Secondo un recente studio di YouGov che ha coinvolto 1,000 proprietari di case intelligenti britannici, le donne che possiedono case intelligenti hanno maggiori probabilità di riferire che il loro dispositivo non capisce i loro comandi. YouGov ha scoperto che "due terzi delle proprietarie di sesso femminile (67%) affermano che il proprio dispositivo non risponde almeno "a volte" a un comando vocale, rispetto a una piccola maggioranza di proprietari di sesso maschile che afferma la stessa cosa (54%)". "Al contrario, il 46% degli uomini afferma che il proprio dispositivo si guasta "raramente" o "mai", ma solo il 32% delle donne." I ricercatori hanno anche scoperto che le donne tendevano a parlare in modo più educato ai loro interlocutori intelligenti, con il 45% che diceva "sempre" o "spesso" dicendo "per favore" e "grazie", rispetto ad appena il 30% dei proprietari maschi.
Bias AI
Questa discrepanza tra utenti maschi e femmine potrebbe essere il risultato di pregiudizi durante la formazione di assistenti IA come Alexa o Siri; Se i programmatori addestrassero l’intelligenza artificiale a rispondere principalmente alle voci maschili, in futuro potrebbe essere difficile riconoscere le voci femminili. Tuttavia, non tutti credono che sia così. L'Evening Standard cita, nella sua recensione dello studio, un post sul blog scritto da Delip Rao, fondatore e CEO di R7 Speech Sciences, in cui si stima che il divario sia dovuto a problemi tecnologici piuttosto che al fatto che non è la stessa cosa. Ai pregiudizi sessisti. < p class="bordeaux-image-check">
Google Home (Credito immagine: Google) Spiega che le voci femminili hanno più variazioni di tono rispetto alle voci maschili, il che può rendere difficile per gli altoparlanti intelligenti distinguere i tuoi comandi. Rao sostiene che questo problema potrebbe essere risolto addestrando gli assistenti vocali a distinguere quando viene espressa una voce maschile o femminile; ma, come fai notare, questo pone una serie di problemi perché non considera gli utenti non binari o transgender, che potrebbero essere ingannati dall'assistente vocale. Forse il modo più semplice per combattere questa lacuna è che gli sviluppatori “costruiscano modelli che apprendono direttamente dalle forme grezze” e forniscano ai loro assistenti IA esempi di voci più vari. Tramite l'Evening Standard