Puntos clave
- Los nuevos algoritmos de reconocimiento facial son casi 100 % precisos para identificar rostros enmascarados.
- Esta tecnología podría usarse para "desenmascarar" a los manifestantes.
- La policía ya abusa del reconocimiento facial, usándolo para la vigilancia masiva.
Es posible que el desbloqueo facial de su teléfono finalmente pueda funcionar mientras usa una máscara, justo a tiempo para el final de la pandemia (y tal vez no sea tan bueno para los manifestantes).
Los investigadores han descubierto que los algoritmos de reconocimiento facial han mejorado mucho al trabajar solo con la parte superior de la cara, gracias a que los desarrolladores modificaron sus algoritmos. Esas son buenas noticias para los usuarios de teléfonos, pero malas noticias para la privacidad e incluso la seguridad en algunas partes del mundo.
“Los datos de reconocimiento facial pueden ser propensos a errores, lo que puede implicar a personas por delitos que no han cometido”, escribe Electronic Frontier Foundation (EFF). “El software de reconocimiento facial es particularmente malo para reconocer a los afroamericanos y otras minorías étnicas, mujeres y jóvenes, a menudo identificándolos erróneamente o sin identificarlos, [y] impactando de manera dispar a ciertos grupos”.
Mejor reconocimiento
Un estudio del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) analizó 65 algoritmos de reconocimiento facial proporcionados después de mediados de marzo de 2020. Luego comparó su efectividad agregando máscaras digitalmente a los rostros y realizando pruebas de antes y después. Para realizar las pruebas, el NIST utilizó fotografías de cruces fronterizos y fotografías de solicitantes de beneficios de inmigración.
¿El resultado? Los algoritmos están mejorando. “Si bien algunos algoritmos previos a la pandemia aún permanecen entre los más precisos en fotos enmascaradas, algunos desarrolladores han presentado algoritmos después de la pandemia que muestran una precisión significativamente mejorada y ahora se encuentran entre los más precisos en nuestra prueba”, afirma el informe.
Los mejores algoritmos lograron identificar correctamente a casi todas las personas (una tasa de falla de solo 0.3% para los usuarios de máscaras). Con máscaras de alta cobertura, la tasa de falla aumentó a solo el 5%. Aún mejor, estos algoritmos aceptaron falsamente "no más de 1 de cada 100 000 impostores".
Ejecutar el reconocimiento facial en un montón de fotos, incluso fotos de cruce de fronteras difíciles y mal capturadas, es diferente de los mapas faciales en 3D generados por los sistemas de desbloqueo facial del teléfono, pero aún así. Esta es una gran mejora con respecto a la prueba anterior realizada por NIST.
Algunos desarrolladores han presentado algoritmos después de la pandemia que muestran una precisión significativamente mejorada.
Buenas noticias, malas noticias
Claramente, esta es una buena noticia para los usuarios de teléfonos. Face ID en el iPhone es una especie de responsabilidad en tiempos de COVID. Si desea usar su iPhone para pagos sin contacto a través de Apple Pay, primero debe desbloquear el iPhone (ingresando su código de acceso), luego activar Apple Pay y luego autenticarse una vez más. Una mayor precisión conlleva un acceso más fácil a sus datos protegidos.
Pero esta mejora en el reconocimiento de rostros enmascarados también tiene sus desventajas. Los manifestantes a menudo usan máscaras ahora, en parte porque las fuerzas del orden toman videos y fotografías de las protestas y manifestaciones y usan el reconocimiento facial para identificar a los participantes (además, bueno, las máscaras evitan la propagación de COVID). En el Reino Unido, famoso por su vigilancia CCTV general, la Policía Metropolitana de Londres está instalando cámaras de reconocimiento facial en vivo.
Las manifestaciones son una forma legítima de protesta, y reconocidas como tales en los países democráticos. Y, sin embargo, la policía de B altimore utilizó una empresa privada de reconocimiento facial para identificar a los ciudadanos con órdenes de arresto pendientes durante las protestas de hace varios años.
Incluso cuando el reconocimiento facial se implementa en público bajo la apariencia de conveniencia, las fuerzas del orden no pueden evitar husmear. En 2017, un torneo de golf de California usó cámaras para escanear a los asistentes y evaluar a los VIP para acceder a áreas restringidas. Las cámaras "eliminaron los largos tiempos de espera al identificar con precisión a los miembros de los medios y al personal del torneo todo mientras vigilaban a las personas conocidas de interés para las fuerzas del orden mediante la búsqueda en las bases de datos estatales/locales y nacionales de las fuerzas del orden, manteniendo alejadas las amenazas potenciales mediante alertando a las autoridades correspondientes”, escribe Diamond Leung de Sport Techie [énfasis añadido].
Actualmente, China está utilizando un sistema de reconocimiento facial de la empresa china de telefonía móvil Huawei para rastrear y espiar a los musulmanes uigures. Esto incluye una función de "alerta uigur" que identifica a las personas por etnia y las señala a la policía. A raíz de las protestas de Black Lives Matter, es fácil imaginar que algunas fuerzas policiales de EE. UU. desplieguen tecnología tan étnicamente dirigida.
No puedes tener ambas cosas
Somos muy conscientes de la antigua compensación entre seguridad y comodidad. Es conveniente no tener contraseña, o usar el nombre de tu perro. Pero es más seguro usar una frase de contraseña única, compleja (y difícil de recordar).
La biometría ya es problemática para la identificación general. Es fácil obtener un nuevo número de tarjeta de crédito si te roban la tuya, por ejemplo. Pero si tus huellas dactilares se ven comprometidas, estás jodido. Y al menos las huellas dactilares son fáciles de controlar. Puedes usar guantes o simplemente no tocar algo. Tu cara está en público, grabable por cualquiera. Y ahora, incluso usar una máscara no ayudará.
Al menos no tienes que sacar una tarjeta de crédito para pagar tus compras.
