Hace unos dias en La Vanguardia apareció un excelente artículo titulado “Aplicaciones que lo adivinan todo” para el que me llamo Albert Molins  para contrastar alguna ideas mientras lo estaba escribiendo.  Siempre es un placer hablar con Albert. Soy consciente que esta vez la notícia llega un poco tarde a este blog que audita mis actividades, pero me cogió haciendo un receso obligado para cargar pilas.

 

Les dejo adjunto transcripción del texto en castellano y a continuación en catalán del diario LA VANGUARDIA.

 

Aplicaciones que lo adivinan todo

Identifican todo tipo de cosas, pero también obtienen información sobre los usuarios

Los más veteranos seguro que recuerdan a Akinator, el genio de la web. Una página donde un genio nos pedía que pensáramos en un personaje, real o no, que él trataría de adivinar. A continuación, nos hacía preguntas sobre las características de la persona que teníamos en mente –hasta un máximo de 25–, y casi siempre acertaba con relativa facilidad. Había formas de complicarle la vida, por supuesto, pero el jugador no dejaba de tener la sensación de que era cómo jugar al ¿Quién es quién?, pero con un universo mucho mayor. Al fin y al cabo eso era internet.

El mismo año, en el 2008, aparecía Shazam, una aplicación que permite saber el título de una canción con sólo dejarle escuchar un fragmento de 10 segundos a través del micrófono del teléfono. De hecho, Shazam había nacido en el 2002 como 2850, que era el número al que los usuarios tenían que llamar para obtener el reconocimiento de la canción, que se recibía 30 segundos después de haber colgado la llamada, en un mensaje de texto que contenía el autor y el título.

Pero en menos de una década las cosas han cambiado y ahora hay apps que son capaces de reconocer cualquier cosa –setas, plantas, películas, obras de arte–, y ofrecernos toneladas de información contextual y recomendaciones relacionadas. Incluso hay aplicaciones que permiten saber quién somos y muchos detalles de nuestra vida, con una fotografía tomada clandestinamente –e ilegalmente– en la calle. La contrapartida que pagamos por esta magia –muchas de estas aplicaciones no son gratuitas porque sí– es que las aplicaciones recogen mucha información sobre nuestros gustos y hábitos. Además, la mayoría usan la geolocalización, con lo que saben qué hacemos, cuándo lo hacemos y dónde lo hacemos. Y este es el negocio para los desarrolladores.

Pero esto puede empezar a cambiar a partir del 25 de mayo del 2018, cuando termina el plazo de adaptación al nuevo Reglamento General de Protección de Datos de la UE. “El nuevo reglamento obliga a las empresas a informar de los datos que se recogerán y a usar exclusivamente aquellos sobre los que los usuarios hayan dado su consentimiento”, explica Albert Agustinoy, socio del bufete Cuatrecasas Gonçalves Pereira y experto en protección de datos. Además, “cuando una empresa pretenda hacer un tratamiento masivo de datos, tendrá que hacer previamente una evaluación de impacto, para ver cómo afecta a la privacidad de los datos personales. Si el resultado de la evaluación es que la privacidad de las personas se ve afectada, la compañía tendrá que solicitar una autorización antes de tratar o usar esos datos”, puntualiza Agustinoy.

La sanción por incumplir estos preceptos es una multa por valor del 5% de la facturación. El problema reside en que si bien estas aplicaciones son la parte más frívola de una tecnología potente –¿es inteligencia artificial?–, “la gran cantidad de dinero que generan, permite que se siga investigando”, dice el catedrático de la UPC e investigador en Supercomputación en el BSC, Jordi Torres, para conseguir desarrollos de mayor calado. Estas aplicaciones ahora son más potentes de lo que eran hace sólo 8 años porque ha habido un salto tecnológico.

