Até hoje, você ainda encontra pessoas postando fotos participando do Desafio dos 10 anos usando a hastag #10yearchallenge. Desde as pessoas mais comuns chegando aos mais famosos.

O desafio é o seguinte, a pessoa faz uma montagem, colocando de um lado a própria foto de 10 anos atrás e uma foto sua atualmente.

Esta brincadeira ganhou o mundo, dominando todas as redes sociais, mas a pergunta que não quer calar…

Foi apenas uma brincadeira?

Um post no Twitter da repórter e consultora da indústria tecnológica
Kate O’Neill, colocou uma “pulga atrás da orelha” em milhões de usuários.

Ela participou da brincadeira não com foto mas comparando a si mesma há 10 anos atrás e nos dias de hoje.

Eu há dez anos: provavelmente iria me juntar ao meme do envelhecimento da foto de perfil que está rolando no Facebook e no Instagram. Eu agora: pondero sobre como todos esses dados podem ser refinados para treinar algoritmos de reconhecimento facial sobre progressão de idade e reconhecimento de idade

Este tuíte, acabou virando artigo do site Wired, ganhou grandes proporções.

De acordo com o pesquisador BIll Hart-Davidson em seu Facebook, Este viral é um prato cheio para os desenvolvedores de softwares para reconhecimento facial, pois ele economiza o tempo de trabalho para “limpar” as informações e treinar softwares deste tipo. Post com duas fotos de si mesmo parece uma forma de reunir um conjunto de dados para o sistema a aprender a classificar o reconhecimento facial sendo mais mais preciso com base em uma foto antiga. Como pesquisador de aprendizado de sistema deixa-me apenas dizer que fotos emparelhadas associadas com o mesmo nome com um id (login de usuário) positivo e o intervalo de tempo é o conjunto de dados padrão ouro para fazer isso. Sei de projetos semelhantes que têm usado fotos disponíveis no registro público para fazer treinamento de classificador semelhante porque eles compartilham as características de dados que eu mencionei acima.

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Diversos softwares, até mesmo smartphones utilizam da ferramenta de reconhecimento facial para diversas aplicações.

Temos que entender que o reconhecimento facial é uma ferramenta, ou seja, pode ser usado tanto para o bem, quanto para o mal.

Foi usado na Índia como ferramenta para encontrar 3000 crianças perdidas.

Lojas estão em testes para conhecer melhor os seus clientes a partir de seu perfil no Facebook. Ao entrar na loja o rosto do cliente é reconhecido por um sistema, rastreado o perfil, o sistema sugere quais produtos chamarão a atenção do cliente.

O Reconhecimento Facial também é usado por câmeras de segurança para detectar pessoas que estão sendo procuradas pela justiça ou para rastrear pessoas desaparecidas.

É motivo para se preocupar?

Pra quem utiliza o Google Fotos, por exemplo, sabe que isso já existe há muito tempo, quando você abre o sistema, nas fotos já aparecem sugestões de pessoas, já monta um álbum sobre o tema e muito mais.

Inclusive dá o nome do álbum de acordo com o local que você tirou as fotos (isso porquê você não informou nada para ele, ele sabe tudo por GPS e Reconhecimento Facial.

O próprio Facebook já se utiliza desta tecnologia faz alguns anos, basta enviar uma foto, e logo em seguida ele sugere nome das pessoas que estão em sua foto.

Quanto a esta polêmica o Facebook diz:

O Facebook negou que eles tenham iniciado o desafio, mas eles não precisariam, já que eles já têm acesso a fotos com registro de data e hora. 

Mesmo que isso seja apenas uma mania de mídia social inocente, ele certamente tem cientistas de dados e designers de sistemas de reconhecimento facial felizes.

“O desafio dos 10 anos é um meme gerado pelos usuários que começaram por conta própria, sem o nosso envolvimento. É uma prova da diversão que as pessoas têm no Facebook, e é isso.

Resumindo, não vá sair deletando suas fotos, dizendo que milhões de pessoas foram enganadas, mesmo porquê, estas fotos já estão disponíveis online.

“Meu tweet irreverente começou a pegar força. Minha intenção não era afirmar que o meme é inerentemente perigoso. Mas eu sabia que o cenário de reconhecimento facial era amplamente plausível e indicativo de uma tendência que as pessoas deveriam conhecer. Vale a pena considerar a profundidade e amplitude dos dados pessoais que compartilhamos sem reservas. ” disse O’Neill.

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