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La Era Pre-crimen ya no es Ficción: China, Rusia y EE.UU. ya utilizan tecnología predictiva

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Pfe-crimen, un término acuñado originalmente por el autor de ciencia ficción Philip K. Dick. El “pre-crimen” es una técnica policiaca para identificar personas potencialmente “peligrosas”. Con el aumento simultáneo de la tecnología de identificación biométrica, ahora estamos entrando en la siguiente fase de la reducción de la privacidad sin precedentes: cámaras de vigilancia equipadas con reconocimiento facial en tiempo real, vinculados a los departamentos de policía. Los departamentos de policía de todo el mundo se asocian con empresas privadas para utilizar datos públicos, información personal y algoritmos para predecir dónde es más probable que ocurran las acciones ilegales y, lo que es más importante, quién es más probable que las cometa.

***La idea del pronóstico de la delincuencia tomó forma en 1931 cuando dos criminólogos de Chicago, Clifford R Shaw y Henry D McKay, realizaron una investigación, explorando la persistencia de la delincuencia juvenil en algunos barrios de la ciudad. Llegaron con la teoría de la desorganización social, que establece que la ubicación es importante cuando se trata de predecir la actividad ilegal.***


RUSIA

La empresa rusa NTechLab se ganó los titulares en 2016 por su implementación de FindFace, un software que se aplicó al sitio de medios sociales VKontakte de Rusia y sus cerca de 300 millones de usuarios. El software reclamó una tasa de éxito del 70% al emparejar cualquier foto tomada a un perfil de medios sociales, permitiendo que los desconocidos se identificaran instantáneamente. FindFace fue un éxito inmediato, registrando medio millón de usuarios en sus primeros dos meses.

NTechLab ahora está anunciando que están listos para completar la siguiente etapa de su desarrollo que integra identificadores emocionales en su software de reconocimiento facial. La compañía está reclamando una tasa de éxito del 94% en ser capaz de detectar marcadores que indican estrés, ira o ansiedad. La compañía cree que la fusión de estas tecnologías sería un ajuste natural para las cámaras de vigilancia para ayudar a la policía en la detección pre-crimen.

NTechLab mantiene un aura de secreto alrededor de sus clientes, que incluyen empresas de seguridad y negocios minoristas. Sin embargo, según informes, está trabajando con el gobierno de la ciudad de Moscú para agregar el software de reconocimiento a las 150,000 cámaras de CCTV de la capital. NTechLab tiene más de 2,000 clientes en países como Reino Unido, Estados Unidos, Australia, China y la India.

NTechLab también anunció que ha recaudado $ 1.5 millones de dólares, que utilizará para investigación y desarrollo. Espera crear más aplicaciones del mundo real y de la nube para el software de reconocimiento facial y de emociones.


CHINA

China, un estado de vigilancia donde las autoridades tienen acceso sin control a la historia de los ciudadanos, está tratando de mirar hacia el futuro con tecnología diseñada para predecir y prevenir la delincuencia.

“Si utilizamos nuestros sistemas inteligentes e instalaciones inteligentes de manera correcta, podemos saber de antemano... quien podría ser un terrorista, quien podría hacer algo malo”, dijo Li Meng, viceministro de ciencia y tecnología.

Equipadas con la base de datos de identificación de fotos de China y las extensas imágenes de cámaras de vigilancia públicas, las tecnologías de reconocimiento facial del país son capaces de analizar miles de millones de rostros y objetos para identificar a las personas.

La empresa china SenseTime Co., que recientemente fue valorada en 1,500 millones de dólares debido a su innovación en el reconocimiento facial, vende su tecnología a la policía para integrarse en sistemas avanzados de vigilancia.

Xjera Labs, una firma de Singapur con oficinas en Shenzhen y Shanghai, ha desarrollado un sistema de reconocimiento facial de vigilancia que puede identificar individuos, automóviles y otros objetos con un 97 por ciento de precisión.

