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| Guerrilla antialgorítmica. Arte contra el reconocimiento facial |
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| César Carrillo Trueba |
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Los sistemas de reconocimiento de rostros se han
vuelto muy populares, desde el Facebook hasta las cámaras digitales que se usan hoy día, pasando por el visado basado en ellos que ya no obliga a responder a un cuestionario de un agente de migración sino por una máquina y prometen ser el medio para retirar dinero de un cajero automático, activar el celular y otras tantas cosas más.
Su precisión es sorprendente; son programas de almacenamiento y análisis de datos capaces de reconocer la cara de millones de personas, sistemas de inteligencia artificial en donde un algoritmo diseñado exprofeso aprende a reconocerlos con base en dicho universo. A partir de una fotografía de un grupo, por ejemplo, el programa comienza detectando los rostros, los estandariza, es decir, modifica su ángulo, balancea la intensidad de la luz, recupera la información cuando la resolución es baja, hasta quedar en un formato que permita su comparación y sobresalgan sus rasgos más característicos. A partir de ellos, el algoritmo trabajará, comparando con los datos almacenados y, si la persona figura en ellos, aunque sea una imagen de algunos años atrás, establecerá su identidad; de no figurar en su base de datos, le será imposible.
Esto último es lo que ha empujado a las compañías y servicios policíacos a una acumulación de datos de personas sin precedente, suscitando muchos debates debido a la inmensa cantidad de información sobre los ciudadanos, concentrada en algunas instancias, cuyo destino y uso son desconocidos —hay venta de éstos incluso. Un ejemplo puede ilustrar esto, digamos, una joven responde a una convocatoria para emplearse en una compañía y pasa el primer filtro; en el segundo, la compañía busca saber más de ella y recurre desde su Facebook hasta una empresa dedicada a investigar acerca de personas, la cual presenta evidencias de que la chica mantiene una posición activa en pro de los derechos de la mujer y ha participado en reuniones y manifestaciones públicas. Dada la mala prensa que asocia este tipo de expresiones con actitudes violentas, conflictivas, a pesar de los méritos y capacidad laboral, el directorderecursoshumanosdelaempresa decide no emplearla y da el puesto a un chico con un perfil más convencional. Cuando uno se entera de que el gobierno de Estados Unidos cuenta con una base de retratos e información de casi 10% de la población mundial, y conociendo sus políticas de seguridad, el asunto escala a proporciones alarmantes.
Ante esta situación, hay quienes prefieren no hacer tan patentes sus convicciones o recurren a formas tradicionales de ocultar el rostro, como el uso de paliacates o pañuelos que cubren la mitad del rostro, pero los sistemas de reconocimiento funcionan con pixeles y son capaces de identificar un rostro con tan solo el área de los ojos. Por ello, algunos artistas tuvieron la idea de recurrir a otros medios, analizando el funcionamiento de los algoritmos que operan en estos sistemas.
Así, Adam Harvey creó una apariencia de inspiración cubista, pintando partes del rostro y diseñando peculiares peinados, que por su configuración asimétrica logra bloquear el reconocimiento pues los algoritmos operan con base en relaciones de simetría en el rostro; lo denominó dazzle en alusión a un camuflaje empleado en barcos durante la primera guerra mundial para confundir al enemigo con diseños geométricos que no le permitieran saber la dirección en que se movía el buque.
Seis puntos conforman su propuesta: 1) evita maquillaje que resalte tus rasgos pues amplifican tus características y eres más fácil de detectar; mejor aplica maquillaje de tonos inusitados que contrasten con tu tono de piel (colores claros para piel oscura y viceversa) y con figuras orientadas distintamente a tu rostro; 2) oscurece parcialmente el área de unión de los ojos y el tabique de la nariz con la frente pues se trata de un área clave para el reconocimiento, principalmente mediante el algoritmo de detección OpenCV; 3) oscurece parcialmente una de las zonas oculares, ya que la posición y oscuridad de los ojos es un rasgo clave también; 4) evita usar máscaras o cubrir el rostro, en lugar de esto, modifica el rostro con maquillaje, su contraste, el gradiente de sus tonos, la relación entre áreas oscuras y claras, o bien empleando accesorios de moda; 5) oscurece la forma elíptica de la cabeza pues ayuda a bloquear la detección; y 6) crea siempre una apariencia asimétrica modificando tu cabello y empleando maquillaje y accesorios, esto es esencial por la simetría que rige el funcionamiento de los algoritmos.
La intención de estos grupos de artistas y activistas es la defensa de la privacidad, de la libertad, de los derechos ciudadanos. Su éxito ha sido notable sobre todo entre personas involucradas en movimientos sociales alternativos, afines a tales objetivos. Existen incluso grupos como Dazzle Club, cuyo propósito específico es la denuncia de la vigilancia policíaca y el uso que se da a la información colectada por ésta mediante los innumerables dispositivos en todo rincón de Londres (hay casi medio millón de cámaras de video).
El argumento de las empresas y los servicios de seguridad es que esto impide eventos como los ataques terroristas, lo cual es muy cuestionado —hay análisis con datos fidedignos. Así, han tomado como un reto crear algoritmos más potentes, capaces de operar a pesar de este tipo de alteraciones faciales. Los artistas y activistas, artivistas, no se rinden tampoco y ya preparan nuevos looks, a manera de una guerra de guerrillas si se compara el arsenal de unos y otros, la magnitud de empresas como Facebook y la dimensión de estos colectivos.
Como en una novela distópica de Philip K. Dick, de George Orwell o de Ray Bradbury: incluso ante el poder tecnológico más enorme, autoritario y aplastante, siempre habrá quien defienda la libertad. |
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Referencias bibliográficas
Acquisti, Alessandro, Ralph Gross y Fred Stutzman. 2014. “Face Recognition and Privacy in the Age of Augmented Reality”, en Journal of Privacy and Confidentiality, vol. 6, núm. 2, pp. 1–20. Harvey, Adam. 2010. cvdazzle, un sitio con abundante información (https://cvdazzle.com/). O’Neil, Cathy. 2016. Weapons of Math Destruction. Broadway Books, Nueva York. |
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| César Carrillo Trueba Facultad de Ciencias, Universidad Nacional Autónoma de México. |
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cómo citar este artículo
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revista de cultura científica FACULTAD DE CIENCIAS, UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO
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