A estas alturas es muy probable que usted ya haya usado FaceApp y haya averiguado cómo luciría si fuera del género opuesto, o cómo cambiará su aspecto con los años.
Estos filtros que cambian su rostro en una fotografía son usados con frecuencia para divertirse en internet y son toda una tendencia en las redes sociales. Pero, se ha preguntado, ¿qué hay detrás y cómo funciona la tecnología que lo permite?
Además de cambiar su color de pelo, la textura de su piel, agregar bello facial o poner unos lentes, estas aplicaciones generan efectos cada vez más realistas. La clave, como de costumbre, son sus datos.
(Lea también: Los riesgos detrás del 'boom' de FaceApp)
Con un marcado origen en Snapchat, la red social de contenidos efímeros, las animaciones sobre los rostros, también conocidas como filtros, son una funcionalidad popular en las redes sociales de mayor uso en el mundo (Facebook, Instagram y hasta Tik Tok).
Sin embargo, otros actores han aparecido en las tiendas de aplicaciones y prometen efectos realistas con solo un par de clics. Estos desarrollos, que no hacen parte directa de una red social sino que operan como un tercero independiente, han reavivado el debate sobre la ciberseguridad de sus datos y sobre la ética en el entrenamiento de algoritmos que trabajan con datos delicados como los biométricos.
FaceApp es tal vez una de las aplicaciones más conocidas en la materia. El desarrollo, disponible para Android y iOS, fue lanzado en 2016 y creado por un pequeño equipo bajo la dirección del ruso Yaroslav Goncharov, ex jefe de departamento de Yandex (el Google ruso).
Utilizando una autenticación vía Facebook (es decir, pidiendo permisos de acceso a su cuenta en esa red social), la aplicación le solicita permisos como: tomar fotos y grabar videos, leer contenidos en la tarjeta de memoria (fotos, videos, archivos) y accesos a sus conexiones de red.
Una app 'gratuita' resulta siendo la forma más barata de obtener esa información sobre los rostros de las personas.
Según dijo Goncharov, en una entrevista con el portal especializado Tech Crunch, la 'app' que financia por sus propios medios, es posible gracias a “una nueva tecnología que utiliza redes neuronales para modificar una cara en cualquier foto mientras la mantenemos fotorrealista. Por ejemplo, puede agregar una sonrisa, cambiar el género y la edad, o simplemente hacerlo más atractivo ”, explicó.
¿Cómo funciona?Uno de los antecedentes más importantes de la materia en reconocimiento facial fue el sistema 'viola-jones', creado por la compañía Looksery, que permitía un análisis pixel por pixel de una imagen, cuya suma determinaba si se trataba o no de un rostro humano. Según Willy Marroquín, psicólogo e investigador consultor en inteligencia artificial de Sysdevelopment, llegar al punto en el que estamos ahora ha sido un desarrollo de ingeniería de más de 15 años.
De hecho, Snapchat adquirió Looksery por 150 millones de dólares y en cuestión de meses, popularizó los filtros faciales. Según Marroquín, otro factor que ha permitido su masificación es el aumento constante en la capacidad computacional de los celulares actuales, con procesadores multinúcleos y unidades gráficas dedicadas.
Para el investigador, es recurrente que muchos desarrollos avanzados de tecnología se perciban como algo sencillo o natural y los usuarios no conozcan la complejidad que hay detrás de ellos. Vea aquí cuáles son las consideraciones de seguridad que despiertan estos filtros.
Los jugadores de la Selección Colombia tampoco se escaparon de FaceApp entre ellos estuvo Radamel Falcao.
Archivo Particular
"FaceApp parte de una forma estándar de un rostro, un óvalo que asemeja el contorno, y analiza pixel a pixel para lograr identificar si es o no un rostro. Después genera una suerte de máscara en tres dimensiones armada de polígonos que se apoyan en los puntos previamente mapeados del rostro del usuarios. Luego viene la parte más exigente, la aplicación de los filtros en movimiento. El esfuerzo computacional que se requiere para poder mantener el filtro en tiempo reales considerable: es la suma de realidad aumentada, inteligencia artificial y la subárea de visión computacional", explica el experto.