La compañía de reconocimiento facial Cloud Walk ha estado probando un sistema que utiliza datos sobre los movimientos y el comportamiento de los individuos -por ejemplo, visitas a tiendas donde se venden armas- para evaluar sus posibilidades de cometer un crimen. Su software advierte a la policía cuando el riesgo criminal de un ciudadano se vuelve peligrosamente alto, permitiendo que la policía intervenga.

La policía está usando un sistema de clasificación de grandes cantidades de datos para crear grupos de personas altamente sospechosas basados en dónde van y qué hacen. El gobierno de China siempre ha amasado datos personales para vigilar y controlar a sus ciudadanos, ya sean criminales o sospechosos de actividad políticamente delicada. Pero la nueva tecnología, desde teléfonos y computadoras hasta software de IA de rápido desarrollo, está ampliando sus capacidades.

La tecnología de predicción del crimen de China se basa en varias técnicas de IA, incluyendo el reconocimiento facial y el análisis de la marcha, para identificar a las personas de las imágenes de vigilancia.

Además, el “análisis de multitudes” se puede utilizar para detectar patrones “sospechosos” de comportamiento entre grandes cantidades de personas, por ejemplo, para identificar a los ladrones de los pasajeros normales en las estaciones de tren.

Otro ejemplo del uso de la IA en la predicción de la delincuencia china es la “re-identificación personal”, que coincide con la identidad de alguien aunque sea detectado en diferentes lugares con diferentes vestidos, un logro tecnológico relativamente reciente.

“Podemos usar la re-ID para encontrar personas que parecen sospechosas caminando hacia adelante y hacia atrás en la misma área, o que llevan máscaras”, dijo Leng Biao, profesor de reconocimiento corporal en la Universidad de Aeronáutica y Astronáutica de Beijing. “Con la re-identificación, también es posible retomar el rastro de alguien a través de una gran área.”


ESTADOS UNIDOS

En una encuesta de 2012 de casi 200 agencias policiales, el 70% dijo que planeaba implementar o aumentar el uso de la tecnología predictiva entre los próximos dos a cinco años, bueno esos 5 años ya han transcurrido y todo comienza a tomar forma.

En 2010 se reportaba que los brazos de inversión de la CIA y Google estaban respaldando a una compañía que monitorea la web en tiempo real y afirmaban que usaban esa información para predecir el futuro. La compañía se llama Recorded Future, y recorre miles de sitios web, blogs y cuentas de Twitter para encontrar las relaciones entre las personas, las organizaciones, las acciones y los incidentes, presentes y por venir.

El proyecto Future Attribute Screening Technology (FAST) es dirigido por el Departamento de Seguridad Nacional de los Estados Unidos por lo menos desde 2010. La iniciativa tiene como objetivo utilizar la tecnología de sensores para detectar señales “indicativas de mala intención”, definidas por el DHS como intención o deseo de causar daño real – “rápida, confiable y remotamente”. Se utilizaría, dicen, para combatir el terrorismo. El sistema FAST tiene la capacidad de monitorear señales fisiológicas y conductuales sin contacto. Eso significa capturar datos como la frecuencia cardíaca y la firmeza de la mirada de los pasajeros a punto de abordar un avión. Las señales son procesadas a través de algoritmos en tiempo real para calcular la probabilidad de que un individuo esté planeando cometer un crimen.

El Programa de Detección de Anomalías a Escalas Múltiples (ADAMS) de DARPA busca crear un enfoque basado en software para rastrear la actividad de trabajo en línea de una persona -todo desde mensajes de correo electrónico a mensajes instantáneos, acceso a archivos y tráfico Web- para detectar comportamientos anómalos. Explica David Bader, investigador principal del proyecto y profesor de la Escuela de Ciencias Computacionales e Ingeniería de Georgia y del Georgia Tech Research Institute. Uno de los aspectos predictivos del programa ADAMS será encontrar y marcar el comportamiento sospechoso antes de que ocurra una violación de seguridad. ADAMS recopilará datos y reunirá las piezas para los analistas poniendo de relieve las amenazas potenciales.