“Shazam y otras se basaban en intentar buscar un patrón, una huella digital que identificaba la canción o lo que fuera, y que después se comparaba con una base de datos enorme. Estoy convencido de que si los creadores de estas apps, las desarrollaran ahora lo harían con aprendizaje profundo ( deep ­learning )”, explica Torres. Ahora se entrena a las máquinas –por ejemplo, enseñándoles muchas imágenes etiquetadas con el nombre de lo que es– para que extraigan un modelo matemático, para que al final cuando se le muestre sin etiquetar, la máquina lo reconozca. Fuera de la espectacularidad de estas aplicaciones, esta tecnología de reconocimiento tiene otras aplicaciones. “Ya se emplea con usos médicas, por ejemplo, para detectar tumores de hígado en imágenes obtenidas por TAC. También los vehículos sin conductor usan esta tecnología para reconocer obstáculos y evitar accidentes”, dice Torres.

Otro tema es el de la exactitud. “Las máquinas ya son muy fiables clasificando imágenes, mucho más que las ­personas, y, por ejemplo, la aplicación Pic2recipe, que aún se está desarrollando, ya tiene cifras de acierto muy significativas”, asegura Jordi Torres. Así que si una app nos dice que esa seta que hemos fotografiado ­antes de cogerla no es venenosa, podemos estar bastante seguros –aunque no al cien por cien– de que acierta. Pero igual que reconocen una seta, pueden reconocer una cara. El fotógrafo ruso Egor Tsvetkov hizo un experimento que llamó Tu cara es big data . Tomó fotos durante un tiempo de la persona que se sentaba delante de él en el metro. Después usó una herramienta de código abierto, y cotejó esas imágenes con la red social rusa VK. El resultado fue que Tsvetkov pudo elaborar perfiles con información personal, detallada y completa de muchas de las personas que había fotografiado en el metro. Obviamente “no se puede fotografiar a nadie sin su consentimiento ni se pueden usar esas imágenes en ningún sistema de identificación sistemático. Las fotos tienen –legalmente– carácter de datos personales, y estos no se pueden usar sin consentimiento”, dice Agustinoy.

Otra cosa es la información que tenemos en nuestros perfiles en las redes sociales. “Hay que tener claro que si lo tenemos configurado como público, estamos autorizando a las empresas propiedad de esa red social a usar nuestra información”, puntualiza Agustinoy.

 

Aplicacions que ho endevinen tot

Identifiquen tota mena de coses, però també obtenen informació sobre els usuaris

Els més veterans segur que recorden Akinator, una pàgina on un geni ens demanava que penséssim en un personatge, real o no, que ell intentaria endevinar. Tot seguit ens feia preguntes sobre les característiques de la persona que teníem al cap –fins a un màxim de 25–, i gairebé sempre l’encertava amb relativa facilitat. Hi havia maneres de complicar-li la vida, per descomptat, però el jugador no deixava de tenir la sensació que era com jugar al Qui és qui? però amb un univers molt més gran. Al capdavall internet era això. El mateix any, el 2008, apareixia Shazam , una aplicació que permet saber el títol d’una cançó només deixant que en senti un fragment de 10 segons a través del micròfon del telèfon.

De fet, Shazam havia nascut el 2002 com a 2850, que era el número a què els usuaris havien de trucar per obtenir el reconeixement de la cançó, que es rebia 30 segons després d’haver penjat el telèfon en un missatge de text que contenia l’autor i el títol. En menys d’una dècada, però, les coses han canviat, i ara hi ha apps que són capaces de reconèixer qualsevol cosa (bolets, plantes, pel·lícules, obres d’art) i oferir-nos tones d’informació contextual i recomanacions relacionades. Fins i tot hi ha aplicacions que permeten saber qui som i molts detalls de la nostra vida, amb una fotografia presa clandestinament –i il·legalment– al carrer. La contrapartida que paguem per aquesta màgia –moltes d’aquestes aplicacions no són gratuïtes perquè sí– és que les aplicacions recullen molta informació sobre els nostres gustos i hàbits. A més, la majoria utilitzen la geolocalització, amb la qual cosa saben què fem, quan ho fem i on ho fem. I aquest és el negoci per als desenvolupadors.

