O #10yearschallenge é a mais nova mania das redes sociais e inúmeras pessoas estão entrando na brincadeira de postar uma foto recente e outra de 10 anos atrás. Mas esse viral está chamando a atenção dos especialistas de tecnologia, pois existe a possibilidade de que o desafio esteja sendo utilizado – sem autorização – por empresas de software.
Kate O’Neill, escritora e palestrante especializada na humanização da tecnologia, foi uma das primeiras pessoas a chamar a atenção para o assunto. Em um artigo publicado na Wired e também através do Twitter, ela explica que essa massiva curadoria de “antes e depois” pode facilitar muito a vida de quem desenvolve softwares de reconhecimento facial. Isso porque, comparando as duas fotos postadas no #10yearschallenge, as máquinas são capazes de aprender sobre padrões de envelhecimento facial.
“Eu há 10 anos atrás: provavelmente teria entrado na brincadeira do meme da foto de perfil que muda ao longo dos anos no Facebook e no Instagram. Eu hoje: pondero sobre como esses dados podem ser usados para treinar algoritmos de reconhecimento facial quanto à progressão do envelhecimento”, tuitou Kate.
A própria Kate falou que não pretende gerar pânico nas pessoas, mas ressalta que é importante pensar de maneira crítica a respeito do que é postado nas redes sociais. Ela também não citou o nome de empresas que poderiam estar por trás do uso indevido das imagens postadas no #10yearschallenge.
Através do Facebook, o pesquisador de aprendizado de máquina Bill Hart-Davidson também fez o mesmo alerta. “O objetivo de uma campanha como essa seria essencialmente compartilhar o esforço para melhorar o aprendizado de máquina sem supervisão”, diz ele.
E, por mais que inúmeras fotos das redes sociais já estejam sendo usadas por essas empresas, o desafio que está bombando na internet otimizaria bastante a evolução do trabalho dos softwres em questão. Afinal, além de mostrarem o antes/depois de milhões de pessoas ao redor do mundo, todas as imagens estão agrupadas por uma hashtag, prontinhas para serem analisadas.
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