Reconocimiento facial: la nueva modalidad de registro para los empleados del Estado

A partir de 2025 y por instrucciones de la CGC, todos los empleados del Estado serán registrados en un sistema de reconocimiento facial.

César Pérez Marroquín

9 de diciembre de 2024

|

17:24h

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Los trabajadores del Estado deberán utilizar un sistema de reconocimiento facial de la CGN. Imagen ilustrativa. (Foto Prensa Libre: Tumisu en Pixabay)

A partir del 2025, la Contraloría General de Cuentas (CGC) exigirá el uso de un sistema de reconocimiento facial para todas las personas que laboren o busquen ocupar un puesto en la administración pública mediante las modalidades de nombramiento, contrato o designación, según un acuerdo publicado este lunes 9 de diciembre en el diario de Centro América.

El acuerdo publicado incluye la implementación de un Sistema de Reconocimiento Facial de la Contraloría General de Cuentas (SIREFA-CGC).

Dicho sistema se aplicará en todas las instalaciones de fiscalización bajo la jurisdicción de la CGCa, con el objetivo de fortalecer los procesos de control y transparencia en la gestión pública, detalla la publicación.

El artículo 1 del acuerdo dice: “Se crea el Sistema de Reconocimiento Facial de la Contraloría General de Cuentas -SIREFA CGC- con el objetivo de registrar, actualizar y validar la información personal de los servidores públicos y demás personas que presten servicios en las entidades y dependencias sujetas a fiscalización”.

Además, el artículo 2, referente al primer registro, actualización y validación de datos, dice: “Toda persona individual que como hecho generador de las presentes disposiciones ocupe un puesto en la administración pública, ejerza funciones públicas o preste servicios personales en virtud de nombramiento, contrato, designación o cualquier vínculo legalmente establecido, cualquiera que sea su forma y plazo de ejecución, en las entidades sujetas a fiscalización (…) obligatoriamente debe registrar, actualizar y validar sus datos de identificación personal e institucional ante la Contraloría General de Cuentas, a través de los sistemas operativos móviles iOS y Android”.

Se informó que se trata de un sistema para verificar la identidad de los postulantes a algún cargo público para prevenir irregularidades y garantizar que los procedimientos de selección cumplan con los estándares establecidos por cada entidad del Estado.

Mientras que todas las personas que ya trabajan en el Estado tienen hasta el 31 de diciembre de 2024 para actualizar sus datos con el sistema de reconocimiento facial.

De acuerdo con la CGC, el incumplimiento de lo establecido en el acuerdo constituye una infracción que será sancionada con base en los reglamentos establecidos por la ley.

El acuerdo que contiene el SIREFA-CGC entrará en vigor 10 días después de su publicación en el Diario de Centro América.

Acciones, plazos y responsabilidades.

Para el cumplimiento de lo establecido en el presente acuerdo, las personas obligadas realizarán registro, actualización y validación de datos de identificación personal e institucional de la manera siguiente:

• a) Primer Registro: Acción y efecto de los sujetos obligados, de inscribir sus datos personales e institucionales en el plazo de treinta días hábiles contados a partir del hecho generador.
• b) Actualización: Acción y efecto de los sujetos obligados ya registrados, de actualizar cualquier cambio relativo a la información de sus datos personales e institucionales, comprendido al día siguiente de la vigencia del presente acuerdo y hasta el 31 de diciembre de 2025.
• c) Validación: Acción y efecto de manifestar conformidad de los sujetos obligados, sobre la exactitud de la información de sus datos personales e institucionales registrados. En caso de ausencia de modificaciones, para los sujetos ya registrados se establece un plazo comprendido del 1 de enero al primer día hábil del mes de marzo de cada año a partir del 2026.

La policía verifica su paradero mediante el envío de mensajes de texto periódicos y pide que envíen una selfie dentro de los siguientes 15 minutos.

La policía utiliza tecnología de reconocimiento facial y seguimiento por GPS para determinar si la persona que se tomó la selfie está en casa. Si no está, rápidamente llegan tocando en la puerta con una multa potencialmente considerable.

La aplicación G2G de la empresa emergente local de tecnología Genvis ha sido utilizada por más de 150.000 personas en el estado desde que se lanzó en septiembre de 2020.

La misma tecnología, aunque proporcionada por diferentes empresas, se ha probado en los estados de Nueva Gales del Sur, Victoria, Australia Meridional y Tasmania.

Australia se destaca como la única democracia que utiliza tecnología de reconocimiento facial para ayudar en los procedimientos de contención de la covid-19, mientras que otros países rechazan la idea.

San Francisco fue la primera ciudad de EE.UU. que introdujo una moratoria contra el uso de reconocimiento facial por parte de la policía en mayo de 2019. Le siguieron rápidamente Oakland, también en California, y Somerville, en Massachusetts.

Amazon, Microsoft, IBM y Google declararon que no venderán sus algoritmos de reconocimiento facial a las fuerzas de seguridad hasta que exista una ley federal.

En noviembre de 2021, Facebook anunció que eliminaría 1.000 millones de “huellas faciales” y dejaría de usar la tecnología para etiquetar a personas en fotos.

La Comisión Australiana de Derechos Humanos pidió una moratoria sobre la tecnología hasta que Australia tenga una ley específica para regular su uso.

Los activistas de derechos humanos dicen que existe la posibilidad de que los datos personales obtenidos se utilicen para fines secundarios, y que es una pendiente resbaladiza hasta convertirse en un Estado de vigilancia.

Grupos como Amnistía Internacional advierten que el uso del reconocimiento facial conduce a la discriminación racial.

“La pandemia creó todas estas nuevas justificaciones para usar la tecnología de reconocimiento facial”, señala Mark Andrejevic, profesor de estudios de medios en la Universidad de Monash, en Melbourne, y autor de un libro de próxima publicación titulado “Facial Recognition” (Reconocimiento facial).

“Todo se puso en internet y las organizaciones estaban tratando de hacer que las cosas funcionaran muy rápido. Pero no se pensó en las implicaciones. ¿Queremos vivir en un mundo donde todo está renderizado y no hay espacios privados? Crea un nivel completamente nuevo de estrés que no conduce a una sociedad saludable”, asegura.

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Se necesita dar el consentimiento para usar la aplicación G2G, y también se necesitó después de los incendios forestales del “verano negro” de Australia de 2020, cuando aquellos que perdieron sus documentos de identificación usaron el reconocimiento facial para obtener los pagos de ayuda por desastre que daba el gobierno.

Pero ha habido ocasiones en que la tecnología de reconocimiento facial se ha usado de forma encubierta.

En octubre de 2021 se descubrió que el grupo de tiendas de conveniencia 7-Eleven había violado la privacidad de sus clientes al recopilar huellas faciales de 1,6 millones de clientes australianos cuando completaron encuestas de satisfacción.

Las huellas faciales supuestamente se obtuvieron para obtener perfiles demográficos y evitar que el personal alterara las encuestas aumentando sus calificaciones. La empresa no fue multada.

El Departamento del Interior de Australia comenzó a crear una base de datos nacional de reconocimiento facial en 2016 y parece estar listo para implementarla. En enero, presentó una licitación para que una empresa “construya e implemente” los datos.

“El reconocimiento facial está en la cúspide de un despliegue relativamente generalizado”, dice Andrejevic.

