Despliegue responsable AI (RAID) con NeoSkin

TLDR:

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El equipo de Beauty by Holition (BBH) es pionero en soluciones tecnológicas emergentes desde 2015. Desde soluciones de prueba virtual para maquillaje y AI-igualación de tonos (parte de Neo Beauty Studio), hasta diagnóstico preciso de la piel AI de NeoSkinBBH no ha dejado de ofrecer experiencias digitales de vanguardia.

El FaceSDK patentado de BBH (nuestra biblioteca de soluciones de software AR patentada) aprovecha el aprendizaje automático (ML) y artificial intelligence (AI) para analizar miles de puntos de datos del rostro humano y ofrecer visualizaciones superiores y análisis precisos de la piel. No sólo somos los pioneros de las soluciones de belleza AI y AR , sino que nuestra tecnología también ha demostrado aumentar la intención de compra x5, aumentar el tiempo de interacción con el producto a más de 2 minutos de media y aumentar las conversiones en un 24%. El éxito de nuestras soluciones de belleza virtual puede atribuirse a los siguientes factores: 

1. ‍Liderar con un diseño centrado en el ser humano‍
2. Responsable AI despliegue
3. Tecnología líder en el sector, que promete una precisión y una reproducción visual inigualables AI .

‍Más información sobre el papel del diseño centrado en el ser humano en el desarrollo de nuestras soluciones aquí.

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Comprender la responsabilidad AI

Responsible AI (RAID), como práctica, tiene como objetivo aumentar la transparencia de AI al tiempo que reduce el sesgo de AI , y se guía por 6 principios básicosde la Organización Internacional de Normalización (ISO): Equidad, transparencia, no maleficencia, responsabilidad, privacidad e inclusión.

Equidad, no maleficencia y responsabilidad

En Beauty by Holition, el equipo sigue el siguiente sistema de tres pasos para alinearse con los principios RAID:

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1. Creación de conjuntos de datos equilibrados: Seleccionamos nuestros propios conjuntos de datos para garantizar resultados equilibrados al entrenar nuestros algoritmos AI . Por ejemplo, para que NeoSkin detecte con precisión el tono desigual de la piel, los archivos de imágenes utilizados para el entrenamiento debían contener diversos grados de hiperpigmentación postinflamatoria, melasma, manchas oscuras y manchas solares en una representación completa de tipos de piel, tonos, géneros y edades.

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2. Revisión por pares: Una vez creados conjuntos de datos equilibrados sobre distintos problemas, tipos y edades de la piel, cada categoría debe someterse a varias rondas de revisión por pares. El objetivo de este paso es evitar los sesgos que puedan haberse producido durante el etiquetado de cada conjunto de datos.

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3. Prueba iterativa de sesgo: El paso final de este proceso es ejecutar el escáner facial habilitado para AI para revelar cualquier sesgo subyacente e identificar cómo se pueden ajustar aún más los conjuntos de datos y el entrenamiento de AI .

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Transparencia, inclusión y privacidad

Además, para abordar la transparencia, la inclusión y la privacidad en particular, el equipo de BBH tiene en cuenta las siguientes consideraciones;

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4. Explicable AI: Garantizar que el recorrido del usuario indique claramente cómo y cuándo se utiliza AI . Los usuarios son conscientes de lo que implica exactamente el recorrido en la página de incorporación, y de cómo nuestro AI informa sobre el producto y las recomendaciones rutinarias. Durante la fase del cuestionario, el usuario puede seleccionar sus preocupaciones, que se tienen en cuenta cuando AI emite recomendaciones a partir del análisis fotográfico. AI hace dos recomendaciones: en primer lugar, lo que AI ha detectado como las preocupaciones más prioritarias y, en segundo lugar, ayuda a los usuarios a establecer prioridades entre las dos preocupaciones seleccionadas por ellos mismos. Más información.

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5. Investigación y pruebas con usuarios: Para proporcionar la experiencia más intuitiva y comprobar que AI es transparente y explicable, NeoSkin se sometió a varias rondas de pruebas de usuario, incluidas pruebas de concepto y usabilidad. 

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6. Privacidad: El equipo de BBH se enorgullece de desarrollar una solución AI que respeta y prioriza la privacidad del usuario. Normalmente, el procesamiento de AI se aloja en la nube o se subcontrata a terceros que tienen pocas obligaciones con el usuario, lo que facilita increíblemente el almacenamiento de datos personales. NeoSkin funciona de forma completamente local, dentro del dispositivo del usuario, lo que significa que los datos personales nunca se transmiten, comparten o almacenan con nadie en ningún momento. 

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¿Preparado para poner a prueba la responsabilidad de NeoSkin AI ? 

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Por Edit Kruk

21.05.2024