Twitter dará recompensas por identificar sesgos en su algoritmo

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 Twitter anunció que están abriendo una competencia de recompensas para detectar sesgos en sus algoritmos.

Así que más allá del trabajo que haga su propio equipo, quiere incentivar a los usuarios a identificar daños potenciales y sesgos en su algoritmo de recorte de imágenes.

Twitter pagará por identificar sesgos en su algoritmo

Twitter quiere ayuda extra para descubrir problemas y posibles daños no intencionales con el algoritmo de recorte de imágenes. Recordemos que en junio, el equipo de Twitter compartió una publicación donde reconocía que el algoritmo estaba sesgado, después de reiteradas quejas por parte de los usuarios.

Así que más allá de los propios hallazgos por análisis interno, quieren recibir ayuda externa para evaluar su modelo en busca de sesgos:

[…]  invitar e incentivar a la comunidad para que ayude a identificar los daños potenciales de este algoritmo más allá de lo que nosotros mismos identificamos. […] Con este reto pretendemos sentar un precedente en Twitter, y en la industria, para la identificación proactiva y colectiva de los daños algorítmicos.

Esta es una iniciativa diferente a su programa de recompensa, ya que es un desafío único con un solo objetivo: identificar ejemplos de sesgos en su algoritmos que aún no hayan sido encontrados por sus propios investigadores.

Y por supuesto, aquellos que cumplan con este objetivo podrán ser elegibles para una recompensa, que van desde 3500 dólares hasta 500 dólares para los primeros tres lugares. Y también se tendrán en cuenta algunos casos especiales, cuya recompensa será de 1000 dólares.

Aquellos que desean participar deben inscribirse en HackerOne, teniendo en cuenta que tienen tiempo hasta el 6 de agosto. Una vez que se inscriban, podrán acceder a los recursos que proveerá Twitter para que comiencen su investigación.

En la página de HackerOne se explican todos los detalles del desafío, desde el objetivo de la competencia, cómo enviar el informe hasta la forma de calificación, entre otra información.

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