Fácil; el entrenamiento de un algoritmo. En Facebook funciona un potente algoritmo de reconocimiento facial, el mismo que es capaz de sugerirnos el etiquetado de personas en todas las fotografías que subimos. Cuando hacemos estas etiquetas, de hecho, estamos ‘entrenando’ al algoritmo de la compañía de Mark Zuckerberg de forma gratuita, y dejando que Facebook pueda aumentar sus ingresos basados en la publicidad personalizada. Esta vez, el 10 Year Challenge podría haberse diseñado para un entrenamiento muy específico en el entorno del reconocimiento facial: el envejecimiento.
Le hemos regalado otro ‘entrenamiento’ a los algoritmos de reconocimiento facial de las redes sociales (y otras empresas)
Como señalan en Wired, los usuarios hemos estado publicando de forma ‘inocente’, en el 10 Year Challenge, un collage de dos fotografías; una actual y otra de hace diez años. Y la mayoría lo hemos hecho añadiendo un ‘hashtag’. Es decir, que hemos generado información clave y de manera organizada, todo lo que necesita un algoritmo automatizado para emplear el machine learning y, sencillamente, aprender un patrón nuevo. En este caso, como decíamos, enfocado al reconocimiento facial y, de forma más específica, el envejecimiento. ¿Es esto negativo para los usuarios? Es posible, pero también es posible que no.
Un algoritmo entrenado para reconocer el envejecimiento en la cara de los usuarios, con fotografías, puede hacer muchas cosas diferentes. Puede ayudar a encontrar personas perdidas después de un tiempo, pero también puede ayudar a la comercialización de publicidad aún más segmentada, por ejemplo, o puede servir para dar datos importantes a aseguradoras. Es decir, que el abanico de posibilidades es amplio, y puede volverse en contra de los usuarios, o favorecerles. Sea como fuere, el 10 Year Challenge ha sido todo un chollo para la red social Facebook, las otras redes sociales y empresas de todo tipo.
Pero ¿qué más da, si esas fotos ya estaban allí, alojadas en las redes sociales? Sí, pero no estaban organizadas de forma perfecta, que es lo que hemos hecho nosotros al colocarlas en ‘collage’ y añadirles además el ‘hashtag’.
