Tendencia viral de recuerdos de 2016 se convierte en mina de oro para empresas de IA

Si recientemente has participado en la tendencia de publicar fotos o videos de tus recuerdos de 2016 en redes sociales, los expertos afirman que la inteligencia artificial probablemente te lo agradece.

Esto se debe a que el gran volumen de imágenes disponibles públicamente representa una mina de oro para cualquiera que necesite datos para entrenar modelos de IA, y sus etiquetas claras de fecha facilitan aún más enseñar a la tecnología cómo las personas, lugares y cosas cambian con el tiempo.

"Estos conjuntos de datos son extremadamente raros, son muy, muy caros de replicar, y son realmente difíciles de recopilar debido a restricciones éticas y todo tipo de cosas, así que para mí, supongo que las alarmas se encendieron", comentó Sarah Saska, directora ejecutiva de la consultora Feminuity, sobre su reacción ante la gente publicando contenido de 2016, según toronto.citynews.ca.

Los orígenes de esta tendencia de publicar contenido de hace 10 años son difíciles de identificar, pero desde principios de enero, las personas han estado publicando que "2026 es el nuevo 2016". Esto ha generado numerosas publicaciones con elementos nostálgicos como los pantalones pitillo, el popular filtro de cara de perro de Snapchat y la canción "One Dance" de Drake.

Los participantes, desde usuarios comunes hasta celebridades, mayormente trataron esta moda retrospectiva como una diversión inofensiva, pero algunos expertos en tecnología la ven como un recordatorio de que una vez que algo se publica en línea, está fuera de nuestro control cómo se utiliza.

"Algo que ahora es inofensivo podría ser muy sensible en un par de años porque no necesariamente tenemos una manera perfecta de anticipar qué tecnología estará disponible y cuáles serán las aplicaciones de esa tecnología", explicó Nicolas Papernot, profesor asociado de ingeniería informática y ciencias en la Universidad de Toronto, según la misma fuente.

Lo que la mayoría de las personas que han publicado sobre 2016 no se dieron cuenta es que las fotos y videos que compartieron son ideales para las empresas de IA, que normalmente tienen que comprar o recopilar datos, o en este caso imágenes, para entrenar los modelos que sustentan su software, indicó Papernot.

Es un proceso costoso porque cada imagen o video necesita ser etiquetado, generalmente por un humano, que puede identificar correctamente lo que representa y cuándo fue tomado.

Sin embargo, esta tarea que consume mucho tiempo se vuelve mucho más eficiente y asequible cuando las personas comparten sus imágenes en línea, las etiquetan automáticamente y, esencialmente, confirman su autenticidad, según el experto.

Y el valor solo aumenta cuando las personas publican su imagen de 2016 junto a una de este año, porque puede enseñar a un modelo de IA cómo cambian las cosas durante un largo período de tiempo.

"Hay una década de envejecimiento biológico real, no solo cambios cosméticos, que se refleja en las fotos", señaló Saska, de acuerdo con toronto.citynews.ca.

Una vez que los modelos utilizan las fotos para aprender cómo persisten nuestras identidades o qué aspectos de ellas cambian con el tiempo, Saska explicó que se vuelven mejores para reconocernos años después, incluso si nuestra apariencia ha cambiado.

"También ayuda con cosas como hacer coincidir fotos antiguas de personas con nuevas imágenes de vigilancia", añadió. "Puede ayudar a identificar a las personas a pesar de cambios como el cabello o el aumento de peso, la ropa, o incluso cosas como la cirugía plástica, y pueden vincular nuestras imágenes históricas con registros actuales como identificación o documentación gubernamental".

Dado que no está claro cómo se originó la tendencia, es posible que comenzara orgánicamente y sin ninguna intención de entrenar modelos de inteligencia artificial.

Los expertos entrevistados para este artículo reconocieron el valor de tales datos para las empresas de IA una vez que son públicos.

Si se combina con datos de ubicación y otros sistemas de seguimiento, incluso podría predecir nuestros movimientos, dificultando que permanezcamos anónimos, advirtió Saska.

O al introducirlo en software de generación de imágenes o videos, podrías convertirte en víctima de un deep fake, señaló Samantha Bradshaw, investigadora del Centro para la Gobernanza Internacional de la Innovación. Los deep fakes son imágenes o videos manipulados digitalmente que muestran a alguien haciendo o diciendo algo que no ha hecho.

Algunas personas pueden pensar que no son figuras públicas, por lo que corren menos riesgo de que alguien use sus datos de manera diferente a la prevista, pero Bradshaw advierte que hay que pensarlo de nuevo.

"Cuantos más puntos de datos individuales tengan, mejores pueden ser sus modelos predictivos, por lo que tus datos individuales realmente importan al final del día, aunque puedas sentirte pequeño e insignificante", explicó. "Es parte de hacer que un sistema más grande funcione y sea tan poderoso como realmente puede ser".

Debido a que las plataformas de redes sociales rara vez ofrecen a los usuarios una forma de optar por no utilizar sus datos para entrenar IA, Bradshaw indicó que lo mejor que las personas pueden hacer es pensar más cuidadosamente sobre cómo publican y, cuando sea posible, limitar qué tan públicas son sus cuentas, para que sus datos no puedan ser fácilmente extraídos por empresas externas.