Description: A study found that voice recognition tools from Apple, Amazon, Google, IBM, and Microsoft disproportionately made errors when transcribing black speakers.
インシデントのステータス
インシデントID
102
レポート数
2
インシデント発生日
2020-03-23
エディタ
Sean McGregor, Khoa Lam
インシデントレポート
レポートタイムライン
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theverge.com · 2020
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Speech recognition systems have more trouble understanding black users’ voices than those of white users, according to a new Stanford study.
The researchers used voice recognition tools from Apple, Amazon, Google, IBM, and Microsoft to tran…
pnas.org · 2020
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Automated speech recognition (ASR) systems are now used in a variety of applications to convert spoken language to text, from virtual assistants, to closed captioning, to hands-free computing. By analyzing a large corpus of sociolinguistic …
バリアント
「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください
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