What facial recognition steals from us

Vox
10 Dec 201909:43

Summary

TLDREl script explora la tecnología de reconocimiento facial y cómo ha cambiado la forma en que nos movemos en espacios públicos. Mientras que Google no ha activado esta función, Yandex, el motor de búsqueda líder en Rusia, lo ha hecho, lo que permite buscar nombres a partir de imágenes faciales. Esto representa un cambio significativo en nuestras vidas offline, donde normalmente elegimos a quién presentarnos. La tecnología de reconocimiento facial utiliza componentes similares a nuestro propio sistema de reconocimiento facial, utilizando cámaras digitales como sus 'ojos' y algoritmos para medir características faciales. A pesar de los avances, las herramientas aún no funcionan de manera uniforme en todos los tipos de personas o fotos. La tecnología se ha distribuido en forma de software listo para usar, pero requiere una base de datos de caras conocidas para funcionar. La principal preocupación es la pérdida de la capacidad de moverse anónimamente en espacios públicos, algo que tradicionalmente se ha tomado por hecho. Los gobiernos y las empresas tienen acceso a grandes bases de datos faciales, lo que amplía significativamente su poder. La tecnología también se ha utilizado para identificar a personas vinculadas a ataques, como el de vuelo MH17, y ha planteado preguntas sobre la privacidad y la expectativa de anonimato en la vida pública y privada. Finalmente, el script sugiere que la pérdida de la 'oscuridad' o la dificultad para obtener información personal puede erosionar la individualidad y la intimidad en la vida humana.

Takeaways

  • 🔍 Google y Yandex ofrecen búsqueda inversa de imágenes, pero con enfoques diferentes: Google busca imágenes visualmente similares, mientras que Yandex busca caras específicas.
  • 📷 La tecnología de reconocimiento facial utiliza componentes similares al sistema de reconocimiento facial humano, incluyendo la captura de imágenes con cámaras digitales y el análisis de características faciales.
  • 🧠 Los sistemas de reconocimiento facial se entrenan con conjuntos de tripletas y utilizan algoritmos para medir y comparar las características faciales de las imágenes.
  • 📈 A pesar de su refinamiento a través de millones de ejemplos, los algoritmos de reconocimiento facial no funcionan igualmente bien en todos los tipos de personas o fotografías.
  • 🚫 El uso de software de reconocimiento facial requiere que una persona esté en una base de datos de caras conocidas, lo que implica una potencial pérdida de privacidad y anonimato en espacios públicos.
  • 🏢 Empresas y gobiernos utilizan bases de datos de reconocimiento facial para identificar a personas de interés, lo que puede llevar a la creación de listas de seguimiento sin el consentimiento de las personas afectadas.
  • 🤔 La capacidad de moverse anónimamente en espacios públicos está en riesgo debido al reconocimiento facial, lo que puede afectar nuestra privacidad y la idea de lo que significa tener 'privacidad en público'.
  • 🧑 La identidad de 'obscuridad', que sugiere que la información personal es más segura cuando es difícil de obtener o entender, se ve amenazada por el reconocimiento facial.
  • 🌐 El reconocimiento facial ha reducido los costos de transacción para encontrar, almacenar, compartir e interpretar información, lo que podría erosionar nuestra privacidad.
  • 📱 La tecnología de reconocimiento facial, como FaceID en iPhones, se basa en bases de datos de caras voluntariamente proporcionadas por los usuarios para servicios de autenticación.
  • 🚨 Algunas ciudades en los Estados Unidos han prohibido el uso gubernamental del reconocimiento facial debido a preocupaciones sobre privacidad y la falta de consentimiento para su reutilización.
  • 🎭 El uso del reconocimiento facial en contextos variados, como la identificación de activistas, policías, o personas en proyectos de arte, plantea cuestiones éticas y sobre la autonomía individual en la expresión y la vida privada.

Q & A

  • ¿Cómo funciona la búsqueda inversa de imágenes de Google?

