Cuando OpenAI anunció el lanzamiento de GPT-4, afirmó que su chatbot de última generación incluiría también capacidades visuales; esto es, que podríamos subir fotos a la plataforma de igual manera que pegamos textos, y que GPT-4 reconocería su contenido y nos aportaría información sobre dichas imágenes.

Lo cierto es que las nuevas funcionalidades de GPT-4 se han ido activando poco a poco: aún no todos los usuarios tienen acceso a su función de plugins, y a nadie se le han activado por ahora las capacidades visuales, aunque hayamos podido verlas en acción en la presentación de OpenAI.

¿Qué han conseguido con esa tardanza en su lanzamiento? Que un proyecto 'open source' se les adelante. ¿Su nombre? MiniGPT-4. Empiezan mal, porque es un nombre tramposo (MiniGPT-4 no hace uso de la tecnología de OpenAI), sin embargo, a nivel técnico, luce por méritos propios. 'MiniGPT-4' consiste en crear un combo lenguaje-visión, conectando:

• un chatbot cuyos creadores afirman que se equipara en rendimiento a GPT-3.5 (Vicuna, una versión mejorada de Alpaca, que a su vez es una versión opensource de LLaMA de Meta)…
• con otra IA de reconocimiento de imágenes, capaz de describir con palabras cualquier imagen que le presentemos (concretamente BLIP-2, también opensource, y que ya fue usado por Microsoft para integrarlo en su 'VisualGPT').

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Así funciona

Así, esta IA doble permite que subamos a su plataforma una imagen, la analiza… y después queda a la espera de que le hagamos preguntas sobre ella. Podemos pedirle una somera descripción general de la misma, o podemos 'entrar en harina' y preguntar cosas como '¿Dónde puedo comprar algo como lo que sale en la foto?' o '¿Qué enfermedad tiene esta planta?'.

Lo hemos probado con una de nuestras imágenes de portada de hoy

Si le preguntamos esto, no sólo señalará a una infección fúngica (ahora tan de moda, gracias a 'The Last Of Us'), sino que relatará los pasos a seguir para tratarla.

Y si le mostramos una imagen generada por IA que muestre un cactus creciendo entre el hielo en mitad de un lago, será capaz de indicarnos qué tiene de extraño esa foto.

¿Que tenemos un negocio, acabamos de crear un nuevo producto y sólo tenemos una foto y ninguna idea de cómo escribir un anuncio para venderlo? Tranquilos: MiniGPT-4 nos ayuda a hacerlo.

¿Que sólo tenemos una foto de un plato de comida y queremos saber cómo elaborarlo? Pues también nos ayuda. ¿Y el famoso truco de GPT-4 con la servilleta y el código HTML? También lo tiene cubierto.

Su demo web, enlazada más arriba, es terriblemente lenta… pero su repositorio oficial nos proporciona todo lo necesario (código e instrucciones) para ejecutarlo localmente en nuestro PC si tenemos experiencia con entornos Python y un equipo lo bastante potente.

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Ucrania ha empezado a utilizar una tecnología de reconocimiento facial con software de Clearview AI. Con esta tecnología se puede identificar a posibles enemigos llegados de Rusia que puedan estar infiltrados o a personas fallecidas en la guerra, por ejemplo.

Aunque no hay información más detallada de cómo se va a usar, hay que tener en cuenta que la capacidad de Clearview AI es inmensa: disponen de más de 10.000 millones de imágenes de rostros, utilizadas para entrenar su motor de detección.

Ucrania ha recibido la posibilidad de tener acceso gratuito al motor de búsqueda de rostros de Clearview AI. Lee Wolosky, asesor de Clearview y antiguo diplomático de los presidentes estadounidenses Barack Obama y Joe Biden ha dicho a Reuters que esto permite a las autoridades investigar a personas en los puestos de control, por ejemplo.

De todos modos, aquí hay mucha polémica y es que esta startup está siendo investigada por una posible violación de las normas de privacidad y protección de datos en la Unión Europea.

Una herramienta muy polémica

En otoño del pasado año, el Parlamento europeo pidió la prohibición del uso de bases de datos privadas de reconocimiento facial, entre lo que encontramos el controvertido sistema de inteligencia artificial creado por la empresa estadounidense Clearview y que estaba siendo utilizado por algunas fuerzas policiales en Europa.

En Francia se ordenó a Clearview en diciembre que eliminar la información personal que había recopilado y detener el “procesamiento ilegal” de los datos. Semanas antes la empresa se había enfrentado a decisiones similares del Reino Unido y Australia. Clearview ha construido su negocio recogiendo fotos de personas de la web y las redes sociales e indexándolas en una amplia base de datos de reconocimiento facial.

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Primero ha sido la empresa quien dijo a Reuters que el