Un oficial de policía está en la escena del crimen de un asesinato. No hay testigos ni imágenes de cámara. No hay sospechosos ni motivos obvios. Solo un poco de pelo en la manga de la chaqueta de la víctima. El ADN de las células se copia y se compara con una base de datos. No aparece ninguna coincidencia, y el caso se enfría.

La filial de reconocimiento facial de la empresa israelí de inteligencia artificial (IA) Cortica, Corsight AI, pretende idear una solución para ese tipo de situación, usando el ADN para crear un modelo de rostro que luego se podría pasar por un sistema de reconocimiento facial. Pero se trata de una tarea que los expertos en la materia consideran científicamente insostenible.

Corsight dio a conocer su producto "DNA to Face" en una presentación del director ejecutivo Robert Watts y el vicepresidente ejecutivo Ofer Ronen con la intención de impresionar a los financieros en la Conferencia de Inversores de Imperial Capital, en la ciudad de Nueva York (EE. UU.) el pasado 15 de diciembre. Era parte del producto general de la hoja de ruta de la empresa, que también incluía reconocimiento del movimiento y de la voz. La herramienta "construye un perfil físico mediante el análisis del material genético recogido en una muestra de ADN", según la presentación de la compañía para el grupo de investigación de vigilancia IPVM, compartida con MIT Technology Review.

Foto: Una foto de la presentación de Corsight para inversores, que muestra su hoja de ruta de productos, como la función de la "voz a la cara", del "ADN al rostro" y el "movimiento" como una expansión de sus capacidades de reconocimiento facial.

Corsight rechazó nuestra solicitud para responder a las preguntas sobre la presentación y la hoja de ruta de su producto. Watts escribió en un correo electrónico: "No nos estamos comunicando con la prensa en estos momentos, ya que los detalles de lo que estamos llevando a cabo son confidenciales para la empresa".

Pero los materiales de marketing muestran que la empresa se centra en las aplicaciones gubernamentales y policiales de su tecnología. Su consejo asesor está formado únicamente por el exdirector de la CIA James Woolsey y el exsubdirector del FBI Oliver Revell.

Sin embargo, aún no existe la ciencia necesaria para respaldar dicho sistema, y los expertos creen que el producto intensificaría los problemas éticos, de privacidad y del sesgo que ya causa la tecnología de reconocimiento facial. Lo que resulta más preocupante aún es que esta idea representa una señal de las ambiciones de la industria para el futuro, donde la detección de rostros se convierte en un aspecto de un esfuerzo más amplio para identificar a las personas por cualquier medio disponible, incluso los erróneos.

Este reportaje se ha realizado junto al jefe de operaciones de IPVM, Don Maye, que asegura que "esta presentación fue la primera vez que IPVM se enteró de que una empresa intentaba comercializar un producto de reconocimiento facial asociado con una muestra de ADN".

Un pasado accidentado

La idea de Corsight no es del todo nueva. Human Longevity, la compañía de "inteligencia de salud basada en la genómica" fundada por las celebridades de Silicon Valley Craig Venter y Peter Diamandis, afirmó haber usado el ADN para predecir las caras en 2017. MIT Technology Review informó entonces que los expertos, por otro lado, tenían dudas. Un exempleado de Human Longevity ha asegurado que la empresa no podía elegir a una persona entre la multitud usando un genoma, y el director científico de la plataforma de genealogía MyHeritage, Yaniv Erlich, publicó una respuesta en la que explicaba los principales fallos de la investigación.

La pequeña empresa de informática de ADN, Parabon NanoLabs, proporciona a las fuerzas policiales las representaciones físicas de personas derivadas de las muestras de ADN a través de su línea de productos denominada Snapshot, que incluye la genealogía genética, así como las representaciones en 3D del rostro. (Parabon publica algunos casos en su sitio web con comparaciones entre las fotos de personas que las autoridades están interesadas en encontrar y las representaciones que ha generado la empresa).

