Estados Unidos

10yearsChallenge una treta de Facebook para entrenar el reconocimiento facial

16 Enero 2019
Un portal de tecnología revela lo que hay detrás de este reto.

  

Desde el escándalo de Cambridge Analytica, Facebook no ha sido el mismo. Menos aún considerando la seguidilla de escándalos que han sacudido la reputación de Mark Zuckerberg y su compañía, y después de lo que vamos a contarles que hay detrás del #10yearschallenge, no les va a caer mejor.

 

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Y es que seguro han notado esta ultratendencia que está saturando Facebook, Instagram y Twitter llamada #10yearschallenge (que seguro conocen y hasta han participado), que se trata de postear una foto de 2019 contra una más antigua, preferentemente de 2009, solo para ver cómo el tiempo nos ha causado (o no) estragos.

Pues según el portal de tecnología estadounidense Wired, las intenciones detrás del tren es mucho más perversa: Facebook está utilizando las imágenes para “entrenar” su tecnología de reconocimiento facial.


De acuerdo con la autora del artículo -que es un tanto “conspiratorio”-, Kate O’Neill, el #10yearschallenge es perfecto para adiestrar y corregir el algoritmo de reconocimiento facial que usa Facebook gracias a la cooperación “voluntaria” de sus usuarios, que están facilitando ejemplos de evoluciones de millones de rostros de todos el mundo a través del tiempo.

 

Claro, puedes extraer de Facebook fotos de perfil y buscar de fechas de posteo o data EXIF. Pero toda esa colección de fotos de perfil terminaría generando mucho ruido inútil. La gente no suele subir fotos en orden cronológico y raramente postean fotos que no sean más que ellos mismo en su foto de perfil (…) En otras palabras (el #10yearschallenge) puede ayudar a obtener fotos limpias, etiquetadas, simples de “antes y después”, escribe O’Neill, data mucho más procesada y por tanto útil para la plataforma.

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Esta teoría destaca que la gente está incluso escaneando y subiendo fotos físicas, no digitales, y las están etiquetando con fechas específicas, en varios casos incluso con información extra como dónde fue tomada, lo que haría a este meme un manantial de metadata procesada y de alto valor para desarrollar algoritmos.

El artículo también destaca la sofisticación con que cuenta ya los algoritmos de reconocimiento facial, incluso capaces de descartar fotos de broma como las que combinan a los usuarios con otros personajes y hasta con “dobles” o celebridades que lucen como ellos.

La autora también asegura que usar estas imágenes para entrenar al algoritmo de Facebook “no es necesariamente malo”. De hecho, afirma que es “inevitable”, aunque acota en que después del escándalo de Cambridge Analytica el año pasado se ha vuelto particularmente delicado confiar en la corporación de Mark Zuckerberg.

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Y ustedes, amigos de unocero, ¿creen que por subirse al tren están ayudando a Facebook a preparase reconocimiento facial futurístico a expensas suyas? Muy “Black Mirror” por parte de Wired.

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