“Australia se está preparando para usar el reconocimiento facial para permitir el acceso a los servicios gubernamentales. Y entre las agencias gubernamentales que tienen que aplicacar la ley, definitivamente hay un deseo de tener acceso a estas herramientas”.

La mayoría de los gobiernos estatales han proporcionado a la base de datos central las licencias de conducir de sus residentes, y la base de datos también almacena fotos de visas y pasaportes.

En 2019 se propuso una ley para regular la tecnología de reconocimiento facial, pero se archivó después de que una revisión de un comité parlamentario descubriera que carecía de protecciones de privacidad adecuadas.

Entre sus críticos más firmes estaba el entonces Comisionado de Derechos Humanos de Australia, Edward Santow.

“Ahora nos encontramos en la peor de todas las situaciones, ya que no existe una ley específica, por lo que nos enfrentamos a algunas protecciones parciales que no son completamente efectivas y ciertamente no son integrales”, afirma Santow.

“Y, sin embargo, la tecnología continúa desplegándose”.

Santow está trabajando, con su equipo de la Universidad de Tecnología de Sydney, en formas de hacer que las disposiciones sobre privacidad sean más sólidas,

Una respuesta mundial variada

Parte del proyecto consiste en examinar los intentos de otros países de regular las tecnologías de reconocimiento facial.

Hay enfoques marcadamente diferentes en todo el mundo. Lo más común es confiar en un puñado de protecciones de privacidad limitadas que, según Santow, no abordan adecuadamente el problema; ese es el caso en Australia.

“Ningún país del mundo lo ha hecho bien”, señala Santow. “Si [las protecciones de privacidad fueran adecuadas], este proyecto sería realmente simple”.

Leila Nashashibi es una activista del grupo de defensa Fight for the Future, con sede en EE.UU., que trabaja para lograr una prohibición federal del reconocimiento facial y otros identificadores biométricos.

“Al igual que la energía nuclear y las armas biológicas, el reconocimiento facial representa una amenaza para la sociedad y nuestras libertades básicas que supera con creces cualquier beneficio potencial”, dice.

“El reconocimiento facial es diferente a cualquier otra forma de vigilancia porque permite el monitoreo automatizado y ubicuo de poblaciones enteras, y puede ser casi imposible de evitar. A medida que se propaga, la gente tendrá demasiado miedo de participar en movimientos sociales y manifestaciones políticas. La libertad de expresión se enfriará”.

En busca de huellas faciales en las redes sociales

El proveedor de tecnología de reconocimiento facial más prominente, la empresa estadounidense Clearview AI, parece no desanimarse por las demandas y las cuantiosas multas que está acumulando en una variedad de jurisdicciones.

Primero la tecnología atrajo la atención de los medios cuando un multimillonario la usó para identificar a la persona que iba a cenar con su hija, y actualmente el gobierno ucraniano la está usando para identificar a los soldados rusos muertos.

Sus familias son notificadas a través de las redes sociales, y las fotos a veces se envían como archivo adjunto.

También está intentando que su tecnología se use en las escuelas de Estados Unidos como un “sistema de gestión de visitantes”, el cual creen que podría usarse para ayudar a prevenir tiroteos al reconocer las caras de los estudiantes expulsados, por ejemplo.

La tecnología de reconocimiento facial y de objetos ya ha sido probada en varias escuelas por diferentes proveedores, incluido el reconocimiento de objetos que podría identificar un arma oculta.

“Clearview AI está explotando el terror y el trauma de las personas al decir que la vigilancia y el mantenimiento del orden son la respuesta”, afirma Nashashibi.

El director ejecutivo y fundador australiano de Clearview AI, Hoan Ton-That, no está de acuerdo.

Dice que la tecnología de reconocimiento facial tiene un gran potencial para la prevención del crimen, porque puede garantizar que solo las personas autorizadas tengan acceso a un edificio como una escuela.

“Hemos visto que nuestra tecnología se usa con gran éxito por parte de las fuerzas del orden público para detener el tráfico de armas, y tenemos la esperanza de que nuestra tecnología se pueda usar para ayudar a prevenir crímenes trágicos con armas en el futuro”, asegura.

En Australia, la tecnología de reconocimiento facial se está utilizando en varios estadios para evitar que entren sospechosos de terrorismo o hooligans del fútbol que han sido vetados.

Andrejevic cree que el uso del reconocimiento facial como medida de seguridad es un paso importante en la vigilancia y requiere una cuidadosa consideración.

“Las cámaras a menudo son criticadas porque solo ofrecen evidencias después del hecho, mientras que el reconocimiento facial crea información procesable en tiempo real para prevenir el crimen”, afirma. “Esa es una concepción muy diferente de la seguridad”.

Algunas fuerzas policiales de todo el mundo ya utilizan el reconocimiento facial en vivo.

La Policía Metropolitana de Londres, por ejemplo, lo usa para monitorear áreas específicas en busca de delicuentes buscados o personas que podrían representar un riesgo para el público.

Clearview ha creado una base de datos de búsqueda de 20.000 millones de imágenes faciales, en gran parte extrayendo fotos de las redes sociales sin consentimiento.

Ton-That ha dicho que la compañía no trabajará con gobiernos autoritarios como China, Corea del Norte e Irán. Sin embargo, ha encontrado problemas en algunas democracias.

Fue prohibida en Canadá y Australia y el 24 de mayo, la Oficina del Comisionado de Información (ICO, por sus siglas en inglés) de Reino Unido la multó con más de US$9,1 millones luego de una investigación conjunta con la Oficina del Comisionado de Información de Australia.

Se le ordenó eliminar los datos de los residentes británicos de sus sistemas.

En diciembre de 2021, el organismo de control de la privacidad de Francia descubrió que Clearview infringió el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de Europa.

Santow dice que el objetivo en Australia es desarrollar un enfoque matizado que fomente el uso de aplicaciones positivas e imponer límites para prevenir daños.

El peor de los casos sería replicar el sistema de “crédito social” de China, país cuyo gobierno rastrea a las personas y organizaciones para determinar su “confiabilidad”.

“Al determinar si un uso es beneficioso o dañino, nos referimos al marco básico internacional de derechos humanos que existe en casi todas las jurisdicciones del mundo”, señala Santow.

Por ejemplo, la ley exigiría el consentimiento libre e informado para utilizar el reconocimiento facial.

Sin embargo, si la tecnología provoca discriminación por su inexactitud en determinados grupos, el consentimiento sería irrelevante. Como dice Santow: “No puedes consentir que te discriminen”.

Cada vez más sofisticado y poderoso

“En los próximos dos años, vamos a ver un gran cambio en el uso de contraseñas, que son totalmente inseguras. La biometría se convertirá en la opción predeterminada”, dice O’Hara.

El reconocimiento facial funciona dividiendo el rostro en una serie de formas geométricas y mapeando las distancias entre sus “puntos de referencia”, como la nariz, los ojos y la boca.

Estas distancias se comparan con otras caras y se convierten en un código único llamado marcador biométrico.

“Cuando usas una aplicación de reconocimiento facial para abrir tu teléfono, no es una imagen de tu rostro lo que almacena tu teléfono”, explica Garrett O’Hara, de la empresa de seguridad Mimecast.

“Almacena una derivación algorítmica de lo que es tu cara matemáticamente. Parece un código largo de letras y números”.

