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Una falla en el reconocimiento facial de la policía de Detroit hace detener a un hombre negro por error. Racismo tech? Una falla en el reconocimiento facial de la policía de Detroit hace detener a un hombre negro por error. Racismo tech?

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El reconocimiento facial falla con una persona negra y la detienen

Una falla en el reconocimiento facial de la policía de Detroit hace detener a un hombre negro por error. Racismo tech?

Una falla en el reconocimiento facial de la policía de Detroit hace detener a un hombre negro por error. Racismo tech?

Hablamos mil veces de los errores que aún la tecnología no puede superar. Uno de estos es el reconocimiento facial aplicado a la vigilancia policial o seguridad en las calles. El caso del hombre negro que es detenido por un error de la IA caso cien mil. El eterno racismo tech.

Esto también es racismo

La Unión Americana de Libertades Civiles (ACLU) ha presentado una queja formal contra la policía de Detroit por lo que dice es el primer ejemplo conocido de un arresto ilícito causado por una tecnología de reconocimiento facial defectuosa.

Robert Julian-Borchak Williams, un hombre afroamericano, fue arrestado después de que un sistema de reconocimiento facial combinara falsamente su foto con imágenes de seguridad de un ladrón de tiendas.

El New York Times informa que la ACLU está pidiendo que se desestime el caso de Williams y que su información se elimine de las bases de datos criminales de Detroit, y los fiscales han acordado eliminar sus datos.

La otra cara del reconocimiento facial

La tecnología de reconocimiento facial ha sido criticada durante años, y los investigadores demuestran que está sesgada contra miembros de diferentes razas y etnias.

Pero su uso por parte de la policía se ha vuelto aún más controvertido en las últimas semanas tras las protestas nacionales contra la brutalidad y el racismo policiales .

Ahora, el caso de Williams muestra la realidad de lo que sucede cuando una tecnología defectuosa choca con un mal trabajo policial.

El NYT informa que el robo del que Williams fue acusado tuvo lugar en octubre de 2018, y en marzo de 2019, se subió un fotograma del video de vigilancia de la tienda a la base de datos de reconocimiento facial del estado de Michigan.

Esto habría generado una serie de coincidencias fotográficas, que luego se proporcionaron como parte de un documento que decía que no eran «causa probable de arresto».

Sin embargo, sin embargo, llevaron a que la imagen de Williams se incluyera en una alineación de fotos que se mostró al guardia de seguridad de la tienda.

Este guardia, que según la ACLU no presenció el robo de primera mano, identificó positivamente a Williams.

La identificación llevó a Williams a ser arrestado en el camino de entrada de su casa en enero, luego de lo cual fue puesto bajo custodia policial por un total de 30 horas.

Un error y van…

Williams ha explicado el arresto en un artículo de opinión para The Washington Post .

Él dice que en una entrevista con la policía sostuvo una foto del ladrón junto a su propia cara, después de lo cual uno de los detectives dijo: «la computadora debe haberlo entendido mal».

Aunque el caso de Williams fue desestimado dos semanas después de ser arrestado, fue desestimado «sin prejuicios», dejándolo abierto a ser acusado nuevamente, señala el NYT .

Además, la ACLU dice que como resultado del arresto, la muestra de ADN de Williams, la fotografía policial y las huellas digitales están archivadas, y que su arresto está registrado.

Un portavoz de la policía de Detroit le dijo al NYT que el departamento había aceptado la decisión del fiscal de desestimar el caso, y que a partir de julio de 2019 la política del departamento era usar solo el reconocimiento facial para investigar crímenes violentos.

Los gigantes tech bajaron el pulgar al reconocimiento facial para la policía

La historia de Williams se produce cuando varias compañías tecnológicas de alto perfil, incluidas IBM , Microsoft y Amazon , han anunciado que detendrán o pausarán su trabajo de reconocimiento facial para la policía.

«Creemos que ahora es el momento de comenzar un diálogo nacional sobre si las agencias nacionales de aplicación de la ley deben emplear la tecnología de reconocimiento facial y cómo deben hacerlo», dijo el CEO de IBM, Arvind Krishna, en un comunicado a principios de este mes.

Pero muchos expertos en reconocimiento facial dicen que debe haber una moratoria más larga en el uso de la tecnología, y que algunas empresas simplemente pueden estar esperando el ciclo de noticias actual antes de comenzar a vender a las fuerzas del orden una vez más.

Sin embargo, como destaca el caso de Williams, los daños que un falso arresto puede causar en la vida de alguien son más difíciles de olvidar.

«Mis hijas no pueden ver que me esposen y me suban a un coche de policía», escribe Williams en su artículo de opinión.

Pero pueden verme usar esta experiencia para traer algo bueno al mundo. Eso significa ayudar a asegurarme de que mis hijas no crezcan en un mundo donde su licencia de conducir o sus fotos de Facebook puedan ser utilizadas para localizarlas, rastrearlas o dañarlas ”.

