Мы стремимся сделать наши продукты более инклюзивными различными способами. Одной из самых больших проблем, с которыми мы столкнулись, был поиск и использование репрезентативных данных. Мы хотим отразить опыт и потребности всех, кто использует продукты Google, особенно людей из исторически маргинализированных слоев общества.

Когда продукты не создаются на основе разнообразных и репрезентативных данных, они могут оказаться менее полезными для всех. Поэтому мы реформировали некоторые из наших старых моделей машинного обучения, включив в них более всеобъемлющие наборы данных: наборы данных, которые мы используем для создания наших аппаратных и программных продуктов.

Это особенно важно для продуктов, которые зависят от камер, таких как фотосъемка или разблокировка лица на телефоне. Мы смогли использовать более содержательные наборы данных для создания Real Tone в Google Pixel, который достоверно и красиво передает оттенки кожи для всех пользователей.

За последние два года наша команда сотрудничала с нашими коллегами из команды ответственных инноваций для работы с компанией, занимающейся стоковой фотографией. ТОНЛ, чье название намекает на важность точного и красивого захвата всех оттенков кожи. Они работали с нами, чтобы найти тысячи изображений людей из исторически маргинализированных слоев общества. Нашей целью было включить фотографии моделей всех полов, моделей с более темной кожей и моделей с ограниченными возможностями (и людей, представляющих интерсекциональность этих идентичностей). В настоящее время проект расширен за счет работы с Хронический И РАМПД для получения персонализированных изображений с изображением людей с хроническими заболеваниями и инвалидностью.