FaceApp: «Se necesitan datos biométricos para reconocimiento facial»

Esteban Magnani, especialista en tecnologías, analizó en Sobre la Hora el trasfondo de Face App, la aplicación que se popularizó los últimos días, y el verdadero objetivo detrás de los datos biométricos. “Lo que se está haciendo es entrenar un algoritmo” señaló.

Es otra aplicación más que toca una fibra muy profunda de nuestra subjetividad” relacionada al paso del tiempo y a nuestra apariencia, así como otras que nos interpelan a partir de nuestros intereses y gustos.

Google y Facebook, por ejemplo, “descubrieron una mina de oro en los datos” que les permitieron sistematizar búsquedas e intereses y así efectivizar la publicidad: “Sabían mucho de la gente entonces sabían qué mostrarle, y sabían qué mostrarle era mucho más probable que eso se concretara en una venta”.

Esto se relaciona directamente con el escándalo de la empresa Cambridge Analytica, que vendió importantes cantidades de datos de consumos e intereses de miles de usuarios de las redes, a la campaña de Donald Trump, lo que le permitió apuntar diréctamente la propaganda política. “Entonces vos ahí tenés una información sobre la otra persona que te permite manipularla, convencerla, seducirla, atemorizarla” subrayó.

A partir de millones de imágenes, se entrena un algoritmo que va “encontrando los patrones”. “Por ejemplo, cuando se hizo #10yearsChallenge, eso entrenó muy bien para ver cómo son los procesos de envejecimiento de las personas” explicó Magnani. Y remarcó que “nos la pasamos entrenando inteligencia artificial” por ejemplo al identificar imágenes en Re-Captcha.

A estos sistemas de reconocimiento facial, se le suman los datos de geolocalización, recorridos, gastos. “¿Cuándo ponés el límite a la cantidad de datos que pueden tener por tu supuesta seguridad?” se preguntó y ejemplificó con el sistema chino de reconocimiento facial y puntaje, que hace que las personas que tienen una falla mínima en el sistema pierdan puntos y vayan perdiendo beneficios. “El FaceApp es anecdótico, es un ejemplo menor, de un proceso mucho más profundo” porque los datos son ideales para un sistema de control social.Google y Facebook, por ejemplo, “descubrieron una mina de oro en los datos” que les permitieron sistematizar búsquedas e intereses y así efectivizar la publicidad: “Sabían mucho de la gente entonces sabían qué mostrarle, y sabían qué mostrarle era mucho más probable que eso se concretara en una venta”.

Esto se relaciona directamente con el escándalo de la empresa Cambridge Analytica, que vendió importantes cantidades de datos de consumos e intereses de miles de usuarios de las redes, a la campaña de Donald Trump, lo que le permitió apuntar diréctamente la propaganda política. “Entonces vos ahí tenés una información sobre la otra persona que te permite manipularla, convencerla, seducirla, atemorizarla” subrayó.

A partir de millones de imágenes, se entrena un algoritmo que va “encontrando los patrones”. “Por ejemplo, cuando se hizo #10yearsChallenge, eso entrenó muy bien para ver cómo son los procesos de envejecimiento de las personas” explicó Magnani. Y remarcó que “nos la pasamos entrenando inteligencia artificial” por ejemplo al identificar imágenes en Re-Captcha.

A estos sistemas de reconocimiento facial, se le suman los datos de geolocalización, recorridos, gastos. “¿Cuándo ponés el límite a la cantidad de datos que pueden tener por tu supuesta seguridad?” se preguntó y ejemplificó con el sistema chino de reconocimiento facial y puntaje, que hace que las personas que tienen una falla mínima en el sistema pierdan puntos y vayan perdiendo beneficios. “El FaceApp es anecdótico, es un ejemplo menor, de un proceso mucho más profundo” porque los datos son ideales para un sistema de control social.

[AUDIO] Sobre La Hora – Cooperativa la 770 – Viernes 19 de julio de 2019