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Photo by Jeremy Zero on unsplash
Twitter在今年的7月30日發起了一項挑戰賽，邀請研究人員尋找其圖像剪裁演算法（Image Cropping Algorithm，或稱顯著演算法）的偏差，冠軍在今年8月9日出爐，他是洛桑聯邦理工學院（EPFL）的機器學習暨隱私的研究生Bogdan Kulynych，揭露Twitter的演算法偏好纖細、年輕與皮膚好的對象，並獲得了Twitter所提供的3,500美元的獎金。
Twitter上的圖像剪裁工具是透過演算法來裁剪使用者上傳的圖片，選擇圖片中最顯著的部份作為縮圖，以方便瀏覽，使用者點選縮圖就能看到圖片的全貌。
而此一競賽的起源，當時Iqlusion共同創辦人Tony Arcieri透過Twitter，發布了許多張內含共和黨參議院領袖Mitch McConnell以及美國前總統Barack Obama的照片，結果縮圖都選中了白皮膚的McConnell，隨後即有不少Twitter用戶發現，Twitter的圖像剪裁演算法的確偏好白種人。
在此一爭議之後，Twitter即展開內部研究，證明該演算法的確存在偏差，，繼之在7月，邀請外部的研究人員尋找該演算法的潛在傷害，打算效法安全抓漏競賽，讓它成為Twitter及整個產業的先例。
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透過GitHub，解釋他先利用一個大型的電腦視覺模型，放大Twitter圖像剪裁演算法模型對人像的顯著預測，再針對這些人像採用定性主題化分析，顯示出Twitter的演算法偏好較瘦、較年輕、皮膚顏色較淺、皮膚較細緻，以及具備刻板女性臉部特徵的人像。
圖片來源_Bogdan Kulynych
Kulynych認為，當實際部署該演算法時，這些內部的偏見將因代表性不足而造成傷害，因為該演算法將裁剪掉那些不符合該演算法的人像，不管是在體重、年齡或膚色上，可能會導致少數族群被排除，同時在大量的圖像中延續刻板的美感標準。
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