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El desafío #10yearchallenge podría ser un experimento reconocimiento facial

lunes 21 de enero de 2019
El desafío #10yearchallenge podría ser un experimento reconocimiento facial

El conocido reto viral de Facebook y otras redes sociales, #10YearChallenge, podría tener un motivo que no es el de divertirnos. Este buscaría entrenar los sistemas de reconocimiento facial de las grandes compañías del mundo.

En los últimos días un reto se hizo viral en las redes sociales tales como Facebook, Twitter e Instagram. El reto busca incentivar a los usuarios a compartir fotografías de ellos donde se compara una foto de 2009 con otra de este año.

El hashtag #10YearChallengese se popularizó rápidamente en cuestión de días. Sin embargo, surgieron dudas de cuál es realmente el objetivo del reto, ya que este experimento podría estar destinado a entrenar sistemas de reconocimiento facial.

Kate O'Neil, editora de Wired publicó en su Twitter personal cómo este reto viral puede tener como objetivo uno muy distinto a la de divertirnos creando memes y comparaciones de cómo éramos y cómo somos ahora. La postura no es nada descabellada, ya que todas las imágenes que los usuarios compartieron en redes socialesa hora están al acceso de todos los sistemas de reconocimiento facial.



No existen pruebas de que estas fotos se hayan usado con este propósito, pero sí puede generar perspicacia. Facebook lleva varios años haciendo este tipo de experimentos y sus escándalos en relación al uso de la información privada de sus usuarios deja reflexionando.

También existen argumentos para pensar que esto no es así, en el año 2009 ya existía Facebook y es probable que muchas de las imágenes que fueron publicadas por este viral ya estuvieran en Internet. Sin embargo, es verdad que en los últimos años el crecimiento de las redes sociales fue impresionante, por tanto gran parte de los cibernautas que se sumaron al viral ingresaron estas nuevas fotografías por primera vez.

Los mismos usuarios de las redes sociales etiquetaron y clasificaron sus rostros y los años de las imágenes de forma precisa, algo que a un algoritmo le costaría hacer. Estas comparaciones son información valiosa para aquellos que entrenan los sistemas de reconocimiento facial.

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