    -La búsqueda inversa de imágenes de Google busca sitios web donde una imagen ha aparecido o proporciona imágenes visualmente similares que comparten el mismo color y composición.

  • ¿Qué diferencia hay entre la búsqueda inversa de imágenes de Google y la de Yandex?

    -Google no ha activado el reconocimiento facial, mientras que Yandex sí. En Google, puedes ingresar un nombre para buscar una cara, pero en Yandex, puedes ingresar una cara para buscar un nombre.

  • ¿Cómo se desarrolló el sistema de reconocimiento facial de una computadora?

    -Un sistema de reconocimiento facial de una computadora tiene componentes similares al sistema de reconocimiento facial humano. Utiliza cámaras digitales como sus ojos y convierte la luz en datos, registrando imágenes en chips de memoria en lugar de en película fotográfica.

  • ¿Cómo se construyó la 'mente' del sistema de reconocimiento facial?

    -La 'mente' del sistema de reconocimiento facial está compuesta por una serie de algoritmos. Estos algoritmos localizan caras en una imagen, mapean las características faciales para corregir la rotación de la cabeza y toman más de 100 mediciones que definen la cara individual.

  • ¿Cómo se entrenan los algoritmos de reconocimiento facial?

    -Los algoritmos se entrenan con conjuntos de tripletas: una foto de ancla, otra foto de la misma persona y una foto de una persona diferente. El algoritmo decide qué medir para que la diferencia estadística entre las dos fotos coincidentes sea lo más pequeña posible, mientras que la distancia entre las fotos no coincidentes sea lo más grande posible.

  • ¿Por qué los algoritmos de reconocimiento facial no funcionan de manera uniforme en todos los tipos de personas o en todas las fotos?

    -A pesar de ser refinados a través de millones de ejemplos, los algoritmos de reconocimiento facial aún no logran un rendimiento igual en todos los tipos de personas o en todos los tipos de fotos debido a las variaciones en la calidad de las imágenes y las diferencias físicas entre individuos.

  • ¿Cómo se relaciona la base de datos de caras conocidas con el uso del software de reconocimiento facial?

    -Quienes usan el software de reconocimiento facial no podrán identificarte hasta que estés en su base de datos de caras conocidas. Esta 'memoria' del sistema es separada de las imágenes de entrenamiento.

  • ¿Qué tipo de entidades suelen tener acceso a las bases de datos más grandes de nombres y caras?

    -Los gobiernos generalmente tienen acceso a las bases de datos más grandes de nombres y caras, lo que significa que el reconocimiento facial amplía significativamente el poder del estado.

  • ¿Cómo los comercios, bancos y estadios pueden utilizar el reconocimiento facial?

    -Pueden crear o comprar listas de personas de interés conocidas, como ladrones en tiendas, clientes valiosos u otros individuos, para recibir notificaciones si una de esas personas aparece.

  • ¿Qué amenaza representa el reconocimiento facial para la 'opacidad' o 'obscuridad'?

    -El reconocimiento facial es una amenaza para la opacidad, que es la idea de que la información personal es más segura cuando es difícil de obtener o entender. La tecnología reduce los costos de transacción para encontrar, almacenar, compartir e interpretar información correctamente.

  • ¿Cómo se puede usar el reconocimiento facial en la práctica con una red social como VK?

    -Se puede utilizar el reconocimiento facial para encontrar perfiles de individuos en VK a partir de un video, como se muestra en el ejemplo de Aric Toler, un periodista que identifica a hooligans de fútbol en un video随机的.

  • ¿Cómo la tecnología de reconocimiento facial podría cambiar el significado de la cara humana para siempre?

    -La tecnología de reconocimiento facial, construida y operada utilizando fotos tomadas para compartir con amigos, documentar la historia o simplemente obtener una identificación gubernamental, quita las protecciones que siempre ha proporcionado la opacidad. Esto podría cambiar la naturaleza de la cara humana y afectar la privacidad en espacios públicos.

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