Мнение: Соцсети могут использовать флешмобы вроде «2009 vs 2019», чтобы собирать о вас данные

Например, Facebook или Twitter захочет обучить нейросеть распознавать лица людей в разном возрасте. Что поможет лучше, чем тысячи старых фото, которые пользователи пришлют сами?

В январе 2019 года в соцсети вернулся флешмоб со сравнениями своих фото из прошлого и настоящего. Это традиционный формат: пользователи показывают, как они изменились за год, за два или за пять. В 2018 году уже был челлендж #2012vs2018. Теперь пришла очередь #10yearchallenge (или #2009vs2019challenge) — как видно из названия, он посвящён снимкам 10-летней давности.

Флешмоб подхватили знаменитости и бренды, и его можно встретить в Твиттере, Инстаграме, Фейсбуке или «ВКонтакте». На этом фоне колумнистка Wired Кейт О'Нилл ( Kate O'Neill) задалась вопросом: а что, если бы новый челлендж был «хитростью» крупных соцсетей для сбора нужных данных пользователей?

Reese Witherspoon @RWitherspoon 15 янв в 07:02

Time sure does fly when you are having fun!! #10YearChallenge https://t.co/gruONFaDDn

1451

25301

Marques Brownlee @MKBHD 14 янв в 01:23

2009 vs 2019 https://t.co/I7xH8P4qtb

1770

37904

Jarrod Alonge @JarrodAlonge 13 янв в 19:22

2009 vs 2019 I've come a long way https://t.co/hovGtfk60o

6840

54082

Журналистка подчеркнула, что не утверждает, что флешмоб появился именно так. Но, по её мнению, форматы вроде сильно бы пригодились Facebook или Twitter для тренировки алгоритмов распознавания лиц.

Представьте, что вы хотите натренировать алгоритм по распознаванию лиц на основе возрастных характеристик и, если точнее, возрастной прогрессии (то есть узнать, как люди будут выглядеть с возрастом). В идеале, вам нужен массив данных с кучей фотографий людей. Ещё лучше, если большинство снимков сделаны с одной и той же разницей. К примеру, десять лет.

Конечно, можно просто брать фото из страниц в Фейсбуке, но там [хранится] много бесполезного. А здесь — огромный, но в то же время уже «очищенный» и маркированный набор данных.

Кейт О'Нилл

колумнистка Wired

Другими словами, пишет О'Нилл, флешмоб превращается в отличный фундамент для тренировки алгоритма. А любые шуточные варианты (вроде твита «Моя кошка в 2009/ моя кошка в 2019») отсеет уже сама нейросеть. «Даже если конкретно этот мем не является примерном социальной инженерии, то подобным образом компании уже поступали — вспомните Facebook и », — добавила автор колонки.

Журналистка попросила читателей в будущем задумываться, как взаимодействовать с технологиями, какими данными делиться в соцсетях и как их могут использовать в большем масштабе. О’Нилл назвала три пути, как можно использовать фото из флешмоба «2009 vs 2019»: приемлемый, обыденный и рискованный.

• Алгоритм распознавания лиц в возрастной прогрессии поможет найти пропавших детей спустя несколько лет. Нейросеть, сможет предугадывать, как они будут выглядеть повзрослевшими;
• Алгоритм поможет компаниям показывать людям разного возраста разную рекламу и адаптироваться со временем. Дата рождения при этом будет не нужна — достаточно фото;
• Алгоритм могут встроить в систему страхования и здравоохранения. Если нейросеть решит, что вы стареете быстрее обычного человека, то вам могут отказать в медицинской страховке.

Сергей Д @sd0107 вчера в 01:19

О, чё, 2009 против 2019?
Норм. Я вообще не изменился
#2009vs2019challenge https://t.co/w4mCbS5mkh

1

89

Одна тут отдыхаешь? @Livotovas вчера в 01:56

#2009vs2019challenge спасибо за челлендж, ребята, вспомнила, какая я была тигрица, прооралась https://t.co/ay8KeQTZAt

3

350

таня @kotanya 15 янв в 23:18

Ну что ж #2009vs2019challenge https://t.co/C0SSvuziBt

3

156

Rio Ferdinand @rioferdy5 15 янв в 16:48

Like a fine wine ? #10YearChallenge https://t.co/wHaftqLCLw

986

11052

Независимо от происхождения и цели этого флешмоба, мы должны быть более осведомлены о данных, которые передаём. И о последствиях использования наших данных. Люди — связующее звено между физическим и цифровым мирами. Наши данные — топливо, которое делает компании умнее и прибыльнее.

Мы должны требовать, чтобы компании относились к нашим данным с уважением. Но и мы сами должны относиться к нашим данным также.

Кейт О'Нилл

колумнистка Wired