Usar las mascarilla es obligatorio pero a los servicios de inteligencia no les hace mucha gracia, ¿sabes por qué?

En los últimos años hemos estado escuchando (y leyendo) cómo muchas empresas, organismos oficiales y, por supuesto, agencias de seguridad gubernamentales, invertían millones en tecnologías de reconocimiento facial para, según lo que les permitiera sus respectivas legislaciones, tener controladas a las personas que acceden a un recinto o circulan por algunas zonas de la calle.

Esa tecnología, que permite a una cámara no solo ver, sino comprender qué está viendo, parece que está haciendo aguas en un entorno en el que la mayoría de las personas utilizan mascarilla para evitar la propagación del coronavirus, por lo que se encuentran "seriamente" preocupadas por las potenciales amenazas que se podrían estar gestando aprovechando una situación así.

No son tan efectivos como parecían

Según informa The Independent, la actual situación de pandemia que se vive en todo el mundo y la obligación de llevar mascarillas ha provocado que queden al descubierto los errores de esos sistemas de reconocimientos facial, que fueron diseñados para trabajar en circunstancias de completa normalidad. Algo que pasaron por alto muchos de esos desarrollos y que ahora se ven superados por lo ocurrido a raíz del coronavirus.

Según las mismas fuentes, los sistemas que hay actualmente instalados en muchas partes del mundo apenas alcanzan un 50% de acierto al identificar individuos enmascarados, por lo que se han puesto manos a la obra para ver de qué manera pueden incrementar esa tasa de efectividad. Han sido investigadores del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de los EE.UU. los que han puesto sobre la mesa el alcance de un error que afecta a "los mejores algoritmos de reconocimiento facial" del mundo.

Esta prueba de infalibilidad (que luego no lo fue) sobre cerca de 89 algoritmos de reconocimiento facial se llevó a cabo al mostrar a cada uno de ellos cerca de 6,2 millones de imágenes que pertenecían a un millón de personas distintas, lo que terminó con un resultado cercano al 50% de acierto. Por una simple cuestión de probabilidades, tenemos las mismas opciones de acertar si en vez de esos costosos sistemas, recurrimos al viejo método del "cara o cruz" con una moneda.

Este estudio ha servido, al menos, para decirle a esos organismos y empresas que desarrollan estas tecnologías dónde deben fijarse a la hora de identificar a una persona con mascarilla. Por ejemplo, los investigadores detectaron que cuanto más cubre la mascarilla la nariz del sujeto, menores probabilidades existen de que sea identificado. Incluso la propia forma y colores de la mascarilla pueden distorsionar los datos y volver loco al software: las más redondas ralentizan la velocidad de identificación del algoritmo, mientras que las que son totalmente negras reducen la efectividad, cosa que no ocurre con las estándar que lleva casi todo el mundo, las azules quirúrgicas.

Todo lo anterior ha llevado a los responsables de estos sistemas a centrarse en los ojos y las cejas para tratar de identificar a los individuos de una forma más efectiva aunque, de momento, no parece que los resultados alcancen esos porcentajes cercanos al 98% de los que presumían muchos antes de la pandemia, cuando tenían nuestros rostros a su disposición para saber quiénes somos y a dónde vamos.