Más artículos

Gran hermano: este es el "lado oscuro" del machine learning

Gran hermano: este es el "lado oscuro" del machine learning
El índice delictivo se podría reducir con ayuda del sector público, privado y la tecnología, pero hay varias cuestiones éticas a tener en cuenta
10.09.2019 09.23hs Innovación

Según la International Data Corporation (IDC) en 2022, más del 20% de las alertas de seguridad serán administradas por automatización basada en inteligencia artificial.

Pedro Gutiérrez, especialista en Oracle de analítica, aprendizaje automático y datos asegura que en el sector público, la cuestión de machine learning es muy importante, pues se pueden implementar en temas de salud como detección de cáncer de mama, combate contra el crimen y videovigilancia, según reveló en una entrevista al sitio Expansión.mx

Con el machine learning se puede crear un mapeo criminal predictivo, y como ejemplo hay algunos países europeos como Reino Unido e Italia que están aplicando este tipo de mecanismos para ver las regiones más conflictivas: "Aquí lo que hacen es con base en los datos históricos de los delitos que se han anunciado es poder predecir en qué tiempo y lugar se va a suscitar un robo o asalto", explicó Gutiérrez

A través del reconocimiento facial y machine learning se podrían detectar criminales, filtraciones de terroristas, y conectar con efectivos de seguridad si pasa un automóvil sospechoso. Tal es el caso de China donde este tipo de tecnologías ya son cosa de todos los días, pues el centro que lleva toda la seguridad en el país cuenta con estas implementaciones y solo deben pasar siete minutos para detectar a la persona sospechosa y capturarla.

La Administración del Ciberespacio de China (CAC), asegura que esta medida es para tratar de salvaguardar la soberanía en el ciberespacio, la seguridad nacional y el interés público, así como los derechos y los intereses de los ciudadanos chinos.

El gobierno chino creó un plan de reconocimiento facial para identificar a la gente en menos con un 90% de acierto ya que cuentan con una gran base de datos de 90 terabytes que incluye la información personal de cada ciudadano. Estos datos se cruzan con un entramado de cámaras de vigilancia distribuidas por las principales ciudades del país que conecta con la base de datos y ofrece, casi al momento, la identidad de cada uno que pasa ante la lente.

Asimismo, hace unas semanas en Hong Kong se registraron movilizaciones debido a que su sistema de vigilancia puede identificar cualquier persona. Los manifestantes del movimiento #612strike usaron láseres enfocándolos contra los agentes, tratando así de salvaguardar su identidad, pues cubrirse la cara no basta para mantener tu identidad resguardada.

San Francisco se convirtió en la primera ciudad de los Estados Unidos en prohibir el uso del reconocimiento facial para su videovigilancia, pues no permite a las agencias locales utilizar técnicas de reconocimiento facial para identificar a criminales en lugares públicos.

Pedro Gutiérrez explica que con esta tecnología se puede mapear en analíticos y tableros de control para identificar las zonas más conflictivas de una ciudad, donde pueden delimitar por zonas la ciudad. "Lo que nosotros tratamos de hacer es un cambio, ya existe la tecnología para jugar con esto, el problema que hay es el tema social, pues a la gente no le gusta mucho el cambio hay que evangelizar", puntualizó Gutiérrez.

Enterate lo último sobre economía digital, startups, fintech, innovación corporativa y blockchain
Innovación en tu mail
Suscribite a nuestro newsletter y recibí diariamente las últimas noticias en economía digital, start ups, fintech, innovación corporativa y blockchain.
Más sobre Innovación
Te puede interesar
Recomendadas