PredPol es un programa de software de “policía predictiva” que recorre datos históricos de delitos a través de un algoritmo patentado y arroja de 10 a 20 puntos más probables donde se verá un crimen durante el siguiente turno. Después de usar PredPol durante cuatro meses, la policía en la División Foothill en el Valle de San Fernando afirmó que los delitos contra la propiedad disminuyeron un 13 por ciento, mientras que en el resto de la ciudad aumentó un 0,4 por ciento. PredPol ha recibido millones en fondos de capital de riesgo y ahora es utilizado por más de 50 agencias policiales en los Estados Unidos y el Reino Unido.

HunchLab, producido por Azavea, fundada en Filadelfia, representa la nueva iteración de la policía preventiva, un método de análisis de datos sobre delitos e identificación de patrones que pueden repetirse en el futuro. HunchLab principalmente consulta crímenes pasados, pero también excava en docenas de otros factores como densidad de población; datos del censo; ubicaciones de bares, iglesias, escuelas y centros de transporte; horarios para juegos en casa – incluso fases de la luna. Algunas de las correlaciones que descubre son evidentes, menos crimen en días fríos. Otras son más misteriosas: las tasas de asalto agravado en Chicago han disminuido en los días más ventosos, mientras que los coches en Filadelfia fueron robados más a menudo cuando se estacionaron cerca de las escuelas.

Investigadores de la Universidad de Virginia financiados por el Ejército de Estados Unidos demostraron en 2014 que no sólo pueden recopilar información de su cuenta personal de Twitter como la NSA, sino también agregar y analizar esa información con algoritmos predictivos avanzados diseñados para determinar lo que va a hacer a continuación. En este caso, los investigadores se centraron específicamente en la predicción de la delincuencia por los individuos, así como en los “puntos calientes” de delincuencia en todo el país. Los algoritmos que se utilizan no sólo buscan frases obvias de palabras clave asociadas con actividades criminales como “Voy a matarte” o “pronto nos conoceremos y te golpearé”, sino que se centran en las actividades de rutina, Geo-ubicación e información histórica agregada para calcular la probabilidad de que un individuo particular esté involucrado en un crimen en algún momento en el futuro.

Investigadores de la Universidad de Cardiff han sido galardonados con más de 800,000 dólares por el Departamento de Justicia de los EE.UU. para desarrollar un sistema de detección pre-crimen. Boffins del Laboratorio de Ciencias de Datos Sociales de la Universidad, el cual reúne a una variedad de científicos para estudiar las dimensiones metodológicas, teóricas, empíricas y técnicas del análisis de datos en contextos de política social, abordará el crimen de odio en Los Ángeles desarrollando una herramienta estadística que utiliza información de las redes sociales para hacer predicciones en tiempo real de donde es probable que ocurran crímenes de odio. El equipo planea analizar datos de Twitter y hacer referencias cruzadas con datos de LAPD sobre crímenes de odio reportados “para desarrollar marcadores o firmas, lo que podría indicar si, y donde, es probable que ocurra un crimen de odio en un momento dado.

Residentes de Chicago recibieron visitas policiales basadas en una lista de vigilancia pre-crimen. La “lista de calor” de Chicago es un índice de aproximadamente 400 personas que han sido identificadas por un algoritmo informático como futuras amenazas para cometer delitos violentos. Sin haber cometido realmente un crimen, algunos de los que están en la lista están empezando a recibir visitas de la policía de Chicago advirtiéndoles que ya están siendo vigilados.

En California, un sociólogo de la Universidad de California, Riverside, ha estado trabajando con el Departamento de Policía de Indio para ofrecer una red de computadoras que puede predecir dónde van a ocurrir robos en el futuro. El profesor Robert Nash Parker ha desarrollado un “modelo informático que predice, por grupo de bloque del censo, donde es probable que ocurran robos”. Notablemente, Indio sólo tiene una población de 75,000, indicando que ninguna área debe ser considerada fuera del radar del Estado policial tecnocrático.