El reconocimiento facial ha recorrido un largo camino desde que se desarrolló por primera vez en la década de 1960, aunque la tasa de error varía significativamente entre los diferentes sistemas que se utilizan en la actualidad.

Al principio, no podía distinguir entre hermanos o los cambios en el rostro de una persona a medida que envejecía.

Ahora es tan sofisticado que puede identificar a alguien que lleve una mascarilla o gafas de sol, y puede hacerlo a más de un kilómetro de distancia.

El mejor algoritmo de identificación de rostros tiene una tasa de error de solo el 0,08 %, según las pruebas del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE.UU.

Sin embargo, este nivel de precisión solo es posible en condiciones ideales, en las que los rasgos faciales son claros y despejados, la iluminación es buena y la persona está frente a la cámara.

La tasa de error para los individuos captados “al azar” puede llegar al 9,3%.

“Es una tecnología increíblemente útil. Pero si alguien nos hubiera preguntado hace 20 años, cuando arrancó el internet mundial, si queríamos vivir en un mundo en el que nuestras interacciones y actividades fueran recopiladas y rastreadas, la mayoría de nosotros probablemente habría dicho que sonaba espeluznante”, señala O’Hara.

“Ahora estamos replicando el seguimiento del espacio en línea para incluir también el espacio físico. Y no estamos haciendo las preguntas que deberíamos hacer”.

Uno de sus aspectos más problemáticos es su potencial para la discriminación racial y el sesgo.

La mayoría de las aplicaciones de reconocimiento facial se entrenaron inicialmente con conjuntos de datos que no eran representativos de la amplitud total de la comunidad.

“Al principio, los conjuntos de datos que se usaban se tomaban de todos de hombres blancos o personas blancas en general”, dice O’Hara.

“Y claramente, genera problemas cuando tienes personas de color o de diferentes etnias oantecedentes que no coinciden con los modelos de capacitación. Al final, son solo matemáticas. Este es el problema”.

Como resultado de esto, los sistemas de reconocimiento facial son propensos a cometer errores al intentar reconocer a personas pertenecientes a un grupo étnico minoritario, mujeres, personas con discapacidad y personas mayores.

Su uso ha resultado en arrestos falsos y otras consecuencias que alteran la vida de los afectados, señala Nashashibi.

Los “deepfakes” llevan el fraude a nuevas alturas

Ya sea una huella dactilar, un escaneo del iris, un análisis de la forma de caminar o una lectura capilar, ningún tipo de biometría es infalible.

A medida que la tecnología se vuelve más sofisticada, también mejoran los intentos de los piratas informáticos de manipularla para su propio beneficio.

Los “deepfakes” surgieron como una evolución de las técnicas de fraude, particularmente en relación con el reconocimiento facial digital (es decir, las fotos).

“Solía tomar varias horas crear un Deepfake usando herramientas de animación; ahora toma un par de minutos”, dice Francesco Cavalli, cofundador de Sensity AI, con sede en Ámsterdam.

“Todo lo que necesitas es una foto para crear un deepfake en 3D. Esto significa que los estafadores pueden escalar sus operaciones y los ataques se están disparando. Ni siquiera necesitas ser desarrollador o ingeniero. Puedes hacerlo tu mismo. Hay toneladas de aplicaciones que te permiten replicar la cara de cualquier persona”.

Sensity AI ayuda a gobiernos, institutos financieros e incluso sitios web de citas a detectar aplicaciones fraudulentas, ya sea para obtener pagos de ayuda por covid-19, almacenar dinero lavado en una cuenta bancaria o chantajear a alguien en Tinder.

La prueba de detección de caras con infrarrojo determina la temperatura corporal y el parpadeo cuando alguien toma una foto en internet, lo que significa que se detectará una foto de una persona “sintética”.

“En algún momento, los estafadores descubren cómo engañar a nuestros diferentes modelos, por lo que debemos idear nuevas técnicas continuamente”, dice.

A pesar de los desafíos en el camino hacia la regulación, Santow es optimista de que Australia pueda convertirse en un líder mundial en la regulación del reconocimiento facial.

“No puedo hablar en nombre de los gobiernos federal y estatales. Pero sé que entienden que existen fuertes preocupaciones de la comunidad y que es necesario generar confianza en la tecnología”.

“Australia podría proporcionar un buen modelo por varias razones”, agrega. “Tenemos un fuerte respeto institucional y corporativo de los derechos humanos. Puede que no sea perfecto, pero es fundamental para lo que somos como país. También somos un país innovador y desarrollador de tecnología”.

“Percibo que el mayor desafío no es redactar una ley infalible, sino asegurarse de que la ley en sí no sea ignorada”.

A pesar de que existen múltiples métodos de seguridad, el 54 por ciento de los usuarios en América Latina no protege sus dispositivos móviles y solo el 22 por ciento utiliza soluciones antirrobo, según una investigación de Kaspersky Lab del 2018. “Mediante la aplicación de protección con contraseña y el uso de una solución de seguridad robusta, incluida la protección antirrobo, se puede proteger su información personal, fotos y cuentas en línea contra pérdida y uso malicioso”, dice Dmitry Aleshin, vicepresidente de marketing de productos en Kaspersky Lab.

La biometría se hizo popular en los teléfonos en el 2013, cuando salió al mercado el iPhone 5S que ofrecía el TouchID. Esto se consideró la revolución en la usabilidad y seguridad en dispositivos, porque ya no era necesario un patrón. Javier Marroquin, desarrollador de aplicaciones y software, comenta que luego la industria revolucionó el diseño de los dispositivos cuando quisieron lograr móviles sin marcos, por lo que Android optó por dejar el reconocimiento de huella digital en la parte de atrás.

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Mientras que Apple decidió eliminarlo y utilizar el reconocimiento facial, tecnología que se hizo famosa con el iPhone X en 2017 y que caracteriza a los celulares de esta compañía.

Ante esta innovación nos cuestionamos qué da mejor seguridad a nuestro móvil, ¿la huella digital o el reconocimiento facial?

“No hay una respuesta certera ante esta pregunta. La huella digital es protagonista de los dispositivos Android, mientras que el reconocimiento facial es de Apple. Esta última aporta conveniencia y no tanto seguridad, por eso es por lo que siempre se pide que vaya acompañada de una PIN”, explica Roberto Muñoz, ingeniero en tecnología de software.

Actualmente, es más utilizada la huella digital porque la mayoría de las personas tenían el FaceID sin la mascarilla por lo que para utilizar el celular se la deben quitar, lo cual hace menos conveniente este método.

Huella digital

La huella digital es más cómoda porque cuando agarramos el móvil el dedo ya queda en el lugar justo – o cerca- para desbloquearlo. Se puede hacer sin mirar el celular, pero aún así es una acción voluntaria. “Se puede decir que esta opción ofrece comodidad y seguridad al mismo nivel”, afirma Muñoz.

Además, tiene alta diferenciabilidad porque las huellas no se repiten en ninguna persona y la edad no afecta su reconocimiento, por ello muchas veces es requerida para hacer alguna compra en línea. También es una opción muy precisa y se puede hacer a corta distancia.

Reconocimiento facial

Es una forma de identificación biométrica que se sirve de medidas corporales, en este caso la cara y cabeza, para verificar la identidad de una persona. La tecnología recoge un conjunto de datos biométricos únicos de cada persona asociados a su rostro y expresión facial para identificar, verificar y/o autenticar a una persona.

