हुए, अध्ययन में कहा गया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह इस तरह की समस्या का कारण बन सकता है। स्मार्टफ़ोन में अधिकांश पोर्ट्रेट मोड प्रौद्योगिकियाँ दृश्य पहचान, सिमेंटिक विभाजन और गहन शिक्षण के लिए AI का उपयोग करती हैं। अध्ययन में अनुमान लगाया गया है कि यदि एआई द्वारा उपयोग किए गए डेटा में हल्के रंग की त्वचा वाले व्यक्तियों की अनुपातहीन संख्या शामिल है, तो इसके परिणामस्वरूप गहरे रंग की त्वचा के रंग को प्रस्तुत करते समय त्रुटियां हो सकती हैं।
एमआईटी मीडिया लैब द्वारा जेंडर शेड्स: इंटरसेक्शनल एक्यूरेसी डिसपैरिटीज़ इन कमर्शियल जेंडर क्लासिफिकेशन शीर्षक वाले 2018 के पेपर का हवाला देते हुए, अध्ययन में उल्लेख किया गया है, “गहरे रंग की महिलाओं में सभी लिंग वर्गीकरणकर्ताओं के लिए त्रुटि दर 20.8 – 34.7 प्रतिशत के बीच सबसे अधिक है। माइक्रोसॉफ्ट और आईबीएम क्लासिफायर के लिए, हल्के पुरुष क्रमशः 0.0 और 0.3 प्रतिशत त्रुटि दर के साथ सर्वोत्तम वर्गीकृत समूह हैं। फेस++ 0.7 प्रतिशत की त्रुटि दर के साथ गहरे रंग के पुरुषों को सर्वश्रेष्ठ वर्गीकृत करता है।
हालाँकि, अध्ययन के अनुसार, AI पूर्वाग्रह इसके पीछे दो संभावित कारणों में से एक है। दूसरा कारण बताया गया कि कैमरों की खराब ट्यूनिंग थी। प्रकाशन ने इस बात पर प्रकाश डाला कि ऐसे कैमरे को ट्यून करना संभव नहीं है जो सभी परिदृश्यों में और सभी त्वचा टोन के लिए इष्टतम चित्र प्रस्तुत कर सके। कुछ निर्माता एक प्रकार के अनुकूलन को दूसरे की तुलना में प्राथमिकता देते हैं, जिससे अक्सर ये अशुद्धियाँ हो सकती हैं।
प्रकाशन ने इस बात पर प्रकाश डाला कि इस तरह के अध्ययन उपभोक्ता संतुष्टि और चिंताओं का आकलन करने में महत्वपूर्ण थे। फीडबैक सभी जनसांख्यिकी को पूरा करने के लिए प्रौद्योगिकियों को बेहतर बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है।
