As informações assustadoras que algoritmos podem extrair de suas fotos

Andreas Weigend

  • Ridofranz/iStock

Mais de três quartos dos adultos americanos possuem um smartphone e, em média, eles passam cerca de duas horas por dia nele. De fato, a estimativa é de que tocamos nossos telefones entre 200 e 300 vezes por dia, o que, para muitos de nós, significa uma frequência muito maior do que tocamos nossos parceiros.

Isso significa que quando estamos aos nossos telefones, não estamos apenas matando tempo ou mantendo contato. Estamos "sensorizando" o mundo de formas que podemos ainda não compreender plenamente.

Agora há microfones e câmeras conectados em rede por toda parte. Há mais de 1 bilhão de smartphones pelo mundo, cada um presumivelmente equipado com uma câmera. A maioria das fotos que compartilhamos online são tiradas com um telefone, com cerca de 1 bilhão de fotos postadas por dia apenas no Facebook, segundo meus cálculos.

Mesmo se você não marcar as pessoas em uma imagem, sistemas de reconhecimento de fotos podem fazê-lo. O algoritmo DeepFace do Facebook pode associar um rosto a um que apareceu em imagens postadas anteriormente, incluindo fotos tiradas com iluminação completamente diferente e de pontos de vista extremamente diferentes. Usando fotos com perfil identificado, fotos marcadas e listas de relacionamentos, um nome muito provável pode ser associado a um rosto.

Tudo isso pode parecer inócuo, mas essas fotos de nossos amigos, familiares e arredores revelam muita coisa. A questão ganhou ainda mais importância com a publicação, em fevereiro, de um artigo da equipe Google Brain. Eles desenvolveram um novo método impressionante para extrapolar uma imagem de alta resolução a partir de uma foto pixelada ou de resolução muito baixa, o que chamam de "super resolução".

Para começar, muitas pessoas ativam o GPS em seus telefones para obtenção de direções. Automaticamente, os metadados associados a uma foto tirada em um telefone com GPS ativado inclui a longitude e latitude onde a foto foi tirada. Apesar de ser possível apagar esses dados de suas próprias fotos, você não pode controlar os metadados das imagens tiradas por outros.

Mas metadados de geolocalização não são a única forma de determinar o local onde você esteve. Um marco conhecido no fundo, uma placa de rua ou o cardápio de um restaurante podem apontar sua localização. O comprimento das sombras no chão fornece a hora do dia aproximada. Não é preciso um ser humano para fazer essas observações; os sistemas de reconhecimento de fotos podem fazê-lo. Algoritmos são até mesmo treinados para identificar indivíduos em vídeos feitos em câmeras móveis e câmeras de vigilância de baixa resolução, e não apenas pelo rosto. Uma pessoa procurando emprego em uma rua da cidade pode ser identificada e rastreada quadra a quadra pelas características singulares de sua forma de caminhar.

Sistemas de reconhecimento de fotos também podem ser usados para interpretar o ambiente em que uma foto foi tirada. Vários anos atrás, uma pequena empresa de tecnologia chamada Jetpac identificou e categorizou o conteúdo de 150 milhões de fotos postadas publicamente no Instagram para desenvolver um diretório de empresas pesquisáveis por suas características. Se as fotos tiradas em um restaurante mostravam muitas bocas usando batom, o aplicativo do Jetpac marcava o local como sendo "elegante". Se a maioria dos rostos em uma foto de um bar fosse de homens, ele marcaria o local como sendo um bar gay. (A Jetpac foi comprada pelo Google em 2014.)

A maioria das fotos no Instagram analisadas pela Jetpac contava com dados de geolocalização anexados. Ao combinar seus resultados de reconhecimento de fotos e marcações com a localização, a Jetpac percebeu que podia criar uma lista dos bares gays em Teerã. O compartilhamento desse diretório seria um serviço ou um desserviço para os usuários da Jetpac? Seria um desenvolvimento bem-vindo para um iraniano que não quer correr o risco de assumir para a pessoa errada ao não precisar perguntar para amigos ou estranhos. Mas as consequências poderiam ser terríveis para a comunidade gay se a lista de bares ou usuários que acessaram a lista caísse nas mãos dos mulás. Se a Jetpac foi capaz de desenvolver essa capacidade, o que impediria outra empresa ou governo de fazer o mesmo?

Algoritmos também podem identificar a emoção que está sentindo em uma foto ou vídeo. Décadas atrás, Paul Ekman, professor emérito da Universidade da Califórnia, em San Francisco, observou que pessoas em todo o mundo faziam expressões faciais distintas, algumas delas durando menos de um segundo, em resposta a situações emocionais específicas. Mais recentemente, Ekman serviu como consultor de uma empresa de San Diego chamada Emotient, que foi comprada pela Apple em 2016 e que desenvolveu um software para identificar os sentimentos em imagens de câmeras em tempo real. Com uma única câmera de alta resolução, os algoritmos da Emotient podem "ler" simultaneamente as microexpressões emocionais nos rostos de 400 pessoas reunidas em uma área, digamos, um salão de palestra ou shopping center. A Emotient está trabalhando para adaptar seus algoritmos para uso em hospitais, para detecção de dor nos rostos dos pacientes.