Muchas veces las características faciales se pueden repetir en las personas, sin embargo, esta tecnología utiliza patrones matemáticos únicos y dinámicos de cada uno, para hacer un sistema seguro.

Puede ser usado sin el consentimiento del usuario, ya que puede ser usado desde larga distancia. Además, es menos estable ya que sí se ve afectado por la edad o por algún accesorio que se porte en ese momento, como la mascarilla. “Quizá antes de pandemia este era el método más utilizado porque es mucho más práctico, sin embargo, ahora en dispositivos como los iPhone que no tiene la opción de huella digital porque es totalmente touch es más utilizado el PIN”, opina Muñoz.

En una entrada en el blog oficial de Meta (la empresa propietaria de Facebook), el vicepresidente para Inteligencia Artificial, Jerome Pesenti, explicó que con el cambio aquellas personas que tengan la opción de reconocimiento facial activada dejarán de ser identificadas en las imágenes en las que aparezcan.

Además, se eliminarán las plantillas de más de mil millones de caras de usuarios de las que la red social ya dispone.

“Los aspectos positivos del reconocimiento facial deben ser valorados en paralelo a la creciente preocupación social por esta tecnología, especialmente cuando los reguladores todavía no han fijado unas reglas claras”, apuntó Pesenti.

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Según la compañía, más de un tercio de sus usuarios activos diarios (es decir, que se conectan a Facebook por lo menos una vez al día) tienen activada la opción de reconocimiento facial, que permite identificarlos con nombre y apellidos en videos y fotos mediante el uso de inteligencia artificial.

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Esta tecnología, cada vez más usada y muy popular, por ejemplo, en los teléfonos celulares para desbloquearlos o para acceder a ciertas aplicaciones, es objeto de duras críticas por parte de activistas y políticos en todo el mundo, que la ven como una potencial herramienta de control ciudadano o de discriminación.

La decisión de Facebook afectará también a su sistema para personas con discapacidad visual, que usa inteligencia artificial para identificar a los amigos o familiares de personas ciegas en fotografías e informarles de su presencia en la imagen.

Con el cambio, esta función dejará de estar operativa.

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Otras de las funcionalidades que desaparecerán serán las recomendaciones de etiquetas para amigos o familiares y las notificaciones a los internautas cuando alguien suba a la red una fotografía o video en el que aparecen.

¿Pero qué pasa con los datos generados a partir de tu cara? ¿Y qué significa que tu cara se convierta en datos?

Ya existen muchos datos sobre millones de caras. Hemos ofrecido nuestros rostros en las redes sociales y en las fotos almacenadas en la nube.

Pero aún no hemos determinado a quién pertenecen los datos asociados a los contornos de nuestros rostros.

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En la era de las grandes tecnologías, tenemos que reflexionar sobre las expectativas que podemos y debemos tener sobre quién tiene acceso a nuestros rostros.

Los recientes disturbios en el Capitolio de Estados Unidos han puesto la cuestión en el punto de mira, ya que el reconocimiento facial se convierte en una herramienta vital para identificar a los que participaron en la protesta:

¿Cuál es el poder de la tecnología de reconocimiento facial? ¿Estamos preparados para asumirlo?

Incluso antes de los disturbios, la tecnología de reconocimiento facial se estaba utilizando de muchas maneras que probablemente no hemos considerado con la suficiente seriedad, y muchos de nosotros hemos contribuido voluntariamente a generar datos sobre nuestros rostros, ya sea explícita o implícitamente.

La tecnología de reconocimiento facial, por ejemplo, está muy presente en los espacios públicos.

A la hora de decidir sobre el uso de esta tecnología para garantizar el cumplimiento de la ley, para vigilancia o para otras iniciativas de claros fines sociales, debemos parar y preguntarnos: ¿cuáles son los costes de perder nuestras caras en favor de los datos?

Las consecuencias son graves, incluso para el derecho a la intimidad y nuestra capacidad de vivir sin vigilancia.

Rastrear nuestros movimientos

En Belgrado, según informes y un vídeo de la ONG SHARE Foundation, realizado en apoyo de su iniciativa #hiljadekamera (miles de cámaras), se desplegarán cámaras de alta definición para diversas funciones de vigilancia.

El director de SHARE, Danilo Krivokapić, sostiene que la tecnología de reconocimiento facial de esas cámaras rastreará los movimientos de los individuos cuando deambulen por la ciudad serbia.

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Las fotos que ya existen en el sistema se cotejan con los datos captados por las cámaras y luego se analizan mediante un sistema de inteligencia artificial.

Esta tecnología abre la posibilidad de rastrear los movimientos de una persona en tiempo real mientras se mueve por Belgrado. Y no es el único lugar donde ocurre.

Los gobiernos y la vigilancia van de la mano, y la tecnología de reconocimiento facial les da más opciones y formas de rastrear y restringir el movimiento de las personas dentro de sus fronteras.

La ciudad de Londres decidió el año pasado desplegar cámaras con capacidad de reconocimiento facial junto a sus 627.727 cámaras de CCTV. La medida provocó protestas.

Las empresas también lo emplean

Y no solo los gobiernos quieren tu cara.

El año pasado, Cadillac Fairview, una de las mayores empresas inmobiliarias comerciales de Norteamérica, fue denunciada por la Oficina del Comisario de Privacidad de Canadá por instalar cámaras discretas en 12 de sus centros comerciales, incluido el emblemático Eaton Centre de Toronto.

Estas cámaras captaron cinco millones de imágenes de clientes y utilizaron un software de reconocimiento facial que generó más datos, incluidos el sexo y la edad.

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Aunque las imágenes se borraron, los datos generados a partir de ellas fueron conservados en un servidor por un tercero.

En respuesta al informe del comisario de privacidad, el diputado del partido Nueva Democracia Charlie Angus declaró: “Tenemos derecho a poder ir a lugares públicos sin que nos fotografíen, nos rastreen y nos metan en máquinas de seguimiento de datos, ya sea para las empresas o para la policía y el gobierno”.

Por desgracia, Angus se equivoca: no existe tal derecho.

Y ya que Cadillac Fairview no se quedó con las fotos, sino con los datos de los rostros que aparecían en las fotos, el problema es el consentimiento, no la violación del derecho a la intimidad.

¿Qué derechos tenemos cuando ofrecemos nuestros rostros a la datificación?

La periodista Rebecca Heilweil documenta las múltiples formas en que introducimos la tecnología de reconocimiento facial en nuestras vidas.

Muchos están familiarizados con la tecnología de etiquetado de fotos de Facebook, que etiqueta no sólo tu cara, sino a otras personas en tus fotos.

Esta tecnología también está presente en las apps de fotos de Google y Apple.

Pero este tipo de tecnología de reconocimiento facial se está extendiendo a otros ámbitos.

Por ejemplo, el fabricante de automóviles Subaru la despliega para detectar distracciones al volante.

Apple ofrece funcionalidades llamadas HomeKit que cruzan los datos recogidos de varios dispositivos y utiliza el reconocimiento facial para decirte si un amigo, reconocido por tus fotos, está en la puerta.

Nest Hub Max de Google emplea la tecnología de reconocimiento facial para, literalmente, buscarte; de la misma forma en que siempre está escuchando para oír las palabras: “OK, Google”.

Y Hirevue utiliza la inteligencia artificial para evaluar las imágenes de posibles empleados y decidir sobre su idoneidad y probabilidad de éxito.

