• Hoppa till huvudnavigering
  • Hoppa till huvudinnehåll
  • Hoppa till det primära sidofältet

Femte juli

Nätet till folket!

  • Om oss
  • Remissvar

mönsterigenkänning

Pornhub inför ansiktsigenkänning

13 oktober 2017 av admin

Den amerikanska porrsajten Pornhub berättar i ett pressmeddelande att de håller på att införa ansiktsigenkänning av personerna som förekommer i videorna på sajten.

Genom maskininlärning har Pornhub lyckats få systemet att känna igen 10 000 professionella porrstjärnor, vars filmer nu kan hittas lättare av besökarna. Hittills har man skannat igenom 50 000 filmer, men under det kommande året ska Pornhubs samtliga fem miljoner videor skannas.

Naturligtvis väcker detta frågor. Till exempel om hur ansiktsigenkänning påverkar de glada amatörer som lägger upp sina egna filmer från sovrummet. I nästa steg skulle ansiktsigenkänning kunna kopplas till sociala media-konton, vilket kanske skulle ses som olyckligt av många.

Detta är Pornhub medvetna om, och kommer därför bara tillämpa ansiktsigenkänningen på kända porrstjärnor. Men som tyska Netzpolitik skriver:

Även om Pornhub använder teknologin etiskt oklanderligt, så är det inte uteslutet att tredje part kan använda den allt lättillgängligare mjukvaran för ansikts- och mönsterigenkänning för att avslöja skådespelare och även offer för hemliga inspelningar, för att stalka dem eller pressa dem.

(Auch wenn Pornhub die Technologie ethisch einwandfrei anwendet, ist nicht ausgeschlossen, dass die in den nächsten Jahren immer einfacher verfügbare Software für Gesichts- und Mustererkennung von Dritten genutzt werden kann, um Darstellerinnen und Darsteller sowie Opfer heimlicher Aufnahmen zu enttarnen, zu stalken oder unter Druck zu setzen.)

Pornhub grundades 2007 och säger sig vara världens största porrsajt med över 80 miljoner besökare per dag.

Trevlig helg!

Arkiverad under: Forskning, Världen Taggad som: ansiktsigenkänning, artificiell intelligens, maskininlärning, mönsterigenkänning, porr

Johann Scheff

Ansiktsigenkänning den nya rasbiologin?

8 september 2017 av admin

En ny studie visar att en dator genom mönsterigenkänning av ansiktsbilder kan gissa rätt på en persons sexualitet i 80 procent av fallen vad gäller män och i 74 procent av fallen vad gäller kvinnor. Detta är en högre träffsäkerhet än hos människor. Dessutom ökade datorns träffsäkerhet till 91 respektive 83 procent om den matades med fem bilder av försökspersonen.

Det som ska gissas är om personer på en dejtingsajt identifierar sig som homo- eller heterosexuella. TNW beskriver mönstret som framträdde:

What they found was, gay men tend to have “gender-atypical” features, expressions, and grooming styles. Simply put, to the algorithm, these men often appeared more feminine and often had narrower jaws, longer noses, and larger foreheads than straight men. Gay women were the opposite, generally having larger jaws and smaller foreheads.

Beskrivningen hade kunnat vara tagen från Magnus Hirschfelds Institut für Sexualwissenschaft, som mätte kropparna på homosexuella män och kvinnor i 1920-talets Berlin, för att stärka tesen om ett ”tredje kön”. Sedan andra världskriget har den typen av mätande av människor ansetts kontroversiell, och Hirschfelds idéer om ett tredje kön – framförallt att detta skulle manifestera sig kroppsligt – har förkastats av gayrörelsen. Men allt går i vågor och numera är tankar om ett tredje kön inte bara rumsrena utan närmast mainstream – tänk hen.

Jag deltog i tyska Netzpolitiks årliga konferens den 1 september 2017, där Maya Indira Ganesh talade om olika slags forskning på ansiktsigenkänning:

Maya Indira Ganesh, Netzpolitik NP13, Berlin 1 september 2017

Hon berättade att hon sett ett föredrag av Michal Kosinski, medförfattare till den nya studien, där han berättade om sin forskning på ansiktsigenkänning av människor som identifierar sig som homo- och heterosexuella:

And the next slide he showed us was a map with all the places in the world where homosexuality is criminalized and in some places punishable by death, and he said: ”Wouldn’t it be really unfortunate if this kind of technology was available to governments in these places?” I think he was concerned, but that did not make him think about the technology he was developing.

Det är den eviga frågan: Är det etiskt försvarbart att forska på sådant som kan användas i ont syfte?

Michal Kosinski skapade senast rubriker när hans företag Cambridge Analytica kunde gissa sig till en hel del saker om facebookanvändare baserat på deras gillningar. Se HAX post How dangerous is Big Data? från januari 2017. Företaget har även ansetts ha haft en del i Donald Trumps seger i det amerikanska presidentvalet 2016.

Huvudbild: Johann Scheff, en ung prostituerad man i Berlin 1932. Homosexuell? Heterosexuell?

Läs mer

  • Michal Kosinski, Yilun Wang: Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images
  • TNW: This AI knows whether you’re gay or straight by looking at a single photo
  • Techcrunch: AI that can determine a person’s sexuality from photos shows the dark side of the data age

Se hela Maya Indira Ganesh föredrag här:

Arkiverad under: Forskning, Världen Taggad som: AI, artificiell intelligens, HBTQ, homosexualitet, LGBT, maskininlärning, Michal Kosinski, mönsterigenkänning, Yilun Wang

Primärt sidofält

Nätfrihet och integritet!

Femte juli är en nätpolitisk nyhetssajt som står på internetanvändarnas sida. Läs mer.

  • Twitter: Femtejuli
  • Youtube
  • Soundcloud: 5july
  • RSS-flöde

Prenumerera på inlägg


Loading

Senaste inlägg

  • EU rullar ut app för åldersverifikation8 maj 2025
  • Svenska folket säger ja till »censur« av media och enskilda7 maj 2025
  • Övervakningsstaten i de kriminellas händer?6 maj 2025
  • Regeringen bygger ut kontrollstaten29 april 2025
  • Kryptering: Rikspolischefen kräver det omöjliga28 april 2025

Senaste kommentar

  1. Chat Control 2 i långbänk om Chat Control 2 – omvända roller i ministerrådet15 mars 2025

    […] Läs mer om de låsta positionerna i EU:s ministerråd: Chat Control 2 – omvända roller i ministerrådet » […]

CC BY 4.0 · Logga in

  • Youtube
  • Twitter
  • RSS