Alcuni ricercatori di Stanford hanno scoperto che gli algoritmi di riconoscimento vocale comprendono con più difficoltà i comandi delle persone di colore rispetto ai bianchi.
I ricercatori hanno utilizzato le piattaforme di riconoscimento vocale di Apple, Amazon, Google, IBM e Microsoft per testare le frasi pronunciate da 42 bianchi e 73 neri negli Stati Uniti. Dai test è emerso che gli assistenti vocali hanno identificato erroneamente i comandi degli utenti bianchi nel 19% dei casi. La percentuale è salita al 35% per gli utenti di colore. La maggior parte degli errori riguardavano i comandi vocali degli uomini, mentre per le donne di colore la percentuale era più bassa.
Tra i vari sistemi, la piattaforma di Microsoft ha ottenuto il miglior risultato, mentre Siri si è classificata all’ultimo posto. Questo studio conferma un altro test effettuato tempo fa dal MIT. Anche in quel caso emerse che gli algoritmi degli assistenti vocali comprendevano con più difficoltà i comandi vocali dei neri.
I ricercatori di Stanford ritengono che questo divario di tipo razziale sia dovuto principalmente al fatto che tutti gli assistenti vocali vengono per lo più “addestrati” con le voci di utenti bianchi. La voce dei neri, soprattutto a livello di tono, è spesso diversa da quella dei bianchi e questo potrebbe spiegare i dati dello studio.
Per questo motivo, i ricercatori consigliano ai produttori dei sistemi di riconoscimento vocale di raccogliere più dati di persone di colore durante le fasi di apprendimento.