Los sistemas de reconocimiento facial usan fotos de repositorios como Flickr
Los sistemas de reconocimiento facial usan fotos de repositorios como Flickr | Fuente: RPP

El reconocimiento facial es uno de los desarrollos con más despliegue en esta parte del siglo, y no ha escapado al elogio y la polémica en todo este tiempo. Sin embargo, esta herramienta requiere un alto nivel de capacitación, y el insumo de este tipo de sistemas suelen ser millones de fotografías alojadas en servicios gratuitos como Google Fotos o Flickr que, en todos los casos, requiere una autorización expresa del usuario para que sus fotos puedan ser añadidas al algoritmo.

Frente a esa omisión, un equipo ha creado esta herramienta llamada “exposing.ai”, que les permite a los usuarios saber si sus propias fotos han sido usadas sin consentimiento para el desarrollo de reconocimiento facial.

El motor de búsqueda navega en servidores de Flickr que alojan fotos entre el 2004 y 2020 con solo un hashtag, nombre de usuario o URL. Si tras la operación el motor detecta algún resultado, lo muestra en el sitio.

Este fue el resultado que obtuvimos usando exposing.ai
Este fue el resultado que obtuvimos usando exposing.ai | Fuente: RPP

“Después de rastrear y analizar cientos de estos conjuntos de datos, surgió un patrón: se estaban descargando millones de imágenes de Flickr.com donde se fomentan las licencias de contenido permisivas y abundan los datos biométricos. Contar la compleja historia de cómo las fotografías de ayer se convirtieron en datos de entrenamiento de hoy es parte del objetivo de este proyecto”, señalan Adam Harvey y Jules LaPlace, creadores de la aplicación.

En nuestro caso digitamos #valentine y aparecieron 3,580,800 fotos usadas en 78 distintos proyectos en 14 países. Solo en MegaFace, fuente de datos para el desarrollo del reconocimiento facial, se detectaron 271 fotografías usadas en reconocimiento facial.

Si bien tenemos acceso a esta revelación, el sitio no añade la posibilidad de borrar nuestro rostro en estas bases de datos, pero el equipo detrás de exposing.ai ya trabaja en la inclusión de procesos eficientes para solicitar la eliminación.