Iris Dating és una aplicació de flirteig i cites que, com algunes altres, intenta trobar la direcció correcta per a innovar, anant més enllà del típic esquema inventat per Twitter de presentar perfils de persones a una distància determinada, que responguin a una graella d’interessos preconfigurats per l’usuari que està duent a terme la selecció.
Per a això, utilitza la intel·ligència artificial per a seleccionar perfils per a presentar, començant per tenir en compte l‘aspecte físic, ja que, com indiquen en la seva pàgina web, han trobat que és un factor molt potent per a pensar a iniciar un acostament a una altra persona i, per tant, una possible relació.
La decisió de treballar en aquesta línia parteix d’una enquesta que els responsables d’Iris Dating van dur a terme entre els seus usuaris. Entre les preguntes que es feien als enquestats figurava, per exemple, si aquests estaven disposats a iniciar una relació a distància.
De l’aclaparador 90% dels quals van respondre que no, un 90% d’aquests va canviar d’opinió quan se’ls va posar davant una foto d’una persona que consideraven atractiva, segons explica en Forbes el fundador i CEO d’Iris Dating, Igor Khalatian.
En aquest article, Khalatian indica que la intel·ligència artificial que empren habitualment les aplicacions de cites, acaba tenint una desviació a causa dels paràmetres que els usuaris li introdueixen, com limitar la distància a la qual es troben els seus possibles matchs sense tenir oportunitat de descobrir perfils fora de les seves proximitats que, pot ser, els farien canviar de preferències.
Ell mateix advoca per un canvi en la forma en la qual treballa la IA d’aquestes apps per a expandir l’univers de possibles matchs dels usuaris, indicant que situar un filtre de distància a 15 quilòmetres, per exemple, potser impedeix connectar amb un perfil que ens interessaria, però que es troba a 16 quilòmetres…
Els entreteniments i interessos en comú són altres filtres que també poden provocar un biaix en com el motor de IA selecciona perfils per a mostrar.
Un altre assumpte que Khalatian tracta en el seu escrit és la desviació per motiu de raça, un problema recurrent en els motors de IA, i per al que ell recomana entrenar el model amb un conjunt de dades en el qual totes les races estiguin representades per igual.
