L’israeliana Corsight AI , afferma di poter modellare il volto di una persona da un campione di DNA
L’azienda ha precedentemente attirato critiche sull’esagerazione della competenza e dell’accuratezza del suo sistema di riconoscimento facciale.
Corsight AI, un’organizzazione fondata in Israele che fornisce servizi di riconoscimento facciale, afferma di aver escogitato un modo per creare profili facciali da campioni di DNA. Il prodotto è stato introdotto per la prima volta dal CEO di Corsight Robert Watts e dal vicepresidente esecutivo Ofer Ronen all’Imperial Capital Investors Conference a New York City il 15 dicembre.
La roadmap del prodotto includeva “voce a faccia”, “DNA a faccia” e “movimento” (o riconoscimento dell’andatura) come espansioni delle capacità di riconoscimento facciale dell’azienda . Secondo una presentazione aziendale messa a disposizione del gruppo di ricerca di sorveglianza IPVM, il prodotto “DNA to Face” “costruisce un profilo fisico analizzando il materiale genetico contenuto in un campione di DNA”.
L’azienda ha precedentemente attirato critiche sull’esagerazione della competenza e dell’accuratezza del suo sistema di riconoscimento facciale. Lo scorso novembre, il CEO di Corsight Watts ha affermato che la tecnologia di Corsight potrebbe “identificare qualcuno con una maschera per il viso, non solo con una maschera per il viso, ma con un passamontagna”. Tuttavia, l’IA di Corsight ha ottenuto un punteggio di affidabilità del 65% solo al completamento di questa attività.
L’azienda mantiene il suo lavoro a basso profilo e non ha alzato il coperchio sui suoi piani e sui prodotti futuri. Tuttavia, i materiali di marketing suggeriscono che CorsightAI sta indirizzando i suoi servizi al governo e alle forze dell’ordine.
La società di “intelligenza sana e basata sulla genomica” Human Longevity aveva affermato di utilizzare il DNA per prevedere i volti nel 2017. Tuttavia, gli esperti hanno ritenuto che tali affermazioni fossero sospette e un ex dipendente aveva attestato che Human Longevity non poteva scegliere una persona di una folla utilizzando un campione di DNA. Inoltre, il chief science officer della piattaforma genealogica MyHeritage, Yaniv Erlich, ha pubblicato uno studio che evidenzia i principali difetti nella ricerca di Human Longevity.
Parabon NanoLabs utilizza la sua linea di prodotti, Snapshot, per fornire alle forze dell’ordine rappresentazioni fisiche di persone da campioni genetici. Le caratteristiche fenotipiche (come il colore degli occhi e della pelle) di questi rendering generati dal computer hanno un punteggio di affidabilità. Quindi, ad esempio, potrebbe esserci una probabilità dell’80% che la persona inseguita abbia gli occhi verdi. Secondo il direttore della bioinformatica di Parabon, Ellen McRae Greytak, l’azienda ha aiutato a risolvere oltre 200 casi negli ultimi sette anni.
A differenza di Corsight, Parabon non afferma che i profili fisici che creano possano essere utilizzati come input per i sistemi di riconoscimento facciale. La tecnologia non è sufficientemente precisa per consentire agli algoritmi di riconoscimento facciale di fornire risultati accurati.
Sebbene gli esperti affermino che la scienza per supportare il prodotto di Corsight AI non esiste, potrebbe aggravare le sfide etiche, di privacy e pregiudizi che la tecnologia di riconoscimento facciale sta già causando.
La previsione dei tratti fisici umani dai dati genomici suscita preoccupazioni sulla privacy . Albert Fox Cahn, un avvocato per i diritti civili e direttore esecutivo del Surveillance Technology Oversight Project, sostiene che l’idea di creare qualcosa che abbia la “granularità e fedeltà” per essere sottoposto a un sistema di riconoscimento facciale “è pseudoscienza”.
Evoluzione
La tecnologia di riconoscimento facciale ha subito numerosi cambiamenti sin dal suo inizio. Coniate nel 1960, le identità venivano differenziate automaticamente in base alla marcatura manuale di vari “punti di riferimento” sul viso, come il posizionamento degli occhi e della bocca. Successivamente, il lavoro è stato esteso e standardizzato per includere 21 indicatori soggettivi specifici come il colore dei capelli e lo spessore delle labbra per automatizzare il riconoscimento. Alla fine degli anni ’80, gli scienziati hanno applicato l’algebra lineare al problema del riconoscimento facciale e hanno formato il sistema Eigenface. Erano i primi anni ’90 quando fu avviato lo sviluppo della tecnologia per usi commerciali. Nel 2006, il governo degli Stati Uniti ha sostenuto il Face Recognition Grand Challenge (FRGC) per promuovere e far progredire la tecnologia di riconoscimento facciale. Qui, scansioni di volti 3D, immagini di volti ad alta risoluzione,
Non è stato fino al 2010, quando il consumatore ha sperimentato la tecnologia di riconoscimento facciale introdotta da Facebook per identificare le persone i cui volti erano presenti nelle foto dei loro utenti. La svolta principale che vediamo ora è avvenuta quando Apple ha lanciato l’iPhone X che potrebbe essere sbloccato con FaceID. Dopodiché, la tecnologia viene utilizzata da compagnie aeree, aeroporti, controlli di frontiera, stadi, hub di trasporto, mega-eventi, concerti e conferenze, tra gli altri.
