Il problema del riconoscimento facciale dietro la 10 Year Challenge

16 Gennaio 2019 17.31
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Se nelle ultime 24 ore avete aperto almeno una volta la vostra timeline di Facebook, o fatto un salto su Instagram o Twitter, avrete visto qualche personaggio famoso e almeno uno dei vostri amici partecipare a una nuova sfida social, la 10 Year Challenge. La gara, che prevede la pubblicazione di una foto del 2019 di fianco a una datata 2009, punta a mostrare come si è cambiati negli ultimi 10 anni. Questa nuova competizione social, ingenua e per certi versi divertente, potrebbe però nascondere un Cavallo di Troia più pericoloso: una inquietante nuova raccolta dati.

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2009 – 2019 #10yearschallenge

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Kate O'Neill su Wired si è chiesta quale potrebbe essere il lato oscuro di #10YearChallenge e la prima risposta che ha trovato è quella relativi ai rischi del riconoscimento facciale. Per O'Neill è necessario che le persone prendano sempre più coscienza di questo scenario, con i conseguenti rischi, aumentando la consapevolezza della profondità dei dati personali che si condividono con una certa leggerezza.

INVECCHIAMENTO UTILE PER GLI ALGORITMI

La prima obiezione a questa posizione potrebbe essere: «Ma Facebook possiede già le mie foto e le mie immagini profilo». Vero, ma la questione in realtà è un po' più complessa. Gli algoritmi che regolano il riconoscimento facciale hanno bisogno di nuovi dati per progredire. O'Neill suggerisce, per esempio, di considerare le procedure di "addestramento" relative alle caratteristiche legate all'età, in particolare alla progressione (cioè su come appaiono le persone mano a mano che invecchiano). Per riuscire a "formare" l'intelligenza artificiale sarebbe necessaria una grande quantità di dati, e migliaia di foto di persone, foto divise per unità temporali, magari per periodi che compiono 10 anni.

FOTO PROFILO NON SEMPRE CRONOLOGICHE

Sicuramente è vero che l'algoritmo può accedere ai meta-dati delle foto che abbiamo caricato ed effettuare di base il confronto (cosa che non potremmo escludere essere già in atto), ma questa procedura rischia di richiedere una potenza di calcolo e un tempo di esecuzione notevoli. Basti pensare a quando carichiamo le nostre foto profilo: non lo facciamo mai in modo cronologico, ogni tanto ne carichiamo una vecchia, ogni tanto una più recente, senza dimenticare i casi in cui vengono usate immagini diverse da una foto per l'icona del profilo. Oltre a questo i meta-dati delle foto non sono sufficienti a fornire le informazioni necessarie per questo tipo di "formazione".

IL "MEME" CREA UN DATASET DI INFORMAZIONI PRECISO

Con queste premesse si può osservare la #10YearChallenge con una luce diversa. In pratica postando due foto "io nel 2009" e "io nel 2019", si sta fornendo all'algoritmo un dato chiave, depurato dal rumore e molto preciso, addirittura con dati che difficilmente sono aggregati alle foto profilo, come il luogo in cui è stata scattata ed eventualmente l'autore. In poche parole il meme e la sfida per mostrare come siamo cambiati creano un dataset di informazioni preciso, ricco di dati utili alle procedure per arricchire gli algoritmi e di facile accesso.

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I PRECEDENTI: LA TRAPPOLA "SCOPRI CHI ERI NEL PASSATO"

Si potrebbe obiettare che come tutte le sfide social anche questa contiene materiale non pertinente, o scherzi, come ha fatto il profilo Twitter del Borussia Dortmund, ma gli algoritmi per il riconoscimento facciale sono diventati abbastanza sofisticati e sono in grado di scartare tutto il materiale che non serve per quel tipo di raccolta dati. L'altolà anti-complottista potrebbe essere dietro l'angolo. Ma non sarebbe la prima volta che attraverso un semplice gioco si cerca di raccogliere informazioni. In questo senso il caso di Cambridge Analytica ha fatto scuola. Migliaia di dati erano stati infatti recuperati attraverso giochi innocenti, come "Scopri chi eri nel passato", oppure "Chi ha visitato il tuo profilo".

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RICONOSCIMENTO FACCIALE UTILE PER I MINORI SCOMPARSI

Chiaramente Facebook è una piattaforma proprietà di un'azienda privata e come tale offre un servizio agli utenti. È quindi normale la raccolta di dati. Il fulcro sta nell'essere consapevoli di come funziona il gigante di Menlo Park. Il riconoscimento facciale non è necessariamente una cosa negativa. Come tutte le tecnologie può essere applicata per scopi nobili o più inquietanti. Il miglioramento della capacità di riconoscere l'invecchiamento sarebbe molto utile per i casi di minori scomparsi. Basti pensare che nel 2018 la polizia indiana ha detto di aver individuato almeno 3 mila minori scomparsi in soli quattro giorni grazie al riconoscimento facciale.

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MA COSÌ SI POSSONO SCHEDARE MANIFESTANTI E INCENSURATI

Al contrario questo tipo di tecnologia potrebbe avere pesanti ripercussioni sulla sicurezza. Amazon ha sviluppato un sistema di riconoscimento in real time e l'ha venduto ad alcuni dipartimenti di polizia come Orlando o Washington County, in Oregon. Una cessione che apre scenari pericolosi. Se è vero che almeno a parole l'uso sarebbe ristretto a chi ha commesso dei crimini, nessuno può assicurare procedure di schedatura nei confronti di manifestanti o persone che non hanno commesso alcun tipo di reato.

GIOCARE SÌ, PERÒ SEMPRE CON CONSAPEVOLEZZA

Dovremmo quindi smettere di partecipare alla #10YearChallenge? Non proprio. Come abbiamo visto il riconoscimento facciale non è né buono né cattivo, dipende dall'uso che se ne fa. Il problema riguarda piuttosto la consapevolezza dei nostri dati. Oggi gli esseri umani sono la fonte più importante per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale e degli algoritmi. La fonte primaria per l'industria tecnologica per reperire dataset con i quali "educare" le macchine. Ecco perché comprendere che con quel tipo di informazioni possiamo fare la differenza diventa sempre più importante.

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