Al unirse a las filas del reconocimiento facial, que tiene mayores tasas de error al identificar a los afroamericanos, el reconocimiento de voz también tiene este mismo tipo de sesgo.
Según un nuevo estudio de PNAS (Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América), el software de reconocimiento de voz de empresas como “Amazon, Apple, Google, IBM y Microsoft” muestran disparidades raciales cuando se observa la precisión del habla.
El estudio afirma que, a partir de su tamaño de muestra, 73 hablantes de negro y 42 de habla blanca, la tasa de error de palabra promedio (WER) fue de 0,35 para los hablantes de negro y de 0,19 para los de color blanco. El estudio utilizó hablantes de cinco ciudades diferentes de EE. UU. Y señaló que los hombres negros tenían las tasas de error más altas (0,41) en comparación con las mujeres negras (0,30). Para las personas blancas, las tasas de error fueron más uniformes (0,21 para los hombres y 0,17 para las mujeres).
Haré las matemáticas por ti. Esto significa que la tasa de error de las personas de raza negra fue casi el doble que la de las personas de raza blanca en la prueba.
¿Entonces, qué se puede hacer acerca de esto? La respuesta es clara, empresas como Google y Amazon deben hacer un mejor trabajo al diversificar sus conjuntos de datos y mejorar sus modelos acústicos para tener en cuenta los diferentes tipos de habla.
Con aparentemente más productos lanzados con capacidades de reconocimiento de voz todos los días, este tipo de problemas son inaceptables. Según un informe, al menos 60 millones de personas en Estados Unidos poseen uno o más altavoces inteligentes. Es hora de que estas empresas de tecnología se unan.
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