Cada internauta debe conocer los riesgos a la hora de compartir su información sin reserva a través de las redes sociales
Hasta ahora 7,6 millones de imágenes han sido publicadas tan solo en Instagram con las etiquetas #10YearsChallenge y #10YearChallenge, el reto que impulsa a los cibernautas a difundir una foto de perfil de hace 10 años junto a otra reciente en las redes sociales.
Esto ha servido para ver cómo luce una persona con el paso del tiempo. Sin embargo, según la experta en estrategias digitales Kate O’Neill, existe la posibilidad de que Facebook esté utilizando las imágenes para “entrenar” su tecnología de reconocimiento facial.
En un artículo de la revista estadounidense Wired, O’Neill asegura que su idea inicial no era afirmar que este meme es intrínsecamente peligroso, pero considera que el escenario del reconocimiento facial es plausible e indicativo de una tendencia que la gente debería conocer a la hora de compartir datos personales sin reserva.
O’Neill sostiene que usar las fotos de Facebook para entrenar un algoritmo de reconocimiento facial no es necesariamente malo, sí inevitable. Pero resalta que gracias al #10YearsChallenge hay un conjunto muy grande de datos en fotos de las personas cuidadosamente seleccionadas de aproximadamente hace 10 años y ahora. No solo es importante el uso de la etiqueta sino el material seleccionado por los usuarios y el contexto añadido en cada publicación.
Anil Jain, investigador de visión computarizada y biométrica en la Universidad Estatal de Míchigan, le explica a BBC Mundo que compañías como Facebook o Google se dedican a rastrear la red para recopilar grandes volúmenes de información. “Es solo un juego”, dice Jain. “Pero en el proceso estamos dando información valiosa y etiquetada”.
A pesar de que Facebook negó tener alguna implicación en el desafío de los 10 años, O’Neill plantea tres casos plausibles de uso de inteligencia artificial para el reconocimiento facial: respetable, mundano y arriesgado.
El escenario respetable: la tecnología de reconocimiento facial, específicamente la capacidad de progresión de la edad, podría ayudar a encontrar niños desaparecidos. Esto ocurrió en la India el año pasado, la policía de Nueva Delhi informó que había rastreado a casi 3.000 niños desaparecidos en solo cuatro días usando esta tecnología.
El potencial del reconocimiento facial es mayoritariamente mundano: “el reconocimiento facial de la edad es probablemente más útil para la publicidad dirigida”, según O’Neill. Aclara que pantallas de los anuncios que incorporan cámaras o sensores y pueden adaptar sus mensajes a la población del grupo de edad probablemente serán comunes en poco tiempo.
La tecnología plantea mayores preocupaciones de privacidad. La policía podría usarla no solo para rastrear a las personas sospechosas de haber cometido delitos, sino también a las personas que no están cometiendo delitos, como los manifestantes y otros a quienes la policía considera una molestia.
Los humanos son la fuente de datos que hacen rentables a las gigantes tecnológicas. Lo que resaltan O’Neill y Jain, más allá del desafío, es que cada usuario debe tener claro qué datos crea y comparte, el acceso que otorga y las implicaciones de su uso. Esto sí es un reto para convivir en red.