Parte fundamental de lo que somos

El rostro humano es una de las cosas más básicas que los niños pequeños reconocen y aprenden, a medida que sus cerebros ordenan el mundo.

Es una parte fundamental de lo que somos como especie, su importancia es tal que apenas puede expresarse con palabras.

¿Los datos asociados a ese rostro -es decir, la representación digital de tu rostro a partir de tu cara real o tus fotos- forman parte de esa esencia fundamental de ti que quieres salvaguardar para ti mismo?

¿O esa es una ingenua esperanza en nuestro mundo de datos?

Lo que nos lleva de nuevo a la insurrección del Capitolio de EE.UU.

Sin duda, es justo que la tecnología de reconocimiento facial se utilice para llevar a los supremacistas blancos ante la justicia. ¿Pero a qué precio?

Conocemos los sesgos de los datos existentes contra las personas de color, las mujeres y las personas con bajos ingresos.

Sabemos que la policía que utiliza estos datos sesgados en nombre de la vigilancia algorítmica, que ha dado lugar a un acoso a esas comunidades puestas en entredicho y a detenciones injustas de personas negras.

Es mucho lo que está en juego, no sólo para las fuerzas del orden, sino para nuestro derecho a la intimidad como individuos.

Nuestras expectativas sobre la recopilación de datos y la privacidad no se ajustan a lo que realmente es la recopilación y el almacenamiento de datos, sean faciales o no.

Por eso es importante considerar nuestros derechos en su apropiado contexto.

Nuestros datos personales se han recogido y se recogen cada día a un ritmo asombroso.

Esto está provocando un cambio fundamental no sólo en términos económicos y éticos, sino en la forma en que vivimos como seres humanos.

Nuestra comprensión de los derechos humanos y las leyes correspondientes para protegerlos necesitan ser reiniciados para que contemplen los cambios que se están produciendo en la forma en que se recogen nuestros datos.

*Wendy H. Wong es profesora de ciencias políticas en la Universidad de Toronto

Esta nota apareció originalmente en The Conversation y se publica aquí bajo una licencia de Creative Commons.

Haz clic aquí para leer la versión original.

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Según informó Vingroup en un comunicado, la tecnología desarrollada por la compañía VinAI Research, una división especializada en inteligencia artificial, solo necesita analizar una parte de la cara para reconocer con precisión a las personas.

El doctor Bui Hai Hung, director de Vin AI Research, afirmó que su empresa está dispuesta a compartir esta tecnología de forma gratuita para contribuir a la salud pública.

La empresa no indicó cuándo estará disponible esta tecnología, que se puede utilizar con las cámaras de los dispositivos móviles sin necesidad de sensores adicionales, lo que ayuda a una instalación fácil y económica.

Vsmart, la marca de móviles más potente de Vietnam, lanzó sus primeros teléfonos en diciembre de 2018, desarrollados por la española BQ tras su adquisición por Vingroup, el mayor grupo industrial de Vietnam.

El uso de esta tecnología puede parecer justificado, sobre todo cuando ayuda a la policía a rastrear delincuentes y a hacer la vida del ciudadano común más segura.

Pero, ¿cómo la observación constante afecta a aquellos ciudadanos que se supone que deben ser protegidos de la delincuencia?

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Es fácil imaginar que una observación generalizada por cámara cambiará el comportamiento de las personas. A menudo, tales cambios representan una mejora.

Varias investigaciones han demostrado que las personas se vuelven más caritativas cuando están siendo observadas y se lavan las manos con más frecuencia para evitar la transmisión de enfermedades, por ejemplo.

Dado que esta serie de resultados positivos son para el beneficio de todos, parecería que una aumentación del monitoreo de los individuos es positiva para la sociedad en su conjunto, siempre y cuando las normas de privacidad se sigan de manera estricta.

Un efecto “lupa” magnificador

De acuerdo con mis investigaciones, hay una consecuencia de ser observado que hasta ahora ha sido ignorada en el debate sobre el aumento de la videovigilancia.

Los coautores de este estudio y yo descubrimos, realizando varios experimentos, que la observación cambia no solo cómo las personas actúan, sino también cómo piensan.

Específicamente, descubrimos que cuando la gente sabe que está siendo observada, se ven a sí mismas a través de los ojos del observador (o mediante el lente de una cámara).

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Al adoptar la perspectiva del observador además de la propia, las personas se perciben a sí mismas como si estuvieran bajo una lupa. Como resultado, sus acciones se sienten exageradas.

Por ejemplo, les pedimos a algunos voluntarios que comieran una porción de papas fritas frente a una cámara, mientras que otros comían lo mismo sin ser observados. Aquellos que habían sido grabados pensaron que habían comido porciones más grandes, pues sintieron su comportamiento como si hubieran estado bajo una lupa.

Tal hallazgo podría parecer una consecuencia inofensiva de un aumento de la observación, dados sus otros beneficios.

Pero igualmente se encontraron patrones de pensamiento más preocupantes cuando se observó a las personas por cámaras.

Errores y fallas originadas en la mente

Le pedimos a otro grupo de voluntarios que completara un examen, en el cual inevitablemente dieron algunas respuestas incorrectas.

Aquellos voluntarios que habían sido observados durante la prueba pensaron que habían dado más respuestas incorrectas que los voluntarios no observados, aunque en realidad no hubo ninguna diferencia entre los dos grupos.

Por consiguiente, se cree que en el caso de los voluntarios que fueron observados, sus errores surgieron en sus mentes.

Lo mismo sucedió cuando encuestamos a jugadores de bádminton después de una serie de torneos. Aquellos jugadores cuyos equipos perdieron, pensaron que eran personalmente responsables de la derrota mientras más espectadores los vieron jugar.

Nuevamente, cualquier error durante el juego se hizo, o pareció, más grande cuando un jugador sintió que estaba siendo observado mientras jugaba para el equipo perdedor.

En otras palabras, ser observado cambió la manera en que las personas pensaban sobre cómo habían actuado en todos estos casos.

Efectos sobre la confianza y el autoestima

Todavía no sabemos los efectos de esta especie de lupa sobre los pensamientos y sentimientos de las personas a largo plazo, pero sentir de manera amplificada nuestros errores y fallas podría dañar nuestra confianza y autoestima.

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Del mismo modo, pequeños obstáculos pueden parecer más graves bajo observación constante.

Alguien que disfruta saliendo de su casa en pijama para ir a comprar algo de comida rápida podría pensar que se trata de un episodio vergonzoso o asqueroso cuando se observa haciendo algo así.

A medida que la observación por cámara se vuelve cada vez más frecuente, los ciudadanos preocupados por su privacidad tienen la seguridad de que la mayoría de las grabaciones nunca serán revisadas y se borrarán después de un corto tiempo.

Sin embargo, apenas estamos comenzando a comprender algunas de las consecuencias psicológicas del aumento de la observación por cámara.

En realidad, sus efectos sobre el pensamiento y los sentimientos de las personas pueden ser duraderos, incluso mucho después de que la cinta de la cámara haya sido borrada.

*Janina Steinmetz es profesora titular de Marketing en la Cass Business School de la Universidad de Londres.

Esta nota apareció originalmente en The Conversation y se publica aquí bajo una licencia de Creative Commons.

