#10yearchallenge o como entregar nuestros datos personales vía reconocimiento facial

Cada cierto tiempo es común que en redes sociales se generalicen “desafíos” que se viralizan y en la que participan muchos usuarios sin dudar ni pensar en las consecuencias de estos actos.

Famoso fue el “Kiki Challenge”, el desafío que consistía en que la persona se baja del vehículo en movimiento para realizar un baile de la canción “In my feelings” y que en caso de la alcaldesa de Maipú, Cathy Barriga, llevó a que la Contraloría la sancionara con una multa del 10% de su sueldo.

Recientemente está de moda en distintas plataformas como facebook, twitter e instagram, el #10yearchallenge , el cual anima a todos los usuarios a compartir imágenes comparando su foto en 2009 con otra de 2019.

Lo que parece gracioso (comparativas de fotos entre una de 10 años y una actual), podría ser una fuente de información invaluable, sobre todo para empresas, organizaciones y entrenamientos de software de reconocimiento facial. Clic para tuitear

Esto lo lo comentó Kate O’Neill, editora de Wired, en Twitter y en un artículo. Así, ella plantea que “si se desea entrenar un algoritmo de reconocimiento facial sobre las características relacionadas con la edad y, más específicamente, sobre la progresión de la edad (por ejemplo, cómo es probable que las personas se vean a medida que envejecen). Idealmente, querría un conjunto de datos amplio y riguroso con imágenes de muchas personas. Sería útil si supiera que se tomaron con un número fijo de años, por ejemplo, 10 años”.

No es menor esta reflexión, considerando que hoy por hoy la tecnología de obtención de datos personales e identificación de las personas por vía de reconocimiento facial avanza a pasos agigantados, incluyendo la velocidad en procesar imágenes por segundo.

El disponibilizar a través de este “challenge” imagenes reales de perfil una persona actual y de hace 10 años, permite una mayor facilidad para recopilar dichos datos, generar una base de datos concreta y gratuita, etiquetar, clasificar y poder así entrenar y “educar” a algoritmos de reconocimiento facial, sobre todo cuando se asocia con elementos de inteligencia artificar, para poder proyectar, por ejemplo, como será la persona en los próximos 20, 30 o 40 años en el futuro o cómo era la persona en 20, 30 o 40 años atrás (dependiendo de la edad de la persona).

Así, si se complementa con otros datos, por ejemplo ubicación, educación, datos de otros familiares, etc, se podrían sacar muchas otras conclusiones como proyecciones de proceso natural de envejecimiento en forma individual o grupal, caracterizaciones de personas, duplicados de identidad, identificación y seguimientos, uso de información para marketing de servicios, etc.

Hay que considerar que Facebook, una de las plataformas en que más se ha masificado este desafío, utiliza desde hace años el reconocimiento facial en imágenes, siendo este proceso automático (e incluso sin la voluntad inicial de las personas), sobre todo cuando terceros suben fotos incluyendo a otros usuarios. En caso de usuarios europeos y de Canadá, ocurre que está desactivada esta función, pudiendo activarla si lo desean expresamente.

Por lo mismo, el llamado es a cuidar el valor de los datos personales, sobre todo los que permitan identificación por reconocimiento facial. Al final, lo entretenido puede salirnos muy caro en nuestra privacidad.

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