Faceapp

Italia dalla doppia morale. Tutti ad utilizzare Faceapp magari dopo un commento su “wazzup” che inneggia alla psicosi di essere ostaggio del governo russo. Infatti, la teoria secondo la quale la Lega sarebbe infiltrata dagli interessi del Governo Russo, riempie le pagine di quotidiani nazionali.

Le supposte ingerenze  o millanterie tra Savoini e Salvini, hanno però avuto l’unico effetto di rallentare, se non scoraggiare, la possibile nomina di un rappresentante italiano come commissario di peso della UE. La sicurezza Nazionale era solo una scusa.

Nessun allarme, infatti,  nel mondo della stampa per l’utilizzo di app dalla dubbia provenienza (un magnate russo) che hanno spopolato in queste ore nelle chat di “wazzap” che si sono riempite dell’immagine dei nostri amici invecchiati. Eppure utilizzando questa app stiamo fornendo milioni di dati personali gratis, che poi verranno rivenduti a caro prezzo.

Di chi è FACE-APP?

FaceApp è un’applicazione mobile per iOS e Android sviluppata dalla società russa Wireless Lab che utilizza la tecnologia di rete neurale per generare automaticamente trasformazioni altamente realistiche dei volti nelle fotografie. L’app può trasformare un volto per farlo sorridere, sembrare più giovane, sembrare più vecchio o addirittura cambiare sesso.

FaceApp è stata lanciata su iOS a gennaio 2017 e su Android a febbraio 2017.  Una trasformazione “hot” era già disponibile in FaceApp, ma in seguito alle critiche e alle accuse di “razzismo” che alleggeriva il colore della pelle dei neri e li faceva sembrare più europei, fu brevemente ribattezzata “scintilla” e poi rimossa.

In risposta alla controversia, Yaroslav Goncharov, fondatore e amministratore delegato di Wireless Lab, ha dichiarato: “Siamo profondamente dispiaciuti per questo problema indiscutibilmente serio, è uno sfortunato effetto collaterale della rete neurale sottostante causata dal pregiudizio del training set, comportamento previsto. “.

Il 9 agosto 2017, FaceApp ha di nuovo affrontato critiche quando presentava “filtri etnici” che raffiguravano “Bianco”, “Nero”, “Asiatico” e “Indiano”.

Yaroslav Goncharov ha rimosso immediatamente i filtri dall’app.  Le trasformazioni del cambio di genere di FaceApp hanno suscitato particolare interesse da parte delle comunità LGBT e transgender, grazie alla loro capacità di simulare realisticamente l’aspetto di una persona come il genere opposto.

Le Reti Neurali:

Questi “barbatrucchi” sono frutto di filtri che usano l’intelligenza artificiale per analizzare l’immagine e apportare delle modifiche a un viso: non si tratta affatto di un lavoro di copia-e-incolla, magari anche ben fatto, in Photoshop. Questo significa che è impossibile immaginare il risultato se non si prova l’applicazione. FaceApp è uno strumento divertente per manipolare le immagini, ma colossi come Abobe stanno investendo ingenti risorse nella ricerca e sviluppo di reti neurali

I modelli prodotti dalle reti neurali, anche se molto efficienti, non sono spiegabili in linguaggio simbolico umano: i risultati vanno accettati “così come sono”, da cui anche la definizione inglese delle reti neurali come “black box”: in altre parole, a differenza di un sistema algoritmico, dove si può esaminare passo-passo il percorso che dall’input genera l’output, una rete neurale è in grado di generare un risultato valido, o comunque con una alta probabilità di essere accettabile, ma non è possibile spiegare come e perché tale risultato sia stato generato. Come per qualsiasi algoritmo di modellazione, anche le reti neurali sono efficienti solo se le variabili predittive sono scelte con cura.

Non sono in grado di trattare in modo efficiente variabili di tipo categorico (per esempio, il nome della città) con molti valori diversi. Necessitano di una fase di addestramento del sistema che fissi i pesi dei singoli neuroni e questa fase può richiedere molto tempo, se il numero dei record e delle variabili analizzate è molto grande. Non esistono teoremi o modelli che permettano di definire la rete ottima, quindi la riuscita di una rete dipende molto dall’esperienza del creatore.

Una Mappatura facciale non autorizzata:

Le reti neurali vengono solitamente usate in contesti dove i dati possono essere parzialmente errati oppure dove non esistano modelli analitici in grado di affrontare il problema. Un loro tipico utilizzo è nei software di OCR, nei sistemi di riconoscimento facciale e più in generale nei sistemi che si occupano di trattare dati soggetti a errori o rumore. Esse sono anche uno degli strumenti maggiormente utilizzati nelle analisi di Data mining.

Le reti neurali vengono anche utilizzate come mezzo per previsioni nell’analisi finanziaria o meteorologica. Negli ultimi anni è aumentata notevolmente la loro importanza anche nel campo della bioinformatica nel quale vengono utilizzate per la ricerca di pattern funzionali e/o strutturali in proteine e acidi nucleici. Mostrando opportunamente una lunga serie di input (fase di training o apprendimento), la rete è in grado di fornire l’output più probabile.

Ovviamente per far funzionare le reti neurali, esse hanno bisogno di un’enorme quantità di dati, che noi stiamo fornendo gratuitamente e che altri invece venderanno a caro prezzo

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