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Facebook: el escalofriante motivo por el que ya no querrás hacer el #10YearChallenge

La Republica
Josue Chavez

El conocido reto viral de Facebook y otras redes sociales#10YearChallenge, podría tener un oscuro motivo que no es el de divertirnos. Este buscaría entrenar los sistemas de reconocimiento facial de las grandes compañías del mundo.

En los últimos días un reto se hizo viral en las redes sociales tales como Facebook, Twitter e Instagram. El reto busca incentivar a los usuarios a compartir fotografías de ellos donde se compara una foto de 2009 con otra de este año. El hashtag #10YearChallenge se ha popularizado rápidamente en cuestión de días. Sin embargo, han nacido dudas de cuál es realmente el objetivo del reto, ya que este experimento podría estar destinado a entrenar sistemas de reconocimiento facial.

Kate O'Neil, editora de Wired ha publicado en su Twitter personal cómo este reto viral puede tener como objetivo uno muy distinto a la de divertirnos creando memes y comparaciones de cómo éramos y cómo somos ahora. La postura no es nada descabellada, pues todas las imágenes que los usuarios han compartido en redes sociales ahora están al acceso de todos los sistemas de reconocimiento facial.

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No existen pruebas de que estas fotos se hayan usado con este propósito, pero sí nos puede generar perspicacia. Facebook lleva varios años haciendo este tipo de experimentos y sus escándalos en relación al uso de la información privada de sus usuarios nos deja reflexionando.

Reconocimiento facial 10 years challenge

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Claramente, también existen argumentos para pensar que esto no es así, pues en el año 2009 ya existía Facebook y es probable que muchas de las imágenes que fueron publicadas por este viral ya estuvieran en Internet. Sin embargo, es verdad que en los últimos años el crecimiento de las redes sociales ha sido impresionante, por tanto gran parte de los cibernautas que se sumaron al viral ingresaron estas nuevas fotografías por primera vez.

Los mismos usuarios de las redes sociales han etiquetado y clasificado sus rostros y los años de las imágenes de forma precisa, algo que a un algoritmo le costaría hacer. Estas comparaciones son información valiosa para aquellos que entrenan los sistemas de reconocimiento facial.