アドビの新しいプリセットが組み込みの写真バイアスを終わらせない理由

アドビの最新 Lightroomのプリセットは、暗い肌に最適化されています、しかし、彼らは写真の歴史的な民族的偏見を正すことができますか？

と同じように "中性" 白人のコンピュータープログラマーによってプログラムされたアルゴリズムである写真は、長い間、黒よりも白の肌を好んでいました。 2020年に、Twitterの自動トリミングツールは 白以外の顔を無視して捕まった、しかしそれよりもはるかに遡ります。

写真フィルム自体は、薄い肌の色調に最適化されています。 デジタルカメラの方がはるかに優れていますが、その多くは、暗い肌をよりよくキャプチャするための努力ではなく、それらがどのように機能するかに起因する可能性があります。 では、なぜ白以外の顔を写真に正しく記録するのにそれほど時間がかかったのでしょうか。

「おそらく、映画の時代にはそれは大きく異なり、暗い肌の色と明るい肌の色を撮影することは大きな違いでした。 しかし、今日では、大きな違いがあるという考えはもはや存在しません。」 ヘッドショット写真家ラファエル・ラリン メールでLifewireに語った。

映画の歴史的バイアス

カラー写真フィルムの化学的レシピは、白い肌に見られる色を優先するように設計されました。 このバイアスは、フィルムが現像されて印刷されたラボでも制度化されました。 アメリカの映画プロデューサーコダックは標準を提供しました シャーリーカードと呼ばれるキャリブレーションカード （カードに画像が表示された白いコダックの従業員、シャーリーページにちなんで名付けられました）。 ラボの技術者は、このカードを使用して「正しい」結果を判断しました。これは、黒い顔が影に消えたことを意味します。

日本の映画会社富士フイルムは、茶色の肌をよりよく捉えたスライドフィルムを開発した、とハーバード大学のサラ・ルイス教授は彼女に書いた ニューヨークタイムズの2019年のエッセイ, 写真に組み込まれた人種的バイアス.

コダックはついに続いたが、それは暗い肌をよりよく捕らえたかったからではなかった。 代わりに、チョコレート会社がコダックにキャンディーの写真で正しい茶色の色調が得られていないと不満を漏らし、それが修正のきっかけとなりました。

最終的に、コダックはシャーリーカードを更新し、色の人々についてはまだ言及していませんが、暗い肌に適した消費者向けのフィルムを作成しました。 NS コダックゴールドの広告が自慢 「暗い馬の細部を暗い場所で撮影することができた」と。

フィルムには、もう1つの純粋に技術的な制限があります。 限られたダイナミックレンジしかキャプチャできません。 写真家がカメラの露出を設定して白い顔を適切にキャプチャすると、同じ写真の黒い顔は露出不足になり、その逆も同様です。 写真家は選択をしなければならないでしょう。 しかし、デジタルでは状況が変わりました。

「ポストで編集する余地がないため、映画はまったく異なる問題を提示します。 肌の色が濃い場合は、影の光を測定して、顔の細部が完全に露出していることを確認します。 背景のハイライトを吹き飛ばし、背景をレンダリングしたり、フレーミングを予想よりも明るくしたりする可能性があります。」 写真家マシューアレクサンダー メールでLifewireに語った。

フィルムvsデジタル

デジタルカメラは、ダイナミックレンジと暗い色調でキャプチャできる詳細の両方の点ではるかに優れています。 実際、デジタルカメラの主な危険はハイライトを「吹き飛ばす」ことです。 白いトーンが露出オーバーになると、それは永遠に消えてしまいます。 それでも、最新のセンサーを使用すると、画像の一見不可能なほど暗い部分から細部を引き出すことができます。

ただし、カメラセンサーは写真を作成しません。 代わりに、画像を作成するためにアルゴリズムが解釈する必要のあるデータを記録します。

次に、Adobeの新しいプリセットがこれらの画像を取得し、微調整します。 ディープスキンパックには、ドキュメンタリー写真家による15のプリセットが含まれています レイラ・アマトゥラ・バレイン、およびMedium Skinプリセットは、写真家およびビジュアルアーティストによって設計されました ダリオ・カルメセ. ライトスキンパックもあります。

これらのプリセットは見栄えがよく、デジタルを使用すると、写真家はこのようなツールを使用して優れた結果を簡単に得ることができます。 肌の色合いを調整し、肌の色が濃い被写体と肌の薄い被写体の両方を同じ画像で適切に表現できる画像を生成します。

しかし、問題は解決されていません。 彼らは引っ越したばかりです。 映画に存在する民族的偏見の代わりに、Twitterのトリミングツールの白い顔の好みなどの写真アルゴリズムにそれが見られるようになりました。 暗い肌を明るくするInstagramフィルター.

これらのアルゴリズムは、たとえば、顔認識アルゴリズムの証拠で誤って逮捕されたRobert Julian-Borchak Williamsの場合、はるかに危険な場合があります。 このテクノロジー 白人男性を区別するためにうまく機能します、しかし黒人男性には失敗します。

共通の糸は、一見中立的なテクノロジーには、それらを作成するテクノロジーのバイアスが含まれているということです。 そして、これは私たちの技術を設計する人々がそれを使用する人々と同じになるまで続きます。