Según añade el ingeniero informático Juan Pablo Jeréz, director de Digital Experience de Everis Colombia, los patrones poligonales son las distancias que existen por ejemplo entre ojos y nariz, la ubicación de sus cejas y su boca. La IA identifica esos patrones y construye un mapa sobre el cual sitúa imágenes generadas por computador. Cada vez que usted se mueve, el mapa le permite al sistema redefinir la animación computarizada y adaptarla continuamente.
Allí entran a jugar las redes profundas (deep learning), una disciplina del aprendizaje automático que se encargará, en el caso de estas aplicaciones, de identificar gestos y hasta predecir movimientos para adecuar la imagen computacional y adaptarla en tiempo real a sus expresiones faciales.
Pero detrás del desarrollo gratuito hay una estrategia de reducción de costos y de actualización constante. Bajo la lógica de que entre más data (en este caso rostros) se reciba en un sistema, más preciso será el modelo, que se reentrena automáticamente.
Marroquín explica que "el lanzar una app 'gratuita' resulta siendo la forma más barata de obtener esa información sobre los rostros de las personas. Al dar sus rostros y fotos, se entrenan los modelos, hay más biotipos de rostros y se mejoran los resultados. Es un reentrenamiento frecuente, que se garantiza con la aparición de cuando en cuando de nuevas animaciones y efectos", enfatiza.
Sin embargo, para expertos en el área, las preocupaciones sobre la recolección de datos biométricos no es menor.
"¿Cuántas aplicaciones han aparecido y desaparecido de AppStore en los últimos 10 años? ¿A dónde fueron a parar los datos recopilados por esos desarrollos desaparecidos?", cuestiona Marroquín.
El énfasis está en que los creadores pueden haber compartido esos datos con otras empresas, pueden haber sido adquiridos por otros o incluso haber optado por vender la información de esos usuarios y cerrar.
En opinión de Luis Lubeck, especialista en seguridad informática de ESET Latinoamérica, siempre que se usa una aplicación de terceros en los dispositivos, se pueden exponer datos personales. "En este caso no solo se trata de fotos sino datos de registro. (...) para tomar precauciones, el usuario debe leer qué permisos está habilitando y analizar si son permisos coherentes", apunta.
Aplicaciones como una calculadora o una linterna externas, que terminan pidiendo ubicación, acceso a los contactos o carpetas multimedia, pueden ser parte una programación por defecto, pero también son ventanas en las que si llega a haber una brecha, los datos de los usuarios pueden ser vulnerados.
"A veces es difícil confiar únicamente en la empresa que desarrolló la app. No nos olvidemos de casos concretos como Cambridge Analytica. Siempre el usuario tiene que estar prevenido a lo que puede estar eventualmente expuesto", puntualiza.
Como lo cree el ingeniero Jeréz, hay un trasfondo ético en estas aplicaciones. "No son oficiales y no se sabe a dónde va con esa información ni qué harán con ella. Básicamente, cualquier app que se descarga tiene ese riesgo y la información como sus contactos, el acceso a su cámara o sus fotos no se sabe a dónde puede parar".
Así mismo, plantea que los posibles usos son muy amplios, desde identificar su cara y asociarlo a una cuenta de Facebook que pueden monitorear hasta reconocer su rostro en una base de datos de una cámara de videovigilancia en un país extranjero. Cosas como su cuenta en redes sociales o su número de teléfono pueden quedar asociados.
"Una vez pueden identificarlo, nada detiene que se hagan avatares y personajes 3D parecidos a usted, con lo que podrían llegar a vulnerar reconocimientos de autenticación facial en teléfonos o crear videos porno falsos con su rostro. Su cara, sus gestos y un mapa 3D pueden usarse para lo que se quiera".
LINDA PATIÑO*
En Twitter: @LinndaPC y en Instagram @Lindapatcar
*Con apoyo de Laura Fernanda Tamayo
REDACCIÓN TECNÓSFERA