IDP o Intelligent Data Portal de Motorola recopila información basada en ubicaciones de bases de datos existentes, la organiza y la mapea usando capas para mostrar la ubicación de personas, recursos, eventos, alertas y situaciones en desarrollo. Diseñada para la seguridad pública, esta aplicación móvil basada en la nube integra datos de sistemas de seguridad pública dispares y aplicaciones de terceros, proporcionando a los que responden en el campo información crítica para mejorar la toma de decisiones y la colaboración entre múltiples agencias.

El software de análisis predictivo de IBM SPSS ofrece técnicas avanzadas en un paquete fácil de usar para ayudarle a encontrar nuevas oportunidades, mejorar la eficiencia y minimizar el riesgo. El Departamento de Justicia Juvenil de la Florida seleccionó el análisis predictivo de IBM para mejorar su proceso existente de selección y colocación. Con el nuevo sistema analítico instalado, el Departamento de Justicia Juvenil de la Florida analizará los principales predictores tales como historial de infracciones pasadas, ambiente de vida en el hogar, afiliación de pandillas y asociaciones de pares para entender mejor y predecir qué jóvenes tienen mayor probabilidad de reincidir. Deepak Advani, vicepresidente de análisis predictivo de IBM, dijo: “El análisis predictivo da a las organizaciones gubernamentales de todo el mundo una fuente altamente sofisticada e inteligente para crear comunidades más seguras mediante la identificación, la predicción, la respuesta y la prevención de actividades delictivas. Le da al sistema de justicia penal la capacidad de aprovechar la abundancia de datos disponibles para detectar patrones, hacer proyecciones fiables y luego tomar las medidas apropiadas en tiempo real para combatir la delincuencia y proteger a los ciudadanos”.

El Departamento de Policía de Fresno, en el centro de California, usa enormes cantidades de datos, que van desde la historia criminal hasta los feeds de Twitter, para evaluar la probabilidad de que alguien cometan un crimen y si la policía debe vigilarlos. El programa de Fresno, llamado Beware, fue construido por la empresa de seguridad Intrado (ahora llamada West), que ofrece productos y servicios a las fuerzas del orden público, incluyendo servicios de telecomunicaciones para llamadas 9-1-1, tecnología de ubicación de emergencia y gran administración de datos.

En Arizona, los sistemas de pre-crimen de salud mental están buscando personas “cercanas al punto de ruptura”. El sistema puede recolectar todo, desde registros médicos, compras de armas,  hasta publicaciones en línea. Citando los crímenes de Jared Loughner y Elliot Rodger, estas unidades están recibiendo luz verde con una nueva legislación para detener contra su voluntad a los que están marcados.

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Para terminar con los Estados Unidos y pasar a otro país que ya está implementando la tecnología pre-crimen, los dejamos con un recordatorio del programa Conocimiento Total de la Información. Total Information Awareness (TIA) fue un programa de la Oficina de Conocimiento de la Información de los Estados Unidos que comenzó durante el 2003. Basado en el concepto de policía preventiva, TIA apuntó a recopilar información detallada sobre individuos para anticipar y prevenir crímenes antes de ser cometidos. Como parte de los esfuerzos para ganar la Guerra contra el Terrorismo, el programa buscó toda clase de información personal en la búsqueda de terroristas alrededor del mundo. El programa fue desprovisto de financiación junto a la oficina de la conciencia de la información a finales de 2003 por el congreso de Estados Unidos después de que los informes de los medios criticaron al gobierno por intentar establecer el “conocimiento total de la información” sobre todos los ciudadanos. Aunque el programa fue suspendido formalmente, su software de minería de datos fue adoptado más tarde por otras agencias gubernamentales, con sólo cambios superficiales que se hicieron. La arquitectura central de TIA continuó el desarrollo bajo el nombre en código “Basketball”. La privacidad se convierte en un pecado bajo el paradigma del conocimiento total de la información.

