La investigadora en temas tecnológicos, Kate O’Neill, consideró que la popular tendencia vigente en los últimos días en Facebook, #10YearsChallenge, podría ser una manera de entrenar a los algoritmos especializados en reconocimiento facial, para que puedan distinguir a la misma persona a pesar de haber crecido o envejecido.
Esta tendencia o meme provee a Facebook de “una muy amplia base de datos—cuidadosamente curada—de fotos de personas de hace diez años y ahora”, la cual puede servir para alimentar los algoritmos de reconocimiento facial que usa la plataforma.
La experta, reconocida por dar conferencias y seminarios de tecnología digital, dice que el que Facebook use las fotos para entrenar un algoritmo no es “necesariamente malo”, e incluso, es inevitable. Considera que lo más importante para todas las personas es tener claro que la tecnología de reconocimiento facial puede usarse de maneras riesgosas y cuestionables, pero también de maneras útiles.
En un artículo publicado en la revista Wired, O’Neill externó dicha hipótesis, luego de haber lanzado un tuit al respecto, que tuvo una amplia resonancia. El tuit dice:
Me 10 years ago: probably would have played along with the profile picture aging meme going around on Facebook and Instagram
Me now: ponders how all this data could be mined to train facial recognition algorithms on age progression and age recognition— Kate O’Neill (@kateo) 12 de enero de 2019
“Yo hace 10 años: quizá habría participado en el meme de cómo has cambiado según tu foto de perfil que anda en Facebook e Instagram.
Yo ahora: me pregunto como toda esta data puede ser extraída para entrenar a los algoritmos de reconocimiento facial para funcionar a pesar de los cambios de la edad”.
En el artículo en Wired, la experta dice que su intención “no fue asegurar que el meme es peligroso por sí mismo. Pero sé que la posibilidad del reconocimiento facial es ampliamente plausible e indica una tendencia sobre la que la gente debe estar consciente. Vale la pena considerar la profundidad y alcance de los datos personales que compartimos sin reservas”.
O’Neill basa su hipótesis en algo simple: el meme facilita enormemente el agrupar los datos, gracias al hashtag, ya que usarlo es parte esencial del “reto”.
Y a quienes le señalaron que “de todos modos las fotos están disponibles” para Facebook, les responde: “por supuesto que sí… muchas personas han subido muchas fotos y la gran mayoría son públicas”, lo cual no significa que la tendencia no resulte de enorme utilidad.
A favor de su hipótesis, argumenta que:
“Imagina que quieres entrenar un algoritmo de reconocimiento facial para que aprenda características relacionadas con la edad y la progresión de edad. Idealmente, tú querrías una amplia y rigurosa base de datos con montones de fotos de muchas personas. Ayudaría si supieras que fueron tomadas con una diferencia de años dada, digamos, 10 años”.
Claro que podrías hacer “minería” en Facebook y revisar las fechas de muchos posteos. Pero todos esos datos generarían un montón de “ruido innecesario”, ya que la gente no sube las fotos necesariamente en orden cronológico y mucha gente no pone fotos de sí misma como foto de perfil, dice.
Además, “la fecha de posteo no necesariamente es la fecha en que la foto se tomó” y los metadatos de la foto a veces no sirven para descubrirlo porque hay fotografías que son escaneos de fotos más viejas.
“De manera muy útil, mucha gente ha agregado la información de fechas y lugares” a sus posteos de las fotos del reto.
Consideró que la tecnología de reconocimiento facial por medio de progresión de edad puede ser enormemente útil para ayudar a localizar niños desaparecidos, los cuales permanecen muchas veces años sin ser encontrados
Pero también podría tener usos cuestionables, si se usara para ver si una persona está envejeciendo más rápido que otras y de esta manera negarle un seguro médico, o cobrarle más caro por él, por ejemplo.
“Entonces, ¿es esto un gran problema? ¿Van a pasar cosas malas porque posteaste en tu muro algunas fotos que de todos modos ya eran públicas? ¿Es peligroso entrenar a los algoritmos en progresión por edad y reconocimiento por edad? No exactamente”, finaliza.
ofv