Pesquisadores da Universidade de Oxford e do Instituto de Genética e Medicina Molecular do Conselho de Pesquisa Médica da Universidade de Edimburgo desenvolveram um aplicativo para telefone que pode ser usado para analisar fotos com base em um banco de dados de condições genéticas raras, ajudando pacientes a descobrirem problemas de saúde não diagnosticados, incluindo síndrome do X frágil, uma deficiência de aprendizado que afeta 1 entre 4.000 meninos e 1 ente 6.000 meninas e que é associada a orelhas grandes e rosto longo.

O aplicativo Im2Calories, desenvolvido pelo grupo do cientista Kevin Murphy no Google, transforma fotos de comidas em um diário alimentar e contagem de calorias, para que todas essas fotos de você desfrutando de uma refeição com amigos possam se transformar em uma avaliação de sua futura saúde.

E em janeiro deste ano, pesquisadores do Instituto Nacional de Informática do Japão anunciaram que copiaram a impressão digital de uma pessoa ao tirarem uma foto como uma câmera digital comum de 3 metros de distância. A equipe foi capaz de reproduzir os arcos, curvas e estrias da pele dos dedos bem o suficiente para ser usado com sucesso em um sistema biométrico de identificação de identidade. Os pesquisadores sugeriram que em dois anos, as pessoas poderão afixar películas contendo óxido de titânio em seus dedos para se protegerem contra roubo de identidade.

'Simplesmente não há mais como nos escondermos.'

Estes são apenas alguns exemplos dos projetos de pesquisa que extraem entendimentos inesperados das imagens e vídeos que as pessoas postam online sem pensar duas vezes. Muitos dos algoritmos sendo desenvolvidos melhorarão nossas vidas, nos ajudando a tomar decisões melhores sobre relacionamentos pessoais, trabalho e saúde, ao nos alertarem para sinais de que não estamos cientes. O problema vem quando outros têm acesso a esses dados e tomam decisões por nós baseados neles, potencialmente sem nosso conhecimento.

Tirar uma foto ou gravar um vídeo em público não é ilegal, nem tirar uma com a permissão de uma pessoa. Também não é ilegal postar o arquivo ou armazená-lo na nuvem. Aplicar um reconhecimento óptico de caracteres, reconhecimento facial ou um algoritmo de super-resolução também não é ilegal. Simplesmente não há mais como nos escondermos.

Nos últimos 100 anos, nós dependemos do "direito à privacidade" para nos protegermos de ameaças ou atenção indesejada. O argumento em prol do direito à privacidade  foi feito pela primeira vez em 1890, quando os ex-sócios de um escritório de advocacia, Samuel Warren e Louis Brandeis, criticaram na "Harvard Law Review" as crescentes intrusões nas vidas das pessoas. Os infratores? "Invenções recentes e métodos de negócios", incluindo fotos e jornais ávidos por circulação explorando fofocas. Assim como muitas invenções, o direito à privacidade foi concebido para resolver um problema pessoal: Warren e sua família vinham sendo vítimas de caricaturas indesejadas e pouco lisonjeiras nas colunas sociais. Eles claramente não viviam em uma época em que 1 bilhão de fotos por dia eram postadas no Facebook.

O direito à privacidade foi uma grande ideia, mas foi uma ideia de seu tempo, quando dados eram escassos, as comunidades eram localizadas e as comunicações eram caras. A vida é diferente agora. Não poderemos impedir todo mundo de postar fotos e vídeos: na verdade, poucos de nós querem isso, pois fazê-lo representaria uma restrição terrível à expressão pessoal e interação social. Em vez disso, precisamos começar a pensar em como essas imagens de nós podem ser usadas para tomada de decisões sobre nós, e nos focarmos nas proteções contra discriminação, em vez de restrições contra a coleta.

Infelizmente, as atuais leis de uso de dados nos Estados Unidos são uma colcha de retalhos de proteções fracas determinadas setor por setor. A maioria das leis, incluindo a Lei de Prestação de Contas e Portabilidade de Planos de Saúde, de acordo com a qual você deve autorizar o compartilhamento de seus dados de saúde com sua seguradora, e a Lei de Proteção Justa ao Crédito, que permite que você veja seu relatório de crédito, fornecem a você uma pequena quantidade de acesso e controle sobre os dados a seu respeito. Reter esses dados não é uma opção. As mais recentes tentativas legislativas de proteger dados visam obrigar a notificar as pessoas quando há violação de segurança e responsabilizar as empresas pelas consequências financeiras de qualquer violação. São metas dignas, mas extremamente inadequadas para a era sensorizada dos dados sociais.

É improvável que o Congresso aprovará leis com proteções mais robustas ao uso de dados de imagens. Mas podemos exigir que as empresas sejam mais transparentes a respeito dos algoritmos que usam para identificar nossas imagens e o que podem aprender a nosso respeito, pixel por pixel.

Tradutor: George El Khouri Andolfato

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