San Francisco podría convertirse en breve, si la iniciativa de uno de sus concejales tiene éxito, en la primera ciudad del mundo que prohíba explícitamente el uso de tecnología de reconocimiento facial por parte de las autoridades, al menos en caso de carecer de una orden judicial.
El mero hecho de que se haya planteado esta iniciativa refleja hasta qué punto preocupa a mucha gente esta tecnología de vigilancia. Mientras, el Estado de Hipervigilancia erigido por el régimen chino, millones de cámaras mediante, ejerce como modelo de inspiración para políticos de todo el mundo.
Pero la cuestión es que no sólo las autoridades están interesadas en hacer uso del reconocimiento facial: negocios privados como centros comerciales o campos deportivos se están sumando a esa tendencia. Hasta Taylor Swift recurrió a ello para localizar posibles acosadores.
En este contexto, no extraña que haya gente ideando métodos para sortear las tecnologías de reconocimiento facial que se encuentran en su día a día: métodos de lo más diverso y, en muchos casos, condenados a quedar obsoletos dentro de muy poco.
"Dependiendo del tipo de tecnología que se esté utilizando, se puede intentar sortear el reconocimiento facial de muchas formas diferentes", explica a Wired la activista pro-privacidad Lilly Ryan.
"Se necesita saber qué hay 'debajo del capó' para saber qué método podría funcionar en cada caso, y puede resultar muy difícil para la persona promedio saber qué tipo de tecnología de reconocimiento facial se está utilizando en un momento determinado".
Simplificando bastante, podría decirse que las técnicas para sortear este tipo de vigilancia se clasifican en dos categorías: ocultamiento y confusión.
Técnicas basadas en el ocultamiento
Basada en ocultar físicamente los rasgos faciales que la IA podría identificar. Métodos como los sombreros, barbas falsas, bufandas o gafas de sol podrán ser útiles para evitar que te identifique otro humano, pero muchos sistemas de reconocimiento facial pueden superar ya estos pequeños obstáculos.
Ni siquiera los pasamontañas son ya seguros: más te vale llevar una máscara como la de Spider-Man o, como mínimo, la de V de Vendetta, porque los últimos avances en reconocimiento facial ya permiten, recurriendo tan sólo a la zona que circundan boca y mentón, reconocer la identidad. Sí, Batman, sabemos que eres Bruce Wayne. De lo de Clark Kent mejor no decimos nada.
La máscara de URME
(Imagen de Leo Selvaggio)
Leonardo Selvaggio es un artista y empresario de Chicago que en 2014 vio la oportunidad de hacer -simultáneamente- negocio y activismo a través de su empresa URME Surveillance, dedicada "a proteger al público de la vigilancia y a crear un espacio seguro para explorar nuestras identidades digitales".
Para ello, comercializó por 200 dólares la unidad una máscara hiperrealista (fabricada gracias a técnicas de impresión 3D), capaz de reproducir fielmente sus propias facciones y evitar así que sus compradores sean reconocidos.
Técnicas basadas en la confusión
CV Dazzle e HyperFace
Ejemplo de uso de CV Dazzle. Imagen de Adam Harvey.
Adam Harvey es otro 'artivista',como Selvaggio. Pero él se ha propuesto no recurrir al radical método de tapar nuestros rostro. Él, por el contrario, prefiere 'hackear' los principales algoritmos de reconocimiento facial, hasta convertir nuestros rostros en un puñado de píxeles totalmente irrelevantes para los mismos.
Lo logró con el proyecto Computer Visión Dazzle, basado en el uso de llamativos maquillajes y peinados asimétricos que no evitarán (más bien lo contrario) que la gente se fije en ti por la calle, pero sí dificultará que las cámaras sean capaces detectar en nuestros rostros los patrones típicos de los rasgos faciales.
El principio es simple: no hay reconocimiento facial posible si la máquina no es capaz de darse cuenta de que lo que tiene delante es un rostro humano.
Varios ejemplos del proyecto CV Dazzle. Imagen de Adam Harvey.
La página web de CV Dazzle ofrece algunos consejos útiles para diseñar nuestro propio estilismo pro-privacidad:
Maquillaje: Nada de amplificar rasgos faciales con potenciadores; mejor usar maquillaje que contraste con el tono de piel, y aplicarlo siguiendo direcciones inusuales.