Los retratos robot de Parabon generados por ordenador también vienen con un conjunto de características fenotípicas, como el color de los ojos y el tono de la piel, a las que se les otorga una puntuación de confianza. Por ejemplo, un retrato robot podría indicar que hay un 80 % de posibilidades de que la persona buscada tenga ojos azules. Los forenses también modifican los retratos robot para crear modelos faciales definitivos que incorporan descripciones de factores no genéticos, como el peso y la edad, siempre que sea posible.

El sitio web de Parabon afirma que su software ayuda a resolver de media un caso por semana, y la directora de bioinformática de la compañía, Ellen McRae Greytak, asegura que han resuelto más de 600 casos en los últimos siete años, aunque la mayoría se resuelve con genealogía genética en vez de con análisis de retratos robot. Greytak resalta que la compañía ha sido criticada por no publicar sus métodos exclusivos y los datos, pero ella lo atribuye a una "decisión comercial".

Parabon no incluye el sistema de inteligencia artificial de reconocimiento facial en su servicio de fenotipo, y estipula que sus clientes de las fuerzas de seguridad no deben usar las imágenes que genera a partir de las muestras de ADN como input en los sistemas de reconocimiento facial.

La tecnología de Parabon "no indica el número exacto de milímetros entre los ojos ni la proporción entre los ojos, la nariz y la boca", señala Greytak. Sin ese tipo de precisión, los algoritmos de reconocimiento facial no pueden ofrecer resultados precisos: obtener mediciones tan precisas del ADN requeriría descubrimientos científicos fundamentalmente nuevos, subraya Greytak, pero es que "los estudios que han intentado realizar las predicciones a ese nivel no han tenido mucho éxito". Greytak explica que Parabon solo predice la forma general del rostro de una persona (aunque también se ha cuestionado la viabilidad científica de ese tipo de predicción).

Se sabe que la policía crea bocetos forenses basados en las descripciones de los testigos a través de los sistemas de reconocimiento facial. Un estudio de 2019 del Centro para la Privacidad y la Tecnología de la Universidad Georgetown Law (EE. UU.) descubrió que al menos media docena de agencias policiales en EE. UU. "permiten, si no alientan" el uso de bocetos forenses, ya sea dibujados a mano o generados por ordenador, como fotos que se introducen a los sistemas de reconocimiento facial. Los expertos en IA han advertido que ese proceso probablemente conduce a niveles más bajos de precisión.

Corsight también ha sido criticada en el pasado por exagerar en cuanto las capacidades y la precisión de su sistema de reconocimiento facial, al que describe como el "sistema de reconocimiento facial más ético para las condiciones más desafiantes", según la presentación disponible online. En la demostración de tecnología para IPVM que tuvo lugar en noviembre pasado, el CEO de Corsight, Watts, aseguró que el sistema de reconocimiento facial de Corsight podía "identificar a alguien con una mascarilla facial, y no con una mascarilla cualquiera, sino con una máscara de esquí". IPVM informó que el uso de la IA de Corsight en un rostro con mascarilla generó una puntuación de confianza del 65 %, que es la medida de Corsight de la probabilidad de que el rostro capturado coincida en su base de datos, y señaló que la máscara se describía con mayor precisión como un pasamontañas o polaina de cuello, a diferencia de una máscara de esquí, que tiene aperturas solo para la boca y los ojos.

Los problemas más amplios con la precisión de la tecnología de reconocimiento facial han sido bien documentados (incluso por MIT Technology Review). Resultan más fuertes cuando las fotografías están mal iluminadas o tomadas en ángulos extremos, y cuando los sujetos tienen la piel más oscura, son mujeres o son muy mayores o muy jóvenes. Los defensores de la privacidad y la sociedad también han criticado la tecnología de reconocimiento facial, en particular los sistemas como Clearview AI que rastrean las redes sociales como parte de su motor de encontrar las coincidencias.

El uso de la tecnología por parte de las fuerzas del orden es particularmente tenso: Boston, Minneapolis y San Francisco (todas en EE. UU.) son algunas de las muchas ciudades que la han prohibido. Amazon y Microsoft han dejado de vender los productos de reconocimiento facial a los grupos policiales, e IBM ha retirado del mercado su software de reconocimiento facial. 

