El error racista de Google Photos: confundir a dos negros con dos gorilas

El algoritmo de la aplicación falló a la hora de fijar los ajustes de iluminación, contraste y tonalidad de piel en las instantáneas de la polémica. La empresa ya ha pedido disculpas

El error racista de Google Photos: confundir a dos negros con dos gorilas Google Photos

ABC tecnología

Hay equivocaciones que pueden costar más de un disgusto. Cuestiones escabrosas y controvertidas que suben el termómetro de la indignación sin ni siquiera reparar en la existencia o no de voluntariedad. Algo así ha ocurrido con la nueva aplicación Google Photos tras confundir su algoritmo a dos afroamericanos y etiquetarles en una imagen como «gorilas». La empresa norteamericana ya ha pedido disculpas.

La desafortunada equivocación fue descubierta por Jacky Alcine , una programadora de Nueva York, mientras revisaba un álbum antiguo en Google Photos donde varias fotos en las que salía ella junto a un amigo se habían guardado en una carpeta con la etiqueta «Gorillas» .

Tras comprobar que lo que estaba viendo no era fruto de su imaginación, inició una campaña de denuncia en redes sociales cuyo eco acabó llegando hasta Yonatan Zunger , arquitecto jefe del área social de Google Plus. El propio empleado de la compañía contactó personalmente con Alcine para pedir los permisos necesarios y poder comprobar el origen de tan delicado error.

Tras verificar la cuenta, Zunger comunicó que la controversia se debía a un problema con el algoritmo de la aplicación a la hora de fijar los ajustes de iluminación, contraste y tonalidad de piel en las instantáneas de la polémica. Además reveló que el programa también había errado en varias fotografías donde personas de raza blanca habían sido etiquetadas como perros o focas .

Después de saltar al primer plano mediático el escándalo, un representante de Google expresó en Yahho Tech las disculpas de la compañía: «Estamos horrorizados y realmente sentimos lo que sucedió [...] Estamos tomando medidas inmediatas para evitar que este tipo de resultados aparezcan. Todavía hay claramente mucho trabajo que hacer con el etiquetado automático de las imágenes y estamos viendo la manera de prevenir que este tipo de errores se repitan en el futuro».

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