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アストロ: 開発者によれば、Amazon のロボットはひどいもので役に立たない

アマゾンは昨日、同社初の家庭用ロボット「アストロ」を発表したが、社内の意見はこれに対して好意的ではない。いくつかの匿名情報源は、後者はまったく機能しないと報告しています。彼の顔認識は大失敗で、階段から落ちてしまうこともあります。驚くべき量の個人データが収集されることは言うまでもありません。

amazon astro
クレジット: アマゾン

ここ、アマゾンが初の家庭用ロボット「アストロ」を発表。搭載複数のカメラ、マイク、その他のセンサー、これにより、家を常に監視することができます。彼は起こり得る危険や異常な出来事を察知することができ、見知らぬ人が家に侵入すると警告します。 Amazon によれば、Astro は自宅で快適に過ごすためのセキュリティ ソリューションです。しかし作成者自身も同じ意見ではないようです。

比較的高価な価格を超えて、1499,99ドルいずれにしても、問題を引き起こすのはその動作です。少なくとも、そこには多くの欠陥があります。そして、開発者はそれらを説明するために多大な労力を費やしています。匿名を希望する2人の内部情報筋によると、ロボットを買うのは単なる間違いだろう、アマゾンの約束は現実とはかけ離れているからです。さらに悪いことに、これはユーザーのプライバシーにとって大きな危険をもたらします。

アトムはいつでも階段から身を投げることができる

彼のプロモーションビデオでは、すべてがアストロの時計仕掛けのように、冗談ではなく順調に進んでいるように見えます。しかし現実は全く違うだろう、プロジェクトに携わった人物が明らかになりました。「アストロはひどい、機会があれば間違いなく階段から身を投げるだろう。」、後者を認めます。その後、彼女は次の資格を取得します「ホームセキュリティ提案」アマゾンから"ばかばかしい"、その機能が信頼できないためです。

そしてそれだけではありません。あなたのロボットが実際に自殺傾向を持っていることが判明した場合、その可能性は十分にあります。彼は秋を生き延びられない。「法外な価格の製品にしては、この装置は壊れやすいようです。」情報源が報告している。「いくつかのデバイスでマストが破損し、伸びた位置や縮んだ位置で動かなくなってしまいました。このような事態が発生した場合、Amazon に返品する方法はありません。 »

Astro はあなたの個人情報を求めています

Amazon にとって、この観察がすでに非常に迷惑であるとしても、ユーザーの個人データの使用はさらに迷惑です。内部文書では、アストロの偵察および分析システムはセントリーと呼ばれています。後者の役割は、状況が異常であるかどうかを判断し、異常である場合には、リスクを評価するために調査を実施する。これは、その家に居住しているとしてディレクトリに登録されていない人々に特に当てはまります。

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「見張りは、30秒間行方不明になっていない場合、まずその人物の特定を試みなければなりません。」、ドキュメントを読み取ることができます。「人物が不明であると識別されるか、30 秒が経過すると、セントリーはセントリー モードがオフになるまでその人物の追跡を開始する必要があります。」。 Amazon が次に呼ぶもの「セントリーが捜査のために行った一連の行為」実際にそうなることが判明当該人物のビデオおよび音声記録、彼女の同意なしに。

「私の意見では、これは私たちが利便性のために個人データを Vesta [アストの社内コードネーム、編集者注] のようなデバイスとどのように取引しているかを示すプライバシーの悪夢です。」と、ロボットの開発に携わった2人目の関係者がコメントした。後者はさらに次のように付け加えますアトムの顔認識性能がとんでもない、潜在的な危険を検出するために見知らぬ人を追跡することになっているという事実を考えると、これはあまり安心できません。

クレジット: アマゾン

Amazon は Astro が適切に動作することを保証します

彼としては、アマゾンは問題ないと言うアストロを使うために。「私たちは、Astro が家の周りを移動するときに処理する画像や生のセンサー データなど、デバイス上で多くのデータ処理を処理できるように設計しました。」メーカーは言いました。「これにより、Astro は環境に素早く反応できるようになります。さらに、あなたのビジュアルアイデンティティはデバイスに保存され、Astro はデバイス上の処理を使用してあなたを認識します。 »

プロジェクトに参加したアルゴリズムバイアスの専門家であるアヤンナ・ハワード氏は次のように付け加えています。「Amazon は、視覚的識別機能の偏りを最小限に抑えるために、データとフィードバックに基づいてアプローチを設計、テスト、改善してきました。彼らは、製品のユースケースに関連するパフォーマンス目標を定義し、大量の信じられないほど多様なデータでモデルをトレーニングし、そのオプションがすべての製品に対して統計的に適切に機能するだけでなく、そのオプションが確実に機能するように誠実に取り組んで、その方法について十分な詳細を私に共有してくれました。クライアントだけでなく、それらのクライアントのために時間の経過とともに改善し続けます。」。

ソース ：副

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