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Desafio dos 10 anos é Apenas um Meme Inofensivo ou Treinamento de reconhecimento facial?

Você já postou suas fotos do #10yearschallenge ou “desafio dos 10 anos”? Para participar dessa brincadeira, que tomou as redes sociais hoje, basta publicar duas fotos suas: uma atualmente e a outra de como você era há 10 anos.

Mas esse desafio chamou a atenção de uma especialista em tecnologia, que percebeu que a brincadeira pode ser um banco de dados gigantesco para o treinamento de algoritmos de reconhecimento facial entenderem o envelhecimento e as mudanças no rosto das pessoas.

A discussão começou com um tweet sarcástico da
fundadora da KO Insights e autora de Tech Humanist  Kate O’Neill


Segundo Kate o cenário de reconhecimento facial era amplamente plausível e indicativo de uma tendência que as pessoas deveriam conhecer. Vale a pena considerar a profundidade e a amplitude dos dados pessoais que compartilhamos sem reservas.

Em outras palavras, graças a esse meme, agora há um conjunto de dados muito grande de fotos cuidadosamente selecionadas de pessoas de cerca de 10 anos atrás e agora.

É ruim que alguém possa usar suas fotos do Facebook para treinar um algoritmo de reconhecimento facial? Não necessariamente; de certa forma, é inevitável. Ainda assim, o mais amplo aqui é que precisamos abordar nossas interações com a tecnologia, atentando-nos para os dados que geramos e como eles podem ser usados ​​em escala. Ofereço três casos de uso plausíveis para reconhecimento facial: um respeitável, um cotidiano e um arriscado.

O cenário benigno: a tecnologia de reconhecimento facial, especificamente a capacidade de progressão de idade, poderia ajudar a encontrar crianças desaparecidas. No ano passado, a polícia em Nova Délhi relatou o rastreamento de quase 3.000 crianças desaparecidas em apenas quatro dias, usando a tecnologia de reconhecimento facial. Se as crianças estivessem perdidas há algum tempo, elas provavelmente pareceriam um pouco diferentes da última foto conhecida delas, então um algoritmo confiável de progressão de idade poderia ser genuinamente útil aqui.

O potencial do reconhecimento facial é basicamente rotineiro: o reconhecimento de idade é provavelmente mais útil para publicidade direcionada. Exibições de anúncios que incorporam câmeras ou sensores e podem adaptar suas mensagens para dados demográficos de grupos etários provavelmente serão comuns antes de muito tempo. Esse aplicativo não é muito interessante, mas significa tornar a publicidade mais relevante. Mas à medida que os dados fluem para o fluxo abaixo e se tornam enredados com nosso rastreamento de localização, comportamento de resposta e compra e outros sinais, isso pode trazer algumas interações genuinamente assustadoras.

Como a maioria das tecnologias emergentes, há uma chance de consequências perigosas. A progressão da idade pode algum dia influenciar a avaliação de seguros e a assistência médica. Por exemplo, se você parece estar envelhecendo mais rápido do que suas coortes, talvez não seja um risco de seguro muito bom. Você pode pagar mais ou ser negado cobertura.

Depois que a Amazon introduziu serviços de reconhecimento facial em tempo real no final de 2016, eles começaram a vender esses serviços para as agências policiais e governamentais, como os departamentos de polícia em Orlando e no condado de Washington, Oregon. Mas a tecnologia levanta grandes preocupações com a privacidade; a polícia poderia usar a tecnologia não apenas para rastrear pessoas que são suspeitas de terem cometido crimes, mas também pessoas que não estejam cometendo crimes, como manifestantes e outras pessoas que a polícia julgue inconvenientes.

A American Civil Liberties Union pediu à Amazon para parar de vender este serviço. O mesmo fez uma parcela dos acionistas e funcionários da Amazon, que pediram à Amazon que suspendesse o serviço, citando preocupações com a avaliação e a reputação da empresa.

É difícil exagerar a plenitude de como a tecnologia pode impactar a humanidade. Existe a oportunidade de melhorarmos, mas para isso também precisamos reconhecer algumas das maneiras pelas quais isso pode piorar. Depois de entendermos os problemas, cabe a todos nós ponderarmos.

Então, isso é tão importante? As coisas ruins vão acontecer porque você postou algumas fotos de perfil já públicas na sua parede? É perigoso treinar algoritmos de reconhecimento facial para progressão de idade e reconhecimento de idade? Não exatamente.

Independentemente da origem ou intenção por trás deste meme, todos devemos nos tornar mais informados sobre os dados que criamos e compartilhamos, o acesso que concedemos a ele e as implicações para seu uso. Se o contexto fosse um jogo que declarasse explicitamente que estava coletando pares de fotos de então e agora para a pesquisa de progressão de idade, você poderia escolher participar com a consciência de quem deveria ter acesso às fotos e com que finalidade.

A mensagem mais ampla, removida das especificidades de qualquer meme ou mesmo de qualquer plataforma social, é que os seres humanos são as fontes de dados mais ricas para a maior parte da tecnologia emergente no mundo. Devemos saber disso e prosseguir com a devida diligência e sofisticação.

Os humanos são o elo de ligação entre os mundos físico e digital. As interações humanas são a maioria do que torna a Internet das Coisas interessante. Nossos dados são o combustível que torna as empresas mais inteligentes e mais lucrativas.

Devemos exigir que as empresas tratem nossos dados com o devido respeito, por todos os meios. Mas também precisamos tratar nossos próprios dados com respeito.

A Letícia Valente e o professor Gil Giardelli, da coluna Revolução BandNews, conversaram sobre os benefícios e os perigos dessa tecnologia. Ouça a conversa através do link:

http://www.bandnewsfm.com.br/2019/01/16/o-desafio-dos-10-anos-pode-ser-treinamento-de-algoritmos/
Band News FM

https://goo.gl/bRHJfh

Fonte: Wired

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