Trucos para FaceApp
FaceApp, una popular aplicación de edición de selfies, que se lanzó a principios de este año y que conmovió al mundo de las selfies, fue criticada por actualizar su interfaz con nuevos filtros que, según los informes, muchos usuarios consideraron racistas.
FaceApp ganó una gran popularidad al utilizar un algoritmo entrenado para editar las fotos de los usuarios. Al usar la aplicación, las personas pueden elegir editar su imagen de varias maneras diferentes.
Los usuarios pueden agregar una sonrisa a su imagen, hacerse más jóvenes o mayores, cambiar de género e incluso cambiar su estilo.
Pero la adición de filtros étnicos 'India', 'Asiático', 'Negro' y 'Caucásico' ha demostrado ser perjudicial para la reputación de la aplicación. Estos filtros no solo cambiarían la apariencia y el aspecto de la piel, sino también el estilo y el color del cabello.
El CEO Yaroslav Goncharov emitió un comunicado: "los nuevos filtros controvertidos se eliminarán en las próximas horas".
Los usuarios no necesitarán actualizar sus aplicaciones desde 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 compañía de "establecer el listón para el racismo (realidad aumentada) con su nueva actualización horrible".
“Los filtros de cambio de etnia han sido diseñados para ser iguales en todos los aspectos. No tienen connotaciones positivas o negativas asociadas con ellos. Incluso están representados por el mismo ícono ”, dijo Yaroslav Goncharov a The Verge.
Lea también: Esta podría ser la forma más rápida de tomar selfies en AndroidEsta no es la primera vez que FaceApp ha sido objeto de críticas por ser racista. Los usuarios habían informado anteriormente que el filtro 'caliente' aligeraba automáticamente el tono de la piel en cualquier imagen.
Durante este incidente, el CEO de la compañía se adelantó declarando que este incidente fue causado porque el algoritmo fue entrenado usando imágenes de personas con tez blanca y como resultado, la máquina comenzó a asociar 'caliente' con tez blanca.
(Con entradas de IANS)
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