Уплавот е дека вака фино тагирани и обележани слики ќе му завршат одлична работа на Фејсбук за штимање на своите алгоритми за препознавање лица, и предвидување како истите тие лица би изгледале за една деценија, или некоја слична цел.
„Замисли дека сакаш да навежбаш алгоритам за препознавање лица на тема стареење (пример, како е најверојатно дека луѓето би изгледале кога ќе остарат). Идеално за тоа ти требаат обемен и прецизен збир податоци со слики од многу луѓе. А посебно ќе помогне ако знаеш дека фотографиите се направени на фиксен временски период - на пример 10 години,“ објаснува Кејт О'Нил во Вајард.
Забелешките во однос на стравот на О'Нил главно се дека Фејсбук и онака најверојатно ги поседува овие слики и пред предизвикот, па нема многу што да добие од тебе. Ова е позицијата и на Фејсбук, кој отфрла каква било вмешаност во создавање на предизвикот, нагласувајќи дека ништо нема ќар од него бидејќи сликите веќе најверојатно претходно се објавени на мрежата.
Таа објаснува дека иако и тоа држи вода, начинот на кој е поставен сегашниот предизвик речиси целосно ја укинува непотребната бука што би се создала од прекопување на податоците што веќе се достапни на социјалните мрежи. Пример не можеш да се потпреш на нечија профилна слика бидејќи не знаеш дали човекот што сакаш да го идентификуваш е на нејзе, и не го знаеш точниот датум од кога е бидејќи не мора да е сликана на денот (или годината) кога е објавена.
„Со други зборови, многу би помогнало кога би имал чист, едноставен и употребливо именуван сет на податоци од пред и потоа фотографии,“ пишува О'Нил.
Во случајот со #10YearChallenge луѓето се крајно корисни, па ја додадаваат и точната разлика, дали е 2008 до 2018 или 2009 до 2019, плус локација каде се наоѓале или со кого биле.
„Меѓутоа дури и ако ова конкретно меме не е случај на социјален инженеринг, изминаите неколку години се преполни со примери за социјални игри и мемиња создадени за изнудување и собирање податоци.
Само нека ви текне на масовното собирање податоци за повеќе од 70 милиони Фејсбук корисници од страна на Кембриџ аналитика.
Дали е задолжително е лошо што некој би можел да ги искористи твоите Фејсбук фотографии за вежбање на алгоритамот за препознавање лица? Не мора да значи, и на некој начин тоа е неизбежно. Меѓутоа, пошироката поента е дека нашите интеракции со технологијата мора предвид да ги имаат податоците што притоа ги генерираме и како тие можат да бидат употребени кога се во голем број,“ порачува О’Нил.
