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La IA y el reconocimiento facial puede descubrir tu tendencia política

Un estudio publicado recientemente en la revista American Psychologist, revisada por pares, afirma que una combinación de reconocimiento facial y tecnología de inteligencia artificial puede evaluar con precisión la orientación política de una persona.

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El estudio fue escrito por investigadores de la Escuela de Posgrado de Negocios de la Universidad de Stanford. Los investigadores escriben que, antes del experimento, hicieron que 591 participantes respondieran a un cuestionario político que proporcionaba información sobre sus creencias políticas. Esos mismos participantes fueron escaneados por el algoritmo de IA de los investigadores, que intentó evaluar dónde se encontraban en el espectro político.

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En general, el algoritmo podía decir cuál era la orientación política de una persona con un alto grado de precisión, incluso cuando la identidad de esa persona estaba «descorrelacionada con la edad, el género y la etnia», escriben los investigadores. La «precisión predictiva del algoritmo fue aún mayor» cuando tuvo acceso a «la edad, el sexo y el origen étnico de los participantes».

Los investigadores estudiaron las «diferencias entre los contornos faciales promedio» de los «hombres y mujeres más liberales y más conservadores».

De acuerdo con este análisis, los liberales y los conservadores tienen una morfología facial marcadamente diferente.

Los liberales tienen «caras inferiores más pequeñas» y «labios y narices [que] están desplazados hacia abajo», y barbillas que «son más pequeñas» que los conservadores, escriben los investigadores.

«… La apariencia facial puede dar forma a los rasgos psicológicos… La gente está de acuerdo en gran medida a la hora de juzgar la orientación política a partir de los rostros (Todorov et al., 2015). Independientemente de si tales juicios son exactos, el efecto de la profecía autocumplida (Merton, 1936) postula que las personas percibidas como poseedoras de un atributo particular son tratadas en consecuencia; interiorizar tales atribuciones; y, con el tiempo, puede involucrarse en comportamientos consistentes con las percepciones de los demás (Slepian y Ames, 2016). Por ejemplo, las personas con mandíbulas más grandes, a menudo percibidas como más dominantes socialmente (un rasgo asociado con el conservadurismo político), podrían llegar a serlo más con el tiempo», tratan de justificar los investigadores.

Después de eso, los estudiosos de Stanford hicieron una gran base de datos con este cruce.

«Demostramos que la orientación política puede predecirse a partir de imágenes faciales neutrales tanto por humanos como por algoritmos, incluso cuando se tienen en cuenta factores como la edad, el género y el origen étnico. Esto indica una conexión entre las inclinaciones políticas y las características faciales inherentes, que están en gran medida fuera del control de un individuo», afirma el estudio.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
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Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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