FaceApp fjerner 'sorte', 'indiske', 'asiatiske' filtre efter offentlig forargelse

En populær selfie-redigeringsapp, FaceApp, der blev lanceret tidligere i år og tog selfieverdenen med storm, er kommet under ild for at opdatere sin grænseflade med nye filtre, som angiveligt mange brugere mente var racistiske.




Kilde: FaceApp

Det FaceApp fik bred popularitet, da det brugte en trænet algoritme til at redigere brugerbilleder. Ved hjælp af appen kunne folk vælge at redigere deres billede på flere forskellige måder.

Brugere kunne tilføje et smil til deres billede, blive yngre eller ældre, ændre køn og endda ændre din stil.



Men tilføjelsen af ​​'Indien', 'Asiatiske', 'Sort' og 'Kaukasiske' etniske filtre har vist sig at være skadelig for appens omdømme. Disse filtre ændrer ikke kun hudfarve og udseende, men også hårstil og farve.

Mere i nyheder: Denne app hjælper dig med at tage den perfekte selfie

CEO Yaroslav Goncharov udsendte en erklæring: ”de nye kontroversielle filtre fjernes i løbet af de næste par timer”.

Brugere behøver ikke at opdatere deres apps fra Play Store for at slippe af med de nye filtre, da de fjernes fra FaceApps server.

“FaceApps 'etnicitetsfiltre' er en ret forfærdelig idé. Som måske en af ​​de værste ideer, ”skrev en Twitter-bruger.

En anden bruger beskyldte virksomheden for at ”sætte baren for racistisk (augmented reality) med sin forfærdelige nye opdatering”.

”Filtrerne til ændring af etnicitet er designet til at være ens i alle aspekter. De har ikke nogen positive eller negative konnotationer forbundet med dem. De er endda repræsenteret af det samme ikon, ”fortalte Yaroslav Goncharov Randen.

Læs også: Dette kan være den hurtigste måde at tage Selfies på Android

Dette er ikke første gang FaceApp udsættes for kritik for at være racistisk. Brugere havde tidligere rapporteret, at det 'varme' filter automatisk lysede hudtonen på ethvert billede.

Under denne hændelse kom virksomhedens administrerende direktør frem og sagde, at denne hændelse var forårsaget, fordi algoritmen blev trænet ved at bruge billeder af mennesker med ret hud, og som et resultat begyndte maskinen at forbinde 'hot' med fair hudfarve.

(Med input fra IANS)