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Wong indica que el nuevo sistema pedirá a los usuarios que verifiquen sus identidades al hacer una selfie en video mientras miran en diferentes direcciones. La pantalla de incorporación de Facebook dice que el sistema “nos ayuda a confirmar su identidad y comprobar que es una persona real”.

El sistema de verificación solicitará a los usuarios que durante el procedimiento del video selfie, se incorpore dentro de un marco redondo que aparece en la pantalla del dispositivo móvil para que se pueda adaptar la imagen completa.

This is how Facebook's Facial Recognition-based Identity Verification looks like

It asks me to look at several directions within the circle

It explicitly states no one else will see the video selfie and will be deleted 30 days after the confirmation pic.twitter.com/296bGRDyYZ

— Jane Manchun Wong (@wongmjane) November 5, 2019

Además, Wong dijo que Facebook asegura que este video no será visto por nadie y que lo eliminarán después de 30 días.

Facebook indició que la función se trata de una versión más avanzada de la prueba estándar CAPTCHA, y que el objetivo es ayudar a los sistemas de la red social a determinar en tiempo real quién está operando la cuenta: una persona o un bot.

La compañía también dijo que, a pesar de ser llamado “video selfie“, la función de seguridad no utiliza reconocimiento facial. “Esta prueba es uno de los pasos que usamos para determinar que una persona real está operando una cuenta en lugar de un bot. No utiliza reconocimiento facial. En cambio, detecta movimiento y si hay una cara en el video”, indicó un portavoz de Facebook.

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¿Por qué experimentamos pareidolia?

Si encuentras rostros en sitios sorprendentes, no te preocupes. Estás en buena compañía.

Este fenómeno tiene una explicación simple: el cerebro humano está “cableado” para reconocer rostros.

La pareidolia tiene sentido desde un punto de vista evolutivo, asegura el psicólogo Rob Jenkins, de la Universidad de York en Inglaterra.

“Si hay un rostro cerca, hay una mente cerca. Y eso significa que hay alguien que potencialmente puede causarte mucho bien o mucho daño”, dice.

El reconocimiento de rostros comienza muy temprano en nuestra vida.

“Bebés con apenas nueve minutos de vida parecen mostrar una preferencia por patrones similares a caras”, señala Jenkins.

En un experimento, bebés recién nacidos pasaron más tiempo mirando patrones de puntos y rayas que se asemejaban a un rostro, que otros patrones aleatorios.

Y no hace falta recibir mucha información o estímulos visuales para que descifremos un rostro. Unas marcas oscuras en la posición de los ojos y la boca ya es suficiente.

¿Pero somos los humanos realmente tan especiales?

Esta “habilidad”, sin embargo, no parece ser exclusiva de los seres humanos.

Un estudio de 2017 constató que las ovejas tienen la capacidad de reconocer rostros humanos familiares.

Investigadores de la Universidad de Cambridge en Inglaterra lograron entrenar ovejas para que reconocieran los rostros de los actores Jake Gyllenhaal y Emma Watson.

También los del expresidente de Estados Unidos Barack Obama, y de la expresentadora de noticias de la BBC Fiona Bruce.

Y aunque los humanos tenemos una gran habilidad para reconocer rostros familiares, no somos tan buenos con las caras extrañas.

Cuando investigadores mostraron a los participantes en un experimento rostros desconocidos, el margen de error fue de 20%.

Con caras que no conocemos, diferencias sutiles en expresión, iluminación, maquillaje o peinado pueden afectar nuestras habilidades de reconocimiento.

¿Qué tan buenos somos en comparación con las máquinas?

Los software de reconocimiento facial existen desde hace tiempo, pero no han logrado el nivel de exactitud esperado, según el corresponsal de tecnología de la BBC, Rory Cellan-Jones.

Cuantas más imágenes procesa una computadora, menos preciso tiende a ser el reconocimiento.

“Hay una extraordinaria variación en la información que contienen las imágenes usadas para entrenar computadoras”, señaló Rory Cellan-Jones.

¿Quién ganará entonces la batalla de la pareidolia? ¿Los seres humanos o las computadoras?

“Depende de la tarea”, aseguró Rob Jenkins. “Si se trata de una persona que reconoce un rostro familiar, apuesto por los seres humanos. Pero si la cara es desconocida, habrá situaciones en que la máquina compita de igual a igual”.

Jenkins cree, sin embargo, que con el rápido avance de la tecnología, en algún momento no muy lejano las máquinas serán más eficientes que las personas en el reconocimiento facial.

El estudio, publicado en la revista Nature Neuroscience, asegura que la identificación se consigue con la prácticay que la experiencia es lo que hace que las regiones encargadas del reconocimiento se desarrollen.

La identificación facial no puede achacarse a la herencia genética ya que también reconocemos objetos que existen desde hace poco tiempo -en términos evolutivos- como los edificios o textos nuevos, apunta el documento.

Según el artículo, todo es cuestión de los estímulos a los que nos expongan, y si es a una edad temprana, mejor. 

Este grupo de científicos asegura que el cerebro tarda 200 días en desarrollar la parte encargada del reconocimiento facial.

Por eso, sostienen que usar la exposición temprana a rostros en algunas terapias puede ayudar en algunos trastornos que presentan déficit de habilidades sociales.

Para los investigadores, las primeras experiencias tienen un papel fundamental en el desarrollo cognitivo y sensorial para adquirir esta capacidad.

Posibles tratamientos

La importancia del descubrimiento puede tener aplicaciones prácticas, reclaman los especialistas de Harvard.

Creen que podría ayudar a encontrar respuestas y tratamientos sobre algunos de los trastornos de tipo neurológico tales como el autismo o la prosopagnosia, una clase de síndrome que impide reconocer las caras, incluso la de uno mismo.

“La falta de habilidades sociales que presentan algunas personas del espectro autista puede ser un efecto secundario de la falta de práctica de mirar a la cara y, de hecho, las personas con estas enfermedades es algo que evitan”, según Livingstone, co-autora del estudio. 

Los especialistas dicen que exponer a una edad temprana a los individuos con este tipo de trastornos o síndromes puede reportar beneficios y evitar la aversión que sienten a mantener el contacto visual cara a cara.

El experimento

Para el experimento, el equipo de neurobiólogos usó dos grupos de macacos-primates muy cercanos al ser humano en términos evolutivos- y controlaron su actividad cerebral durante un año.

En uno de los grupos, los primates se criaron con su madre e interactuaron con otros especímenes.

El segundo grupo fue criado exclusivamente por los cuidadores humanos que además llevaban máscaras durante todo el experimento para evitar que vieran su cara.

Después de 200 días de vida, los científicos empezaron a realizar resonancias magnéticas para poder extraer imágenes cerebrales y detectar las neuronas responsables del reconocimiento facial, además de monitorizar otras regiones del cerebro encargadas de identificar objetos u otras partes del cuerpo.

Lo que comprobaron tras leer los resultados de la resonancia es que el grupo que se había criado sólo con sus cuidadores portando las máscaras no presentaba actividad en la región que controla el reconocimiento facial. 

Además, mostraron fotos de humanos y otros primates a ambos grupos.

El grupo que se había criado en libertad prestaba atención a las caras mientras que el otro se fijaba más en las manos y otras partes del cuerpo.

Para los científicos estos resultados sugieren que si hay una privación sensorial, si no hay estímulo, el cerebro selecciona y se fija sólo en las formas y objetos a los que está acostumbrado.

