La cara oculta tras el reto 10 Years Challenge

Una idea que no es descabellada y ya ha sido utilizada con anterioridad por Microsoft. Estas semanas, las redes sociales, especialmente Facebook, Instagram y Twitter, se han llenado de imágenes de ayer y hoy.

#10yearschallenge está llenando los muros y timelines de los usuarios. Una acción aparentemente inocente, pero que puede guardar una acción empresarial en el trasfondo. La alerta la ha dado la editora de la revista Wired, Kate O'Neill.

Las cientos de miles de fotos publicadas en las redes sociales son el ejercicio perfecto para comparar su aspecto, el de otros, o el aspecto de lugares y objetos antes y, por lo tanto, son una sencilla forma de entrenar sistemas de reconocimiento de imágenes y de reconocimiento facial.

«Este es un meme generado por el usuario que se volvió viral por sí solo. Facebook no inició esta tendencia, y el meme utiliza fotos que ya existen en Facebook. Facebook no gana nada con este meme (además de recordarnos las cuestionables tendencias de moda de 2009). Como recordatorio, los usuarios de Facebook pueden elegir activar o desactivar el reconocimiento facial en cualquier momento», explica Facebook en un comunicado.

Las miradas se dirigen hacia estas empresas después de los ensayos de Microsoft. A través de una serie de servicios que pedían a los usuarios subir fotos para calcular la edad o buscarles un gemelo 'malvado'. Todo ello con una premisa, «no compartimos ni almacenamos imágenes o información personal identificable».

El ya famoso collage de 10 Year Challenge ha sido el gran entrenamiento para los algoritmos de Facebook, Twitter e Instagram. Agrupado todo ello sobre el hashtag que da nombre al reto ha generado información clave.

Estos son los ingredientes perfectos para la inteligencia artificial y para aprender nuevos patrones. Este sistema también podría ayudar a dirigir la publicidad. Las pantallas de anuncios con cámaras o sensores y que adaptan su mensaje a diferentes grupos demográficos podrían aparecer bien pronto.

Este tipo de prácticas también serviría para mejorar los sistemas de reconocimiento facial de administraciones públicas y fuerzas de seguridad, así podrían sortear los problemas actuales de la inteligencia artificial en este campo.

En un experimento, la American Civil Liberties Union utilizó la herramienta de Amazon llamada Rekognition para comparar los rostros de legisladores federales de Estados Unidos con 25,000 fotos policiales disponibles públicamente. «Para realizar nuestra prueba, utilizamos exactamente el mismo sistema de reconocimiento facial que Amazon ofrece al público, que cualquier persona podría usar para buscar coincidencias entre imágenes de rostros», señaló UCLA en su investigación.

El sistema Rekognition encontró que 28 miembros del Congreso coincidían incorrectamente con criminales conocidos. Actualmente, varios departamentos de policía de EE. UU. están utilizando este reconocimiento. «Si la policía está utilizando Amazon Rekognition, no es difícil imaginar a un oficial de policía obteniendo un «emparejamiento» que indique que una persona tiene un arresto anterior por armas, sesgando antes de que comience un registro», puntualiza la asociación.

Con estas pruebas, los algoritmos de las grandes tecnológicas aprenderán y resolverán problemas en el futuro o siempre queda la duda ¿qué pasa con la privacidad?