Però això podria començar a canviar a partir del 25 de maig del 2018, quan acaba el termini d’adaptació al nou reglament general de Protecció de Dades de la UE. “El nou reglament obliga les empreses a informar de les dades que es recolliran i a utilitzar exclusivament aquelles sobre les quals els usuaris hagin donat el seu consentiment”, explica Albert Agustinoy, soci del bufet Cuatrecasas, Gonçalves Pereira i expert en protecció de dades. A més, “quan una empresa pretengui fer un tractament massiu de dades, haurà de fer prèviament una avaluació d’impacte, per veure com afecta la privacitat de les dades personals. Si el resultat de l’avaluació és que la privacitat de les persones es veu afectada, la companyia haurà de sol·licitar una autorització abans de tractar o utilitzar aquestes dades”, puntualitza Agustinoy .

La sanció per incomplir aquests preceptes és una multa per valor del 5% de la facturació. El problema és que, si bé aquestes aplicacions són la part més frívola d’una tecnologia potent –és intel·ligència artificial?–, “la gran quantitat de diners que generen permet que es continuï investigant”, diu el catedràtic de la UPC i investigador en supercomputació al BSC Jordi Torres , per aconseguir desenvolupaments de més importància. Aquestes aplicacions ara són més potents que no ho eren fa només 8 anys, perquè hi ha hagut un salt tecnològic.

“ Shazam i d’altres es basaven a intentar buscar un patró, una empremta digital que identificava la cançó o el que fos, i que després es comparava amb una base de dades enorme. Estic convençut que si els creadors d’aquestes apps les desenvolupessin ara ho farien amb aprenentatge profund [ deep ]”, explica Torres . Ara s’entrenen les màquines –per exemple, ensenyant-los moltes imatges etiquetades amb el nom del que és– perquè extreguin un model matemàtic, perquè al final quan se li mostri sense etiquetar la màquina ho reconegui. Fora de l’espectacularitat d’aquestes aplicacions, aquesta tecnologia de reconeixement té altres aplicacions. “Ja es fa servir amb usos mèdics, per exemple, per detectar tumors de fetge en imatges obtingudes per TAC. També els vehicles sense conductor utilitzen aquesta tecnologia per reconèixer obstacles i evitar accidents”, diu Torres . Un altre tema és el de l’exactitud.

“Les màquines ja són molt fiables classificant imatges, molt més que les persones, i per exemple l’aplicació Pic2recipe, que encara s’està desenvolupant, ja té xifres d’encert molt significatives”, assegura Jordi Torres . De manera que si una app ens diu que el bolet que hem fotografiat abans d’agafar-lo no és verinós, podem estar bastant segurs –tot i que no al 100%– que la màquina l’encerta. Però, igual que reconeixen un bolet, poden reconèixer una cara. El fotògraf rus Egor Tsvetkov va fer un experiment que va anomenar La teva cara és ’. Va fer fotos durant un temps de la persona que seia davant seu al metro . Després va utilitzar una eina de codi obert i va confrontar les imatges amb la xarxa social russa VK . El resultat va ser que Tsvetkov va poder elaborar perfils amb informació personal, detallada i completa de moltes de les persones que havia fotografiat al metro . Òbviament “no es pot fotografiar ningú sense el seu consentiment ni tampoc no es poden utilitzar aquestes imatges en cap sistema d’identificació sistemàtic. Les fotos tenen –legalment– caràcter de dades personals, i no es poden utilitzar sense consentiment”, diu Agustinoy .

Una altra cosa és la informació que tenim als nostres perfils a les xarxes socials. “Cal tenir clar que si el tenim configurat com a públic, estem autoritzant les empreses propietat d’aquella xarxa social a utilitzar la nostra informació”, puntualitza Agustinoy.

, Barcelona
2017-09-01T12:39:58+00:00 August 24th, 2017|