“El cerebro tiende a ser muy bueno en reconocer cosas que el individuo ve a menudo pero muy malo en identificar las cosas que ve muy pocas veces”.

Por ello, los científicos afirman que esta capacidad tiene que estimularse y aprenderse, no viene dada por naturaleza.

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Los asistentes de voz de Amazon y Microsoft podrán comunicarse entre sí

La cadena de restaurantes se asoció con el sistema de pago móvil Alipay, del gigante chino del comercio electrónico Alibaba, para crear esta nueva tecnología, descrita como una “primicia mundial”.

El terminal de pedidos funciona comparando los rostros de los clientes con la foto que tienen en su cuenta Alipay para validar el pago.

• Lea más: El reconocimiento facial robotizado superará al ojo humano en precisión

En China, cada vez es más corriente el uso de la tecnología de reconocimiento facial, que ya se emplea en el Templo del Cielo, un famoso lugar turístico de Pekín, para disuadir a quienes roban papel higiénico o por la aerolínea China Southern, que la utiliza como sustitución de las tarjetas de embarque.

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Avances

La clave del gran avance en los últimos años de este tipo de tecnologías inspiradas en el uso de inteligencia artificial se debe al impulso del llamado “aprendizaje profundo” y la capacidad de los ordenadores de aprender por sí mismos, siguiendo modelos de redes neuronales.

• Qué es el “aprendizaje profundo” de la inteligencia artificial y cómo ya está cambiando la vida de millones de personas en todo el mundo

En los próximos años, gracias a la inteligencia artificial, la industria publicitaria será capaz de ajustar “a la carta” los mensajes a la hora de dirigirlos a sus potenciales clientes y saber con mayor precisión y antelación qué necesitan o quieren.

| @inter_pl | Inventan en #Japón unas gafas que impiden el reconocimiento facial en fotos. http://t.co/CgNIw8XPPs pic.twitter.com/1wcZlwzCC2

— Prensa Libre (@prensa_libre) August 10, 2015

De hecho, las máquinas ya interpretan incluso radiografías mejor que algunos médicos a la hora de diagnosticar enfermedades como el cáncer, y también los ordenadores son capaces de detectar errores en procesos industriales que permiten adelantarse a posibles problemas de fabricación y evitar costes futuros.

Tecnología superará al ojo humano

El reconocimiento facial robotizado, una tecnología ya muy avanzada, está en camino de superar al ojo humano en precisión, una vez que se incluyan imágenes 3D en el procesado de los datos, un reto en el que trabajan los tecnólogos, dijo uno de los creadores del sistema de identificación que usa Facebook. Lea más.

Alegría, tristeza, sorpresa, incredulidad, odio o venganza son emociones que el sujeto puede ocultar forzando expresiones del rostro pero que la tecnología ya sabe desenmascarar, insisten los expertos.

Esto permite desentrañar incógnitas como si un político es sincero cuando habla en público o si un anuncio publicitario realmente está calando en la gente.

Las grandes empresas tecnológicas han visto en esto todo un filón. A principios de año, se sabía del desembolso millonario de Apple por Emotient, una empresa emergente que utiliza “inteligencia”  artificial para interpretar emociones mediante análisis de microexpresiones faciales.

Anteriormente, la empresa emergente IMRSV fue adquirida por la firma de software de reconocimiento facial Kairos, con sede en EEUU, mientras que la estadounidense Affectiva de analítica emocional lograba mantener su pujanza tras varias inyecciones presupuestarias millonarias.

También Microsoft está volcada en la investigación cognitiva de emociones con iniciativas tecnológicas como Project Oxford, aún en fase de pruebas.

La consejera delegada de la firma española startup Emotion Research LAB, María Pocoví, señaló  el potencial de esta tecnología de reconocimiento de emociones a partir del análisis de microexpresiones faciales, que supone “un paso de gigante”  en la comprensión de los sentimientos humanos en tiempo real por parte de las máquinas.

El sistema diseñado por su empresa funciona a partir de una “webcam”  que graba la imagen de la cara cuyas microexpresiones se quieren identificar, y además incluye un sistema de visión artificial y un complejo algoritmo matemático para la interpretación de los datos.

La fiabilidad de la herramienta se sitúa en torno al 97 por ciento, y se está aplicando para temas de marketing, publicidad y para analizar el grado de veracidad de los mensajes que transmiten los políticos, añadió.

Las aplicaciones futuras de este tipo de tecnologías son infinitas, añadió. De hecho, alguna empresa ya la ha probado para evaluar niveles de dolor de pacientes con ciertas patologías en función de las expresiones de sufrimiento en sus rostros.

La capacidad de identificar emociones por parte de las máquinas no se limita a ámbitos visuales sino que las empresas la están extendiendo a temas de voz.

IBM está desarrollando sofisticados productos que tienen en cuenta el habla para saber cómo siente una persona.

En España, empresas como Telefónica investigan con “inteligencia artificial”  para la identificación de sensaciones de los usuarios más allá del simple reconocimiento de sus palabras.

Su objetivo, entre otros, es dotarse de información más completa del usuario que contacta con sus centros de llamadas y conocer mejor sus opiniones; no sólo mediante el análisis de los contenidos de sus mensajes sino evaluando asimismo otros parámetros, como tono de voz, la dicción y las pausas.

Los niveles de precisión de los ordenadores gracias a la inteligencia artificial a la hora de identificar rostros son ya casi iguales a los del ojo humano, pero en breve podrían superar los del hombre, dice este joven israelí, actualmente socio de un fondo de inversión dotado con 150 millones de euros (unos US$164.6 millones) para proyectos de capital riesgo.

En una entrevista Shochat explica que el escollo para que la identificación de imágenes robotizadas no tenga ya una precisión del cien por cien, por encima de la del hombre, cuya efectividad está en torno al 98 por ciento, no es técnico, dado que los algoritmos estarían resueltos, sino por falta de imágenes suficientes en 3D, todavía muy escasas.

La tecnología de reconocimiento facial funciona a partir de comparaciones entre los atributos de la cara de la persona que se quiere identificar y los de millones de individuos con características similares contenidas en una enorme base de datos.
Cuanto mayor sea el volumen de información disponible, mayor será la precisión del sistema a la hora de reconocer las caras, detalla.D

ado que las cámaras 3D son todavía excesivamente caras, las imágenes en tres dimensiones hasta el momento accesibles son escasas, algo que previsiblemente cambiará según pase el tiempo, afirma este experto informático.

Shochat ha creado varias “start up” (empresas tecnológicas nuevas y con posibilidades de crecimiento) de éxito antes de la venta de face.com.

El uso de imágenes de rostros en 3D para identificación masiva facial será “un hito” tecnológico, añade. Sus aplicaciones podrían extenderse a áreas como la seguridad, para el reconocimiento automático de criminales o delincuentes, a partir de la comparación de imágenes.

La clave del gran avance en los últimos años de este tipo de tecnologías inspiradas en el uso de inteligencia artificial se debe al impulso del llamado “aprendizaje profundo” y la capacidad de los ordenadores de aprender por sí mismos, siguiendo modelos de redes neuronales.

El emprendedor destaca que se está produciendo un auténtico “movimiento tectónico” en este ámbito, con capacidades por parte de las máquinas cada vez más cercanas a las de los humanos.

De hecho, recuerda, las máquinas ya crean producciones con tintes de creatividad, como piezas de música con una calidad comparable a la de obras de los mejores artistas.