La solución de análisis de datos de Palantir se dirige a tres sectores: el gobierno, el sector financiero y la investigación jurídica. Cada una de estas industrias debe luchar con conjuntos masivos de datos. Para ello, los conjuntos de herramientas de Palantir están dirigidos a cachés de datos masivos, permitiendo que los litigantes y la policía hagan conexiones de otra manera invisibles. El software de Palantir se sitúa encima de los conjuntos de datos existentes y proporciona a los usuarios lo que parece una interfaz revolucionaria. Los clientes incluyen al Departamento de Policía de Los Ángeles que utilizó Palantir para analizar y conectar 160 conjuntos de datos: Todos, desde detectives a policías de tránsito hasta funcionarios de seguridad nacional, usan Palantir en el LAPD. Según el documento, Palantir proporciona un cronograma de eventos y ha ayudado al departamento de policía masivo ordenar sus registros. Las agencias de espionaje de los Estados Unidos también emplearon Palantir para conectar bases de datos entre departamentos. Antes de esto, la mayoría de las bases de datos utilizadas por la CIA y el FBI fueron silenciadas, obligando a los usuarios a buscar cada base de datos individualmente. Ahora todo está unido entre sí utilizando Palantir.


REINO UNIDO

Un artículo de The Guardian sobre la rápida declinación de la democracia en Gran Bretaña, reportó una operación verdaderamente vergonzosa de pre-crimen ya en práctica:

“Los documentos vistos por The Observer  muestran que se trataba de una propuesta para capturar en masa la historia de navegación de los ciudadanos, registrar conversaciones telefónicas y aplicar el procesamiento del lenguaje natural a los datos de voz grabados para construir una base de datos policial nacional, con puntajes para cada ciudadano sobre su propensión a cometer delitos. El plan puesto al ministro era Minority Report. Era pre-crimen. Y el hecho de que Cambridge Analytica (la compañía involucrada en la recolección de datos) esté trabajando ahora dentro del Pentágono es, creo, absolutamente aterrador”.

La policía de Kent, Gran Manchester, West Midlands y Yorkshire han estado usando PredPol por varios años. También la policía de Durham está empleando inteligencia artificial diseñada para ayudar a los oficiales a decidir si mantener o no a un sospechoso bajo custodia. Bautizada como Herramienta de Riesgo de Evaluación de Daños (HART), predice el riesgo de reincidencia del sospechoso al clasificarlos como riesgo bajo, medio o alto. HART es un sistema desarrollado por el Profesor de la Universidad de Cambridge, el Dr. Geoffrey Barnes, en una asociación entre Durham Constabulary y el Centro para la Vigilancia Basada en la Evidencia de la Universidad de Cambridge.


FRANCIA

En Francia, por su parte, un sistema denominado Map Revelation, proporcionado por la Sûreté Globale, ha tenido éxito durante varios años dirigiéndose a una variedad de crímenes, no sólo a robos. El portavoz Sébastien Delestre dice que la policía de París probó el método para acabar con la conducción temeraria en la víspera de Año Nuevo en 2010. Ellos arrestaron a dos veces más personas que el año anterior, dice. El software se está utilizando ahora en Lyon, Lille y varias ciudades más pequeñas.

En 2015 France 24 confirmó las detenciones “pre-crimen”, escribiendo que 24 activistas ambientales han sido colocados bajo arresto domiciliario antes de la cumbre climática de París, utilizando las leyes de estado de emergencia de Francia. Dos de ellos lanzaron un ataque contra las libertades civiles. La orden termina el 12 de diciembre, el día en que la cumbre climática de París llega a su fin. En otras palabras, a partir de este momento, en Francia uno no tiene que hacer nada para ser arrestado – es suficiente que alguien, en algún lugar de la cadena de mando, sugiera que cualquier individuo es una amenaza potencial, y ellos serán retirados rápidamente de la sociedad por un período de tiempo indefinido.


CANADA

El Departamento de Policía de Vancouver será el primero en Canadá en utilizar el modelo computarizado, que permite a los oficiales predecir la ubicación de los delitos contra la propiedad y tomar medidas para prevenirlo. El programa utiliza análisis para identificar áreas donde se prevén robos residenciales o comerciales, establece zonas de 100 y 500 metros alrededor de los sitios objetivo y envía a los oficiales a las zonas para establecer una presencia visible para disuadir a los ladrones. “No nos estamos dirigiendo a la gente, estamos dirigiendonos a lugares, aquí no hay nada oscuro”, dijo el Jefe de Polícia Adam Palmer.


