Google I/O 2022において、Google Responsible AIは「Skin Tone Research」と呼ばれる無料のオープンソース開発ツールを発表しました。このツールは、エリス・モンク博士のモンク・スキントーン・スケール（MSTスケール、10段階の色度尺度）を活用し、人工知能をより包括的かつすべてのユーザーにとってより良いものにすることを目指しています。

コンピュータビジョン（CV）は、コンピュータが画像を「見て理解する」ことを可能にする人工知能の一種です。しかし、肌の色が濃い人に対する偏見や差別（いわゆる「カラーイズム」）によって引き起こされる長年の世界的な不平等により、コンピュータビジョンは肌の色が濃い人を「見て」「理解する」ことができず、肌の色を正確に反映できない可能性があり、既存の不平等を悪化させる可能性があります。

カンファレンスの基調講演で、Google は自社の調査により「特に肌の色が濃い人の場合、現在の業界標準よりも Monk Skin Tone Scale の方が肌の色をより正確に反映していると信じている人が増えている」ことが示されていると述べました。

Googleは以前から自社製品にMSTスケールを採用しており、主にGoogleフォトやGoogle検索などの製品における肌の色合いの認識と表現方法の改善に役立ててきました。今回、Googleがスキントーンリサーチ開発ツールをオープンソース化したことで、世界中の開発者が写真編集、カメラ、画像検索などのソフトウェアのユーザーエクスペリエンス向上に活用できるようになります。

昨今、画質を最適化するために設計された多くのAIプログラムは、異なる民族に対する最適化アプローチの一貫性に問題を抱えており、時には「逆最適化」につながり、ユーザーからの批判を招いています。例えば、AppleはiPhone XSの内蔵カメラに美肌効果を追加しましたが、その効果に満足できず、多くのユーザーから苦情が寄せられたため、その後のシステムアップデートでこの機能を削除しました。

Googleは、他の企業がMSTスケールを開発プロセスに取り入れ、人工知能のこの分野を共同で向上させることを期待しています。Googleの肌の色に関する研究は、よりインクルーシブな未来を築くための重要な一歩ですが、インクルージョンは単一の企業だけでは解決できない社会問題です。AIが偏見を持たないようにするために、より多くの企業が参加することを期待しています。このプロジェクトのソースコードはまだ公開されていません。

この記事はOSCHINAから転載したものです。

タイトル: Googleが「肌の色の研究」をオープンソース化、美容カメラが肌の色の多様性を正確に反映できるようにする

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