Notice bibliographique
Résumé
Although algorithmic auditing has emerged as a key strategy to expose systematic biases embedded in software platforms, we struggle to understand the real-world impact of these audits and continue to find it difficult to translate such independent assessments into meaningful corporate accountability. To analyze the impact of publicly naming and disclosing performance results of biased AI systems, we investigate the commercial impact of Gender Shades, the first algorithmic audit of gender- and skin-type performance disparities in commercial facial analysis models. This paper (1) outlines the audit design and structured disclosure procedure used in the Gender Shades study, (2) presents new performance metrics from targeted companies such as IBM, Microsoft, and Megvii (Face++) on the Pilot Parliaments Benchmark (PPB) as of August 2018, (3) provides performance results on PPB by non-target companies such as Amazon and Kairos, and (4) explores differences in company responses as shared through corporate communications that contextualize differences in performance on PPB. Within 7 months of the original audit, we find that all three targets released new application program interface (API) versions. All targets reduced accuracy disparities between males and females and darker- and lighter-skinned subgroups, with the most significant update occurring for the darker-skinned female subgroup that underwent a 17.7--30.4% reduction in error between audit periods. Minimizing these disparities led to a 5.72--8.3% reduction in overall error on the Pilot Parliaments Benchmark (PPB) for target corporation APIs. The overall performance of non-targets Amazon and Kairos lags significantly behind that of the targets, with error rates of 8.66% and 6.60% overall, and error rates of 31.37% and 22.50% for the darker female subgroup, respectively. This is an expanded version of an earlier publication of these results, revised for a more general audience, and updated to include commentary on further developments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».