INDIA

El software utilizado por la policía de Delhi accede a los datos en tiempo real de la línea de asistencia y, utilizando las imágenes satelitales de ISRO, ubica espacialmente las llamadas y las visualiza como mapas de clúster para identificar puntos críticos de la delincuencia.

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“No estamos prediciendo el futuro, lo que estamos prediciendo es dónde y cuándo es probable que ocurra un crimen basados en el análisis científico y objetivo de los datos. Y esto determinará dónde serán nuestras próximas observaciones”, dice Sanjay Beniwal, comisionado especial de policía (operaciones)

El nuevo software, explica Beniwal, permite que la información generada a través de Dial100 sea trazada en el mapa geoespacial de Delhi, lo que permite a la policía determinar las ubicaciones exactas y la distribución espacial del crimen.


ALEMANIA

Precobs es un software de predicción de la policía que utiliza algoritmos y conocimiento sobre crímenes cometidos en el pasado para predecir la ejecución de los denominados crímenes “casi repetidos”. Precobs es una abreviatura y es sinónimo de Pre Crime Observation System. Es desarrollado y vendido por el Institut für musterbasierte Prognosetechnik (Instituto para la Técnica de Predicción basada en patrones) ubicado en Oberhausen, Alemania.


ISRAEL

Mer Security es una empresa exportadora de productos de espionaje. Es bien conocida en los círculos de seguridad del país; Ganó un contrato de la policía israelí en 1999 para establecer “Mabat 2000“, que instaló cientos de cámaras en la Ciudad Vieja de Jerusalén, un punto de inflamación de las tensiones en el área ocupada. En una entrevista con la revista Israel Gateway, una publicación comercial, Haim Mer, presidente de la junta de la compañía y veterano de la Unidad 8200, explicó que “la policía necesitaba un sistema en el que ‘Big Brother’ controlaría y permitiría una vista total de los acontecimientos en el área de la Ciudad Vieja”.

Eyal Raz, director de productos de Mer Security, mostró Open Source Collection Analysis and Response, conocido como OSCAR, que rastrea a través de Internet y las plataformas de medios sociales y promete descubrir conexiones ocultas de los datos que OSCAR recopila y monitorea.

Otro producto, llamado Strategic Actionable Intelligence Platform, o SAIP, toma esos datos y los agrupa. Para identificar la “inteligencia accionable”, el SAIP utiliza tecnología que puede resaltar palabras, frases e información que pueda interesar a los oficiales de inteligencia. Estos tipos de herramientas de análisis de idiomas son cada vez más populares entre los servicios de inteligencia de todo el mundo como una herramienta para identificar la próxima amenaza.

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El startup israelí Faception afirma que podría predecir la probabilidad de que las personas sean terroristas, pedófilos y más, analizando las caras con un aprendizaje profundo. La compañía afirma que nuestra personalidad está codificada en nuestro ADN, la cual se refleja en nuestra cara. Utiliza técnicas de IA como el aprendizaje automático y la visión por ordenador para entrenar su plataforma en diferentes tipos faciales, que se agrupa en 15 categorías que llama clasificadores. Aunque esto puede parecer creíble, no hay evidencia de que las predicciones de personalidad basadas en el rostro sean más que un poco exactas. Y hay muchas razones para temer que podría promover prejuicios y otros efectos peligrosos. Faception afirma ser muy preciso. La compañía dice que sus modelos habrían marcado ocho de 11 de los atacantes de París y que en un torneo de poker de 50 personas, sus cuatro selecciones incluían a dos de los tres finalistas. El CEO Shai Gilboa también nos dice que ha alcanzado más del 90% de precisión en algunos clasificadores. Sin embargo, no está claro qué significan realmente estas afirmaciones, y es imposible verificarlas.