En los próximos años, gracias a la inteligencia artificial, la industria publicitaria será capaz de ajustar “a la carta” los mensajes a la hora de dirigirlos a sus potenciales clientes y saber con mayor precisión y antelación qué necesitan o quieren.

De hecho, las máquinas ya interpretan incluso radiografías mejor que algunos médicos a la hora de diagnosticar enfermedades como el cáncer, y también los ordenadores son capaces de detectar errores en procesos industriales que permiten adelantarse a posibles problemas de fabricación y evitar costes futuros.

Los niveles de precisión de los ordenadores gracias a la inteligencia artificial a la hora de identificar rostros son ya casi iguales a los del ojo humano, pero en breve podrían superar los del hombre, dice este joven israelí, actualmente socio de un fondo de inversión dotado con US$164,6 millones para proyectos de capital riesgo.

Shochat explica que el escollo para que la identificación de imágenes robotizadas no tenga ya una precisión del cien por cien, por encima de la del hombre, cuya efectividad está en torno al 98 por ciento, no es técnico, dado que los algoritmos estarían resueltos, sino por falta de imágenes suficientes en 3D, todavía muy escasas.

La tecnología de reconocimiento facial funciona a partir de comparaciones entre los atributos de la cara de la persona que se quiere identificar y los de millones de individuos con características similares contenidas en una enorme base de datos.

Cuanto mayor sea el volumen de información disponible, mayor será la precisión del sistema a la hora de reconocer las caras, detalla.

Dado que las cámaras 3D son todavía excesivamente caras, las imágenes en tres dimensiones hasta el momento accesibles son escasas, algo que previsiblemente cambiará según pase el tiempo, afirma este experto informático.

Video de Brit Lab en el que se explica cómo funciona el reconocimiento facial

Shochat ha creado varias start up (empresas tecnológicas nuevas y con posibilidades de crecimiento) de éxito antes de la venta de face.com.

El uso de imágenes de rostros en 3D para identificación masiva facial será “un hito”  tecnológico, añade. Sus aplicaciones podrían extenderse a áreas como la seguridad, para el reconocimiento automático de criminales o delincuentes, a partir de la comparación de imágenes.

Avances

La clave del gran avance en los últimos años de este tipo de tecnologías inspiradas en el uso de inteligencia artificial se debe al impulso del llamado “aprendizaje profundo”  y la capacidad de los ordenadores de aprender por sí mismos, siguiendo modelos de redes neuronales.

El emprendedor destaca que se está produciendo un auténtico “movimiento tectónico”  en este ámbito, con capacidades por parte de las máquinas cada vez más cercanas a las de los humanos.

De hecho, recuerda, las máquinas ya crean producciones con tintes de creatividad, como piezas de música con una calidad comparable a la de obras de los mejores artistas.

En los próximos años, gracias a la inteligencia artificial, la industria publicitaria será capaz de ajustar “a la carta”  los mensajes a la hora de dirigirlos a sus potenciales clientes y saber con mayor precisión y antelación qué necesitan o quieren.

De hecho, las máquinas ya interpretan incluso radiografías mejor que algunos médicos a la hora de diagnosticar enfermedades como el cáncer, y también los ordenadores son capaces de detectar errores en procesos industriales que permiten adelantarse a posibles problemas de fabricación y evitar costes futuros.

Para lograrlo, en el dispositivo se han instalado 11 luces LED con longitudes de onda cercanas a la luz infrarroja en las zonas de alrededor de los ojos, que los usuarios pueden encender cuando no quieren que sus rostros sean detectados.

Las luces con un espectro cercano a la luz infrarroja no son perceptibles para la visión humana, por lo que las LED son invisibles para una persona que esté situada frente al usuario.

Sin embargo, puesto que las cámaras convencionales sí detectan ese rango de luz, las LED se reflejarán en la fotografía como ruido creando unas diferencias de luminosidad en torno a los ojos que hará que el reconocimiento facial falle, explicó Echizen.

Actualmente, las cámaras cuentan con funciones que permiten incluir en los datos de las fotografías informaciones como la fecha y la ubicación en la que fue tomada.

“Si una persona puede ser identificada no será difícil encontrar otra información relacionada a través de internet, lo que supone una vulneración de la privacidad”, opinó el investigador.

El NII tiene previsto empezar a comercializar las “PrivacyVisor” en junio del 2016, y estima que su precio superará los US$240.

Para lograrlo, el instituto nipón y la localidad de Sabae (prefectura de Fukui, oeste) -principal núcleo de producción de monturas de gafas de Japón-, ha lanzado una campaña de financiación colectiva (crowdfunding) en la que ya llevan recaudados el 60 por ciento de los US$16 mil 200  requeridos.

Aunque actualmente el prototipo existente está hecho de resina, la versión comercial utilizará una montura de titanio y contará con un diseño más “moderno”, indicó Echizen.

Los expertos coinciden en que las contraseñas tradicionales son molestas, anticuadas y vulnerables.

Esta semana Yahoo y Microsoft ofrecieron algunas alternativas. Yahoo dice que puede textear contraseñas temporales a los usuarios de teléfonos cada vez que quieran abrir sus cuentas en Yahoo.

Microsoft dijo que está desarrollando tecnología de reconocimiento facial y dactilar para Windows 10, el nuevo sistema operativo que presentará a mediados de año para que los usuarios puedan tener acceso a sus cuentas por medio de reconocimiento facial y dactilar.

Sin acuerdos

Yahoo promete conveniencia y seguridad a los usuarios para que decidan recibir contraseñas a pedido, enviadas por mensaje de texto a su móvil cada vez que quieran abrir su cuenta de Yahoo. De modo que no hay necesidad de crear o memorizar una contraseña para los correos.

Pero los expertos no concuerdan “Yahoo no ha hecho más que facilitar a los piratas informáticos”, dijo Tim Erlin, estratega de la firma Tripwire de seguridad cibernética.

Las contraseñas temporales pueden caer en manos de quien robe el teléfono. Los móviles también pueden ser infectados con virus que interceptan o copian los mensajes de texto.

Reconocimiento facial

Por su parte Microsoft anunció esta semana que está desarrollando tecnología de autentificación biométrica para la próxima versión de su programa de Windows para que los usuarios puedan activar sus computadoras o teléfonos con imágenes del rostro, el iris o las huellas dactilares.

Los usuarios de Windows 10 también podrían usar el mismo método para tener acceso a otras cuentas en internet. Microsoft está entregando programas afines a a los desarrolladores de aplicaciones y portales independientes para que puedan verificar la identidad del usuario. Por una combinación de información biométrica y un codigo en calbe generando automáticamente por la computadora o teléfono del cliente, escribió en un Blog Joe Belfioer, uno de los vicepresidentes de Microsoft

Otras acciones de seguridad

Google ya ofrece reconocimiento facial como una opción para activar teléfonos Android, aunque no se usa demasiado. Apple y Samsung ofrecen identificación dactilar para destrabar algunos teléfonos.

Decididamente hacen falta alternativas a las contraseñas, afirma el experto Al Pascual, que estudia bancos y pagos para la firma Javelin Strategy & Research. Demasiada gente usa la misma contraseña para varias cuentas y rutinariamente se las roban. “Las contraseñas hoy día” , afirmó, “son más un riesgo que una seguridad” .