Puente de la nariz: Es una característica facial clave (en ella se entrecruzan nariz, ojos y frente) y es útil cubrirla parcialmente.
Ojos: La posición de los ojos es otra característica clave, por lo que se recomienda oscurecer los alrededores de uno de ellos.
I want a suit made of HyperFace, the fabric by @hyphen_labs that confuses face detection algorithms #SXSW // cc @kkarahal @complexfields pic.twitter.com/AZ9diYRynI
— Christian Sandvig🐩 (@niftyc) 14 de marzo de 2017
Más tarde, Harvey probó con otro enfoque complementario: elaborar prendas de ropa con una tela diseñada por él y llamada HyperFace, llena de cientos de patrones geométricos que los sistemas de reconocimiento facial detectan como rostros, dificultando así identificar cuál es el real.
Un proyecto abortado en Rusia
Demostración del algoritmo de Bakunov. Imagen de Grigori Bakunov.
Grigori Bakunov, director de distribución tecnológica de Yandex (el Google ruso), también desarrolló una idea similar a la de Harvey tras darse cuenta de que era "imposible moverse por Moscú evitando las cámaras". Por ello, empezó a desarrollar un algoritmo que proporcionaba al usuario un patrón de maquillaje concreto que impedía identificarle con éxito mediante reconocimiento facial.
Bakunov lo define como "un algoritmo sencillo pero eficaz" que permitió crear un maquillaje futurista que podría engañar a las cámaras inteligentes con sólo algunas líneas en el rostro. Sin embargo, finalmente decidió no lanzarlo al mercado: "a posibilidad de que alguien lo usara para fines criminales era demasiado alta".
Los Jugaloos
Imagen de @tahkion en Twitter.
Involuntariamente, los seguidores del grupo de rap estadounidense Insane Clown Posse, conocidos como Jugaloos y Jugalettes, se han convertido en héroes del movimiento pro-privacidad por la utilidad de sus particulares patrones de maquillaje a la hora de evitar el ojo del Gran Hermano. Como afirma el autor del tuit del que se ha extraído la imagen anterior,
"Cualquiera que se pregunte por qué algunos cambios en la cara evaden el reconocimiento facial y otros no, aquí se ve algunos ejemplos de cómo se sitúan los puntos de referencia. El maquillaje de juggalo es particularmente efectivo porque redefine totalmente lo que se interpreta como la línea de la mandíbula".
Recurriendo al deslumbramiento
Existen también medios de confusión basados en el deslumbramiento por reflejo: gafas, como las Privacy Visor creadas por el Instituto Nacional de Informática de Japón, que reflejan la luz del techo en la lente de la cámara, convirtiendo en virtualmente invisible la zona alrededor de los ojos. Las Reflectacles tienen un efecto similar:
Si la tecnología de reconocimiento se utiliza para procesar fotografías tomadas con flash, puede haber sido útil vestir una sudadera Flashback Photobomber que, al estar recubierta con cientos de cristales con microesferas, hace rebotar la luz y oscurece el rostro.
Sin embargo, recurrir al deslumbramiento sólo es útil cuando el sistema de reconocimiento al que estemos expuestos dependa de la luz visible. El FaceID de Apple, por ejemplo, se basa en el uso de luz infrarroja, por lo que es inmune a dicha treta.
Gafas con facciones de celebrities
Imagen de Mahmood Sharif, Sruti Bhagavatula, Michael K Reiter y Lujo Bauer.
Si algo se lleva la palma a la hora de confundir a los sistemas de vigilancia es que puedas convencer a la IA de que tu rostro es el de otra persona sin necesidad de ocultar tu rostro.
En 2016, un equipo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon de Pittsburgh desarrolló un tipo de gafas capaces de convencer a los sistemas de vigilancia de que somos otra persona. Por ejemplo, Milla Jovovich.
Este 'hackeo' se basa en el distinto modo en que humanos y máquinas usamos entendemos los rostros: un cambio selectivo de píxeles puede no alterar en lo más mínimo cómo vemos a una persona, pero sí alterar los patrones de su rostro de cara a una IA.
Así, tan sólo portando unas gafas de pasta algo 'coloristas', podemos 'colar' las facciones de otras personas.
Sus creadores reconocen, sin embargo, que esto no siempre es factible en situaciones no controladas.
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