NUEVA ZELANDA

Combinando el analisis de Big Data y la gestión de casos específicos con una potente comunicación entre agencias, el software Person of Interest (POI) de Wynyard permite la colaboración de agencias. Utilizando un modelo de seguridad multicapa y granular, el software POI utiliza análisis avanzados para controlar el entorno criminal. Utilizando técnicas de minería de grandes cantidades de datos como estadísticas, modelado, análisis de enlaces, detección de anomalías y resolución de identidad, Wynyard puede agregar datos de fuentes internas y externas. Esto significa que quienes usan el software son capaces de ver las situaciones a nivel local y nacional y, por lo tanto, están mejor capacitados para realizar evaluaciones de riesgo efectivas e identificar la probabilidad de un delito.

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JAPON

Los legisladores japoneses aprobaron un proyecto de ley que permite a los fiscales monitorear y detener a grupos terroristas o organizaciones criminales que están planeando un crimen. El primer ministro japonés, Shinzo Abe, calificó el nuevo proyecto de ley llamado “ley anti-conspiración” como un enfoque apropiado y dijo que ayudará a combatir el terrorismo. El gobierno dice que el proyecto de ley es necesario para aumentar la seguridad antes de los Juegos Olímpicos de Tokio de 2020.

La gente puede ser arrestada por planear 277 crímenes diferentes, incluyendo incendios premeditados o incluso violar leyes de derechos de autor. Y aunque el proyecto de ley recibió apoyo de los legisladores, los críticos dicen que podría ser una muestra de vigilancia excesiva, y que podría afectar en gran medida a las libertades civiles.

 


No se equivoquen, la tecnología del sistema pre-crimen ya ha llegado, pero tiene más que el simple propósito de predecir el crimen. Al combinar esta tecnología con otras recolecciones masivas de datos, por su naturaleza, claramente tienen la capacidad de forzar la autocensura y con el tiempo, la tecnología como los sistemas de crédito social aplicará castigos y recompensas similares a los sistemas que se están probando en China y Canada en este momento .

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Revelan ropa anti-vigilancia para confundir al reconocimiento facial

Un artista y tecnólogo ha presentado una línea de ropa diseñada para confundir la tecnología de reconocimiento facial y regresar la privacidad a los usuarios de Internet.

Adam Harvey, quien ha creado varios proyectos relacionados con la vigilancia masiva en su sede en Berlín, dijo que tiene la intención de luchar contra el uso comercial ahora difundido del reconocimiento facial con una nueva estrategia de textiles llamada Hyperface.

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Al aplicar patrones aparentemente aleatorios a la ropa, estos aparecen como miles de caras reconocibles durante el análisis y pueden abrumar a los sistemas informáticos.

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Harvey dijo al Chaos Communications Congress el año pasado que estaba usando el proyecto Hyperface, creado en asociación con Hyphen-Labs, para “sobrecargar un algoritmo con lo que quiere, sobreescargando un área con rostros para desviar la mirada del ordenador”.

Harvey quien ya ha introducido CV Dazzle – una forma vanguardista de maquillaje y peinado que podría ser utilizado para confundir el reconocimiento facial, va e Hyperface como una extensión de este proyecto anterior.

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Harvey también diseñó Stealth Wear, una colección de ropa de contra-vigilancia que, dijo, ayudaba a los usuarios a ocultarse de imágenes térmicas y drones.

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Colectivamente, Stealth Wear es una visión de la moda que aborda el aumento de la vigilancia, el poder de quienes vigilan y la creciente necesidad de ejercer más control sobre la privacidad.

Harvey dijo: “Mis proyectos están motivados por preocupaciones sobre cómo la visión por computadora será utilizada para extraer conocimiento con la cooperación o el consentimiento de un individuo”, agregando que él sentía que la tecnología de reconocimiento facial “representa una amenaza significativa a la privacidad”.

Amazon recientemente comenzó a utilizar la tecnología de reconocimiento facial en las cajas en su tienda física, mientras que Facebook y Apple también lo utilizan para etiquetar fotos para los usuarios.

En diciembre, una compañía rusa lanzó un polémico programa llamado FindFace que puede identificar a un extraño entre 300 millones de usuarios de Twitter en menos de un segundo, a pesar de una advertencia de que la aplicación violaba las reglas del sitio web.

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