Mais do que uma simples moda Desafio dos 10 anos é uma crítica sobre privacidade na rede

Você deve ter visto posts nas redes sociais com a tag #10yearchallenge. Talvez você tenha até participado. A brincadeira consiste em postar uma foto sua de 2009 e uma deste ano para todo mundo ver quanto você mudou nos dez anos de intervalo. Mas o que parece um meme inofensivo pode ser uma ampla fonte de informações para que empresas treinem inteligências artificiais, como defende a autora Kate O’Neill em um texto publicado na Wired.

O’Neill, que é especialista em tecnologia, argumenta que o “desafio dos 10 anos” pode muito bem ser usado para alguém que quer treinar uma inteligência artificial para reconhecimento facial e identificação de idade. Pense: usando uma busca simples pela tag no Twitter, no Facebook ou no Instagram, qualquer um pode ter acesso a um corpo de dados com muitas fotografias, sendo que quase todas elas trazem a mesma pessoa em dois momentos diferentes separados por um intervalo de dez anos. É um prato cheio para quem tem essa intenção: dados organizados e identificados, prontos para serem analisados por algoritmos que identificariam padrões de transformação em dez anos.

A questão é: isso muda alguma coisa, de fato? Quase todos nós temos contas em redes sociais há mais ou menos esse tempo. Minha conta do Facebook, por exemplo, foi criada em 2007, e só não tem fotos dessa época porque eu fiz uma limpeza há alguns anos. Isso talvez seja bem mais comum em outros países — por aqui, todo mundo estava no Orkut em 2009, e o Facebook não era lá grandes coisas para nós naquele ano.

Portanto, não é impossível conseguir fotos de dez anos usando o que já postamos em redes sociais. O’Neill argumenta que, usando esse método, talvez haja muito ruído entre os dados, mas isso é questionável — fotos têm dados EXIF, que apontam várias informações sobre onde e, como parece ser a questão principal aqui, quando foram tiradas. Mesmo que haja fotos escaneadas ou postadas em datas erradas, é possível conseguir uma massa de dados bastante confiável só usando o que está disponível.

Reconhecimento e análise de dados faciais pode ter usos benéficos, como encontrar crianças desaparecidas, ou alguns meramente comerciais, como a coleta de dados para anunciantes do metrô de São Paulo. Mas também há os mais estranhos e nefastos, como o esquisito sistema de crédito social da China ou o enviesado e impreciso sistema da Amazon usado pela polícia nos EUA.