"Pseudociencia"

El abogado de derechos civiles y director ejecutivo del Proyecto de Supervisión de la Tecnología de Vigilancia, Albert Fox Cahn, que trabaja mucho en los temas relacionados con los sistemas de reconocimiento facial, opina: "A mí me parece absurda la idea de que se podrá crear algo con el nivel de granularidad y fidelidad necesario para realizar una búsqueda de coincidencias faciales. Eso es pseudociencia".

La investigadora del Grupo de Imágenes Computacionales del instituto nacional de investigación de matemática e informática en los Países Bajos Centrum Wiskunde & Informatica, Dzemila Sero, resalta que la ciencia para respaldar dicho sistema aún no está lo suficientemente desarrollada, al menos no públicamente, y que el catálogo de genes necesarios para generar representaciones precisas de rostros a partir de las muestras de ADN está incompleto actualmente, según el estudio de Human Longevity de 2017.

Además, distintos factores como el medioambiente y el envejecimiento tienen efectos sustanciales en los rostros que no se pueden capturar a través del fenotipo del ADN, y la investigación ha demostrado que los genes individuales no afectan la apariencia del rostro de una persona tanto como su género y la ascendencia. "Los intentos prematuros de implementar esta técnica probablemente socavarían la confianza y el apoyo a la investigación genómica y no generarían ningún beneficio social", escribió Sero en un correo electrónico a MIT Technology Review.

Sero ha estudiado el concepto inverso del sistema de Corsight, 'rostro a ADN' en lugar de 'ADN a rostro', comparando un conjunto de fotografías en 3D con una muestra de ADN. En un artículo publicado en la revista Nature, Sero y su equipo informaron de tasas de precisión entre el 80 % y el 83 %. Sin embargo, Sero considera que los fiscales no deberían utilizar ese trabajo de su equipo como prueba incriminatoria y que "estos métodos también plantean riesgos innegables de mayores desigualdades raciales en la justicia penal, que justifican la precaución contra la aplicación prematura de estas técnicas hasta que se establezcan las garantías adecuadas".

Las fuerzas policiales dependen de los conjuntos de datos de ADN, predominantemente del sitio web gratuito de ascendencia GEDmatch, que fue fundamental en la búsqueda del notorio asesino de Golden State. Pero incluso el muestreo de ADN, antes considerado la única forma de evidencia forense científicamente rigurosa por el Consejo Nacional de Investigación de EE. UU., ha sido criticado recientemente por problemas de precisión.

Fox Cahn, que actualmente ha demandado al Departamento de Policía de Nueva York para obtener registros relacionados con el sesgo en el uso de la tecnología de reconocimiento facial, cree que el impacto del hipotético sistema de Corsight sería desastroso. "Analizando el impacto que esto va a tener, se amplía cada caso de fracaso del reconocimiento facial", afirma Fox Cahn. "Es fácil imaginar cómo esto se podría usar de formas realmente aterradoras y orwellianas".

El futuro de la tecnología de reconocimiento facial

A pesar de estas preocupaciones, el mercado de la tecnología de reconocimiento facial está creciendo, y las empresas compiten por los clientes. Corsight es solo una de varias que ofrecen servicios de fotografías con características nuevas y llamativas, independientemente de si se ha demostrado que funcionan.

Muchos de estos nuevos productos buscan integrar el reconocimiento facial con otra forma de reconocimiento. La empresa de reconocimiento facial con sede en Rusia NtechLab, por ejemplo, ofrece sistemas que identifican a las personas a través de su matrícula de coche y rasgos faciales, y el fundador Artem Kuharenko explicó a MIT Technology Review el año pasado que sus algoritmos intentan "extraer la mayor cantidad de información del material de vídeo como sea posible". En estos sistemas, el reconocimiento facial se convierte en solo una parte de un aparato que puede identificar a las personas mediante una variedad de técnicas, fusionando la información personal a través de las bases de datos conectadas en una especie de panóptico de datos.

El sistema de Corsight parece ser la incursión de la compañía en la construcción de un paquete de vigilancia integral y futurista que ofrecería a los posibles compradores. Pero, incluso mientras el mercado de tales tecnologías se expande, Corsight y otras empresas de su estilo corren un mayor riesgo de comercializar las tecnologías de vigilancia plagadas de sesgo y de errores.