Esta herramienta de Facebook modifica tu rostro para engañar a la inteligencia artificial

Conforme avanzan las tecnologías de reconocimiento visual y se extienden a diferentes industrias, se desarrollan en paralelo las que abordan la "desidentificación" de personas, es decir, aquellas cuyo cometido es que no se pueda reconocer a aquellos que aparecen en las imágenes sin culpa. Investigadores de Facebook AI Research acaban de anunciar una solución que permite desidentificar rostros, incluso, en vídeos en vivo.

Esta herramienta, desarrollada por el equipo de Facebook AI Research, es capaz de alterar en tiempo real las características faciales de una persona utilizando el aprendizaje automático. En definitiva, utiliza inteligencia artificial para engañar a los sistemas de reconocimiento facial, que se nutren de la propia inteligencia artificial, con el objetivo de identifique a esa persona de forma incorrecta. 

En la actualidad, el reconocimiento facial (detección más identificación) se aplica mucho más que cualquier otro reconocimiento de objetos y, además, se trata de una tecnología que plantea un debate ético sobre su uso. En este trabajo, los investigadores de Facebook se centran en la desidentificación facial por vídeo, que es una aplicación de filtrado "de naturaleza benigna".

Hasta ahora prodigaban métodos que se limitaban a trabajar con imágenes fijas y a menudo intercambian una cara determinada por una cara de un base de datos. Sin embargo, apunta los investigadores, "nuestro método maneja vídeo y genera caras de nuevo, produciendo videos de aspecto natural".

La 'nueva' persona tiene "una apariencia similar a la del rostro que está en el video original", pero a pesar de esto "un reconocimiento facial de última generación no identificará a la persona". Un experimento similar muestra que los humanos no pueden identificar la cara generada, ni siquiera sin limitaciones de tiempo.

Y esto se logra, explican en este estudio, con "novedoso" codificador-decodificador que aprovecha la arquitectura en red, en el sentido de su globalidad, por lo que la tecnología no necesita "ser reentrenada" y es capaz de crear de forma natural secuencias de imágenes con poca distorsión en el tiempo. 

"Cambiar mínimamente la imagen es importante para que el método sea apto para video y, además, es un factor importante en la creación de ejemplos de confrontación", explican en las conclusiones de este estudio.