Der Algorithmus irrt

Auf Microsofts Entwicklermesse Build, die vergangene Woche in San Francisco stattgefunden hat, wurde www.how-old.net vorgestellt. Die Website ist dazu gedacht, zu demonstrieren, wie gut die Gesichtserkennungssoftware von Microsofts Cloud-Service Azure funktioniert.

Ich bin jedoch froh, dass dies bei mir nicht der Fall zu sein scheint. Von 25 auf 76 war in meinen Altersschätzungen alles dabei. Beim Geschlecht tippt der Algorithmus zu 50 Prozent auf weiblich, zu 50 Prozent auf männlich.

Erhebliche Schwankungsbreite

Ich war natürlich neugierig und versuchte rauszufinden, ob es, wie bei vielen von mir bereits getesteten Gesichtserkennungsalgorithmen - von Fraunhofer bis zu netavis-Tools - daran lag, dass ich wegen meiner Brille häufig als "ein wenig" älter geschätzt wurde. Doch daran liegt es bei how-old.net scheinbar nicht. Die Schwankungsbreite bei den Alterschätzungen lag zwischen 25 und 76 - und das bei durchwegs ähnlichen Settings wie mit Wintermütze und -mantel.

Bei einem einzigen Bild schätzte der Algorithmus mein Alter nur um ein Jahr daneben: 34 und weiblich. Die wohl treffenste Schätzung des Algorithmus gelang dem Web-Portal bei einem DJ-Bild, das im März 2015 aufgenommen wurde.

Algorithmus, lass dir Zeit!

Andere mögen sich über die häufig viel zu hohen Schätzungen ärgern, ich denke mir: Bin ich froh, dass der Gesichtserkennungsalgorithmus noch nicht so weit ist, wie ihn Microsoft (und viele andere Firmen) gerne hätte(n)! Lieber Algorithmus, lass dir ruhig noch ein wenig Zeit beim Lernen durch meine Bilder, mit denen ich dich gefüttert habe!

Ich würde am liebsten gerne noch viele weitere Jahrzehnte leben, ohne beim Einkaufen in Kaufhäusern, in denen derartige Gesichtserkennungstools anonymisiert bereits zum Einsatz kommen, oder bei Massenveranstaltungen wie in Fußballstadien oder Konzerten, sowie bei vielen anderen potentiellen Einsatzszenarios, gescannt und durchleuchtet zu werden. Durchleuchtet werden wir nämlich sowieso bereits ausreichend.