Camuflajes para una sociedad capitalista de vigilancia

Por Cecilia Remis. LQSomos.

Entre lo comercial y lo práctico es el trabajo que realiza Unlabeled con el diseño de prendas de vestir de camuflaje para evitar las cámaras de vigilancia con reconocimiento visual. Ell@s se definene como: Un grupo de artistas / una marca textil que desarrolla un nuevo camuflaje en una sociedad capitalista de vigilancia.

Unlabeled desarrolla patrones de camuflaje que realmente funcionan en el mundo real para protegernos del etiquetado, como “un camuflaje para evitar que la Inteligencia Artificial (IA) reconozca a una persona”. Utilizando una técnica llamada Adversarial Patch (Parche Adversario) que induce a un reconocimiento falso al agregar un patrón específico a una imagen o video.
Este método permite confundir a los algoritmos y causa a la IA errores de reconocimiento, que omita objetos o los reconozca como diferentes. Los patrones de camuflaje se generan en base a YOLOv2 (1), aplicando una única red neuronal (sistema conexionista) a la imagen completa. Esta red divide la imagen en zonas y predice cuadros delimitadores y probabilidades para cada zona. Estos cuadros delimitadores están ponderados por las probabilidades predichas. Los resultados pueden diferir según el entorno, como el ángulo de la cámara, la distancia, el brillo, luz, etc.

Los diseños de Unlabeled (2) son básicamente patrones de GANs, Redes Generativas Antagónicas (3), imágenes incompatibles que evitan la clasificación, de modo que evade que el algoritmo pueda marcar como tal a quien lleva esas ropas puestas en un alto porcentaje de los fotogramas.
La ciencia ficción que hemos empezado a vivir en este siglo XXI ha dejado de ser sueño de futuro para convertirse en realidad. La invisibilidad ante las cámaras de vigilancia que nos rodean por todas partes, de momento no la tenemos, pero si funciona el camuflaje contra el control obligatorio en el que vivimos. La prueba son estas ropas, estos diseños, que sabemos que son momentáneos, pues el capitalismo vigilante no se detiene y constantemente esta diseñando nuevos programas de control, nosotras de momento nos conformamos con la esperanza de seguir respondiendo a sus algoritmos.

Notas:
1.- YOLO: Real-Time Object Detection
2.- UNLABELED
3.- Red generativa antagónica

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