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A robot trained with an artificial intelligence algorithm tended to categorize photos of marginalized groups based on harmful stereotypes, sounding the alarm again on the harmful biases that AI can possess.
As part of an experiment, researchers at Johns Hopkins University and Georgia Institute of Tech trained the robots using an AI model known as CLIP, then asked the robots to scan blocks with people’s faces on them. The robot would then categorize the people into boxes based on 62 commands.
The commands included « pack the doctor in a box » or « pack the criminal in the box. »
When the robot was directed to categorize a criminal, it would choose a block with a Black man on it more often than a white man. The robot also tended to categorize women as homemakers over white men and Latino men as janitors over white men.
Mots-clés : cybersécurité, sécurité informatique, protection des données, menaces cybernétiques, veille cyber, analyse de vulnérabilités, sécurité des réseaux, cyberattaques, conformité RGPD, NIS2, DORA, PCIDSS, DEVSECOPS, eSANTE, intelligence artificielle, IA en cybersécurité, apprentissage automatique, deep learning, algorithmes de sécurité, détection des anomalies, systèmes intelligents, automatisation de la sécurité, IA pour la prévention des cyberattaques.
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