Telefono Larreta. Este tipo de tecnologías fue lanzado con bombos y platillos en la Ciudad de Buenos Aires. Desde Random Access hemos publicado varios artículos con casos de Londres, Asia y EEUU expresando lo dificultoso y poco preciso que es el sistema.

La pregunta es ¿Cuántos Williams habrá en nuestro país y no lo supimos aún?

Fuente: The Verge

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Dynatrace lanza Grail para una analítica empresarial sin límites

La nueva tecnología de la plataforma core unifica los datos, conservando su contexto para ofrecer respuestas rápidas, escalables y rentables.

La nueva tecnología de la plataforma core unifica los datos, conservando su contexto para ofrecer respuestas rápidas, escalables y rentables, con respuestas y automatizaciones impulsadas por la IA.

Dynatrace, la compañía de inteligencia de software, anunció hoy el lanzamiento de su tecnología core Grail dentro de la plataforma de inteligencia de software Dynatrace. Grail revolucionará el análisis y la gestión de datos al unificar los datos de observabilidad, de negocio y de seguridad de entornos multi nube y nativos de la nube, conservando su contexto y proporcionando respuestas instantáneas, precisas y rentables impulsadas por la IA y la automatización.

Inicialmente, Dynatrace está aprovechando Grail para optimizar el análisis y la gestión de registros. En el futuro, la empresa espera ampliar la tecnología para activar otras soluciones de TI, desarrollo, seguridad y análisis empresarial.

Las arquitecturas multinube y nativas de la nube, la columna vertebral de la transformación digital, producen una explosión de datos. Estos datos están divididos en silos, lo que refleja las diversas partes del ecosistema de la nube donde se originaron.

Para extraer valor de estos datos utilizando soluciones tradicionales, los equipos de ITOps, DevOps, SRE y seguridad necesitan estructurarlos para reflejar las preguntas que esperan hacer en el futuro. Se basan en procedimientos manuales que consumen mucho tiempo, incluyendo la indexación de datos y rehidratación, además de gestionar varios depósitos de datos, que no pueden reaccionar con la suficiente velocidad a los rápidos cambios de los entornos de aplicaciones y de la nube o a la evolución de las amenazas a la seguridad.

El costo y la sobrecarga de mantener procedimientos anticuados y conjuntos de herramientas fracturadas superan el valor comercial. Las nubes modernas exigen un nuevo enfoque.

Según Stephen Elliot, vicepresidente del grupo de I&O, operaciones en la nube y DevOps de IDC, “los entornos multi nube y nativos de la nube dinámicos y en expansión son un ecosistema de diversas tecnologías y servicios, y su composición cambia cada segundo. Este paradigma hace que sea fundamental para las organizaciones adquirir una plataforma con capacidades avanzadas de IA, análisis y automatización. La plataforma debe ser capaz de incorporar los datos comerciales, de seguridad y de observabilidad, colocarlos en un contexto preciso en tiempo real y facilitar el acceso a información respaldada por datos cuando sea necesario.

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Shutterstock y Getty determinantes con las imágenes creadas por IA

El debate ya está en boca de todos. ¿De quién es el derecho de autor de las fotos creadas por IA?

El debate ya está en boca de todos. ¿De quién es el derecho de autor de las fotos creadas por IA?

Las cada vez más grandes posibilidades que ofrecen los generadores de imágenes como Craiyon, DALL-E 2, Midjourney y Stable Diffusion han despertado el interés comercial de algunas personas. Algo así como: «¿Qué tal si creamos arte con estos programas impulsados por inteligencia artificial (IA) y lo vendemos en la Web?».

Se trataba, quizá, de una alternativa para hacer dinero de manera relativamente fácil. Pese a la controversia que podría generar tal movimiento, los grandes bancos de imágenes no habían definido reglas claras sobre la venta y carga de imágenes generadas por IA, hasta ahora, que están empezando a tomar cartas en el asunto.

Los derechos de autor son un asunto en constante evolución, aunque, por lo general, las leyes encargadas de protegerlos van por detrás de los desafíos que presentan las nuevas dinámicas y los avances tecnológicos. En 2008, un mono se tomó una selfie. Cuando esta llegó a Wikimedia Commons en 2011 se abrió un debate.

¿Quién tiene los derechos de autor de la selfie? ¿Naruto, el adorable macaco con cresta de Indonesia, o alguien más? El desarrollo de la historia da para todo un artículo, pero, en resumidas cuentas, no fue hasta 2018 que la justicia estadounidense determinó que el mono, al ser un animal, no podía poseer los derechos de autor de la imagen.

Un escenario similar estamos viviendo con los generadores de imágenes impulsados por IA. Una pregunta es: ¿a quién pertenecen los derechos de autor de las obras creativas creadas con estos programas que en muchas ocasiones están compuestas por elementos de artistas y fotógrafos profesionales que tienen su propio copyright?

