FaceApp elimina los filtros Negro , Indio , Asiático tras la indignación pública

Una popular aplicación de autoedición, FaceApp, que fue lanzada a principios de este año y tomó el mundo de los autoeditores por asalto, ha sido objeto de críticas por actualizar su interfaz con nuevos filtros que, según se informa, muchos usuarios consideraban racistas.

Fuente: FaceApp

La FaceApp ganó una gran popularidad ya que utilizó un algoritmo entrenado para editar las fotos de los usuarios. Usando la aplicación la gente puede elegir editar su imagen de varias maneras diferentes.

Los usuarios pueden añadir una sonrisa a su imagen, rejuvenecer o envejecer, cambiar de sexo e incluso cambiar su estilo.

Pero la adición de filtros étnicos España , Asiático , Negro y Caucásico ha demostrado ser perjudicial para la reputación de la aplicación. Estos filtros no sólo cambiarían la tez y el aspecto de la piel, sino también el estilo y el color del cabello.

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El director general Yaroslav Goncharov emitió una declaración: «los nuevos y controvertidos filtros serán removidos en las próximas horas».

Los usuarios no necesitarán actualizar sus aplicaciones desde la Play Store para deshacerse de los nuevos filtros, ya que serán eliminados del servidor de FaceApp.

«Los filtros de etnicidad de FaceApp son una idea bastante terrible. Como, quizás una de las peores ideas», escribió un usuario de Twitter.

Otro usuario acusó a la empresa de «poner el listón del racismo (realidad aumentada) con su nueva y terrible actualización».

«Los filtros de cambio de etnia han sido diseñados para ser iguales en todos los aspectos. No tienen ninguna conNoteción positiva o negativa asociada a ellos. Incluso están representados por el mismo icono», dijo Yaroslav Goncharov a The Verge.

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Esta no es la primera vez que FaceApp ha sido criticada por ser racista. Los usuarios habían informado anteriormente que el filtro «caliente» aclaraba automáticamente el tono de la piel en cualquier imagen.

Durante este incidente, el CEO de la compañía declaró que este incidente fue causado porque el algoritmo fue entrenado usando imágenes de personas de tez clara y como resultado, la máquina comenzó a asociar «caliente» con tez clara.

( Con entradas de IANS )

Última actualización el 8 de febrero de 2018

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