Make-up mit Software Künstliche Intelligenz hilft beim Schminken

Wie rot sollte der Lippenstift sein, und wie viel Glanz verträgt die Haut? Viele Onlinedienste bieten Kosmetikberatung mit KI. Doch Menschen mit dunkler Hautfarbe werden von der Software oft benachteiligt.
Foto: LeoPatrizi / Getty Images

Wer hellhäutig ist und blaue Augen hat, der muss bei der Fotoplattform Pinterest nur wenige Stichworte für Schminktipps eingeben. Allein mit Suchwörtern wie Lippenstift, Eyeliner und Wimperntusche tauchen Tausende von Bildern auf der Seite mit Styling-Vorschlägen auf. Doch Nutzer mit dunkler Hautfarbe haben mit diesen allgemeinen Suchworten kaum eine Chance. Sie müssen die Suche mit konkreten Begriffen einschränken, die ihren Hautton beschreiben.

Mithilfe von künstlicher Intelligenz will Pinterest das ändern und hat dafür seinen Hauttonfilter überarbeitet, der nach den USA nun auch in Ländern wie Kanada, Irland und Großbritannien eingeführt wird. Mit einem Klick auf Farbkacheln wählt der Nutzer aus, welchen Ton die Haut der Models auf den Bildern haben soll. Wann der Filter in Deutschland eingeführt wird, ist bisher unklar.

Um den rund 400 Millionen Nutzern passende Ergebnisse anzuzeigen, analysiert Pinterest die Bilder auf dem Portal und sortiert abgebildete Personen nach Hautfarbe. Bisher setzte die Onlineplattform bei der Bildauswahl dabei vor allem auf Gesichtserkennung. Doch aufgrund der hohen Fehlerquote bei dunklen Hauttönen überprüft nun zusätzlich ein Farbfilter die Fotos auf Hautpixel.

In einem Blog-Beitrag auf der Plattform "Medium"  schreibt die Pinterest-KI-Chefin Nadia Fawaz: "Es ist eine komplexe Herausforderung für Bilderkennungsprogramme, die Bandbreite von Hauttönen auf einem Foto zu identifizieren." Das liege unter anderem an Schatten, verschiedenen Lichtverhältnissen und anderen Hindernissen. "Da wir mit komplexeren Bildern klarkommen mussten, haben wir uns immer mehr von der Gesichtserkennung gelöst."

Laut Pinterest hat das mehrere Vorteile: Unter anderem sollen auch Gesichter erkannt werden, die mit einer Maske verdeckt sind, was während der Corona-Pandemie immer häufiger vorkommt. Außerdem genügen der Software nun auch Großaufnahmen von Lippen und Augen, um Bilder für Schminktipps herauszufiltern.

Training der KI entscheidet über Verzerrung

Die meisten Schmink-Apps setzen aber immer noch auf Gesichtserkennung. Das Problem: Studien zeigen, dass KI-Software weiße Menschen auf Fotos und in Videos deutlich besser erkennt. Bei schwarzen und asiatisch aussehenden Personen ist die Fehlerrate bis zu einhundert Mal höher. Das führte in den vergangenen Monaten unter anderem dazu, dass Regierungswebsites die Passbilder von dunkelhäutigen Bürgern entweder gar nicht erkannten  oder einen geschlossenen Mund als offen interpretiert haben .

Aufgrund dieser Diskriminierungen werben einige Hersteller von KI-Schminktools mittlerweile damit, dass ihre Software auch Schwarze gut erkennt, so wie Entwicklerin Atima Lui auf Twitter :

Die Entwicklerin hat mit ihrem Team bei Algoface darauf geachtet, dass genügend Bilder von Menschen mit dunkler Hautfarbe eingespeist werden, um die Software auf die Gesichtserkennung vorzubereiten. Algoface setzt wie die Make-up-App ModiFace von L'Oréal auf Echtzeitschminktipps im Netz.

Auf der Website  können Nutzer per Webcam ausprobieren, wie Rouge auf den Wangen wirkt und wie kräftig der Eyeliner sein darf. Die virtuelle Schminke wird per Software auf die richtigen Stellen im Gesicht aufgetragen und die Nutzer sehen auf dem Bildschirm in Echtzeit das Ergebnis, damit sie die Produkte nicht erst kaufen müssen.

Vom ersten Tag an habe man darauf geachtet, dass die Software nicht voreingenommen sei, sagte Algoface-Technikchef Taleb Alashkar in einem Interview mit "The Sociable" . "Verzerrungen bei den Trainingsdaten treten dann auf, wenn Hauttöne fehlen", sagt Alashkar. Daher habe man gleich alle Hautfarben berücksichtigt, als die KI trainiert wurde. Ein Punkt, bei dem sich viele Forscher einig sind: Das Training entscheidet maßgeblich darüber, ob die Software voreingenommen ist oder nicht.

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