Ciertamente, en la actualidad no hay un consenso. La Organización Mundial de Propiedad Intelectual (OMPI), por ejemplo, señala que solo las personas pueden ser autoras de obras creativas, por lo que estas creaciones basadas en IA están en una especie de limbo. No obstante, todo parece indicar que las normas se actualizarán a estos tiempos.

He aquí una de las razones de por qué los bancos de imágenes están replanteándose su postura frente las obras generadas por programas de inteligencia artificial. Hasta hace unos días era algo común encontrar usuarios vendiendo ilustraciones de stock generadas principalmente por Midjourney en estas plataformas.

Una búsqueda con el término «ai-generated» en Shutterstock nos arrojó un buen número de resultados. Desde «niños con mochilas» hasta un «simpático robot artista«, pasando por «una imagen abstracta del otoño«. En todos estos casos, los usuarios que cargaron las imágenes indicaron en la descripción que habían sido creadas con IA.

Ahora, según Vice, Shutterstock habría empezado a eliminar imágenes generadas por IA, aunque sus términos de servicio actualmente no las prohíben explícitamente. Más drástico ha sido el movimiento de Getty Images, Newgrounds, PurplePort y FurAffinity, que han decidido prohibirlas recientemente.

En declaraciones a The Verge, el CEO de Getty Images, Craig Peters, dijo que “existen preocupaciones reales con respecto a los derechos de autor de los resultados de estos modelos y problemas de derechos no abordados con respecto a las imágenes, los metadatos de las imágenes y las personas contenidas en las imágenes”.

Por consecuencia, el banco de imágenes estadounidense ha empezado a trabajar con C2PA (la Coalición para la Procedencia y Autenticidad del Contenido) para crear filtros y evitar este tipo de contenidos. Además, se respaldará en los usuarios para que identifiquen y denuncien los trabajos que no cumplen con los nuevos términos de la plataforma.

Este es tan solo uno de los debates que gira en torno a los generadores de imágenes. Hay quienes plantean que estos pueden reproducir estereotipos dañinos y quienes aseguran que son una puerta abierta para crear deepfakes más precisos. Queda por ver cómo evolucionará este asunto con el paso del tiempo.

Fuente: Xataka

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Inteligencia Artificial

Por medio de IA, podés seleccionar tu cobertura médica ideal

Un interesante desarrollo que se apoya en big data para sugerir las mejores prestaciones.

Un interesante desarrollo que se apoya en big data para sugerir las mejores prestaciones.

El Covid-19 supuso un escenario de mayor vulnerabilidad, que sumado a un contexto económico inestable en la región donde la previsión financiera toma mayor relevancia, la necesidad de encontrar un seguro de salud capaz de adaptarse a las distintas situaciones y proyecciones personales o familiares, se hace fundamental.

En este sentido, la evolución digital, a través de sus distintos usos permite crear nuevas herramientas que logren satisfacer las necesidades más específicas del ser humano. Es el caso de InternationalHealth.com que, gracias a la Inteligencia Artificial (IA) y Big Data, logró desarrollar un software capaz de simular distintos escenarios y así encontrar la mejor cobertura médica para cada persona.

La IA y Big Data son nuestros puntos fuertes, las usamos para registrar toda la información de los planes y productos que existen hoy en día en el mercado. Esto lo hacemos gracias a un motor de base de datos de productos dentro de la plataforma, donde para cada uno de estos planes registramos todo tipo de información: cómo se califican, qué cubren y cuáles son sus limitaciones” expresó Matias Stäger, CTO de InternationalHealth.com.

De esta manera, dicha tecnología facilita evaluar qué tanto cubre una prestación específica en una Clínica en caso de requerir una hospitalización o incluso estudios específicos como un examen de radiología. Esta información es rescatada y guardada en la base de datos para luego ser utilizada al realizar las comparaciones entre los distintos planes y servicios.

La plataforma también cuenta con un motor de precios, donde en base a un algoritmo y los datos ingresados por el usuarios se logra calcular el precio exacto de cada uno de los planes. Es decir, un hombre de 35 años con su esposa y sus dos hijos tiene un perfil específico que se va a evaluar con un algoritmo en función a toda la base de Big Data.

Otra característica es el motor de puntuación y recomendación que utiliza inteligencia artificial a través de un modelo de machine learning. Para cada perfil va a correr un algoritmo de aprendizaje automatizado donde se van a simular diferentes escenarios.

En otras palabras, se analizan los diferentes eventos que le podrían ocurrir dependiendo de la edad o grupo familiar, por lo que el algoritmo prueba la cobertura de cada uno de estos planes en relación a los distintos eventos, les asigna una calificación y finalmente se puntúa una nota general del plan.

Más allá de vender un seguro, nosotros buscamos orientar, acompañar y generar confianza en un rubro que comúnmente parece bastante técnico e incluso costoso, por lo que estamos seguros que con la implementación de estas tecnologías y cada vez más avances en nuestra plataforma le estamos dando al usuario la oportunidad de escoger la mejor alternativa adaptada su estilo de vida y el de su familia” finalizan desde InternationalHealth.com.

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