Faceapp menghapus filter 'hitam', 'India', 'Asia' setelah publik ...

Aplikasi selfie-editing populer, FaceApp, yang diluncurkan awal tahun ini dan menggemparkan dunia selfie, telah mendapat kecaman karena memperbarui antarmuka dengan filter baru yang dilaporkan banyak pengguna merasa rasis.

FaceApp memperoleh popularitas luas karena menggunakan algoritma terlatih untuk mengedit foto pengguna. Dengan menggunakan aplikasi ini, orang dapat memilih untuk mengedit gambar mereka dengan beberapa cara berbeda.

Pengguna dapat menambahkan senyum ke gambar mereka, menjadi lebih muda atau lebih tua, mengubah jenis kelamin dan bahkan mengubah gaya Anda.

Tetapi penambahan filter etnis 'India', 'Asia', 'Hitam' dan 'Kaukasia' terbukti merusak reputasi aplikasi. Filter ini tidak hanya akan mengubah warna kulit dan penampilan, tetapi juga gaya dan warna rambut.

Lebih Banyak di Berita: Aplikasi ini akan Membantu Anda Mengambil Selfie yang Sempurna

CEO Yaroslav Goncharov mengeluarkan pernyataan: "filter kontroversial baru akan dihapus dalam beberapa jam ke depan".

Pengguna tidak perlu memperbarui aplikasi mereka dari Play Store untuk menyingkirkan filter baru karena mereka akan dihapus dari server FaceApp.

“'Filter etnis' FaceApp adalah ide yang sangat buruk. Seperti, mungkin salah satu ide terburuk, ”tulis seorang pengguna Twitter.

Pengguna lain menuduh perusahaan "mengatur bar untuk rasis (augmented reality) dengan pembaruan baru yang mengerikan".

“Filter perubahan etnisitas telah dirancang untuk menjadi sama di semua aspek. Mereka tidak memiliki konotasi positif atau negatif yang terkait dengannya. Mereka bahkan diwakili oleh ikon yang sama, ”kata Yaroslav Goncharov kepada The Verge.

Baca Juga: Ini Mungkin Menjadi Cara tercepat untuk Mengambil Selfie di Android

Ini bukan pertama kalinya FaceApp dikritik karena dianggap rasis. Pengguna sebelumnya melaporkan bahwa filter 'panas' secara otomatis meringankan warna kulit pada gambar apa pun.

Selama kejadian ini, CEO perusahaan maju menyatakan bahwa insiden ini disebabkan karena algoritma dilatih menggunakan gambar orang-orang dengan corak yang adil dan sebagai hasilnya, mesin mulai mengaitkan 'panas' dengan corak yang adil.

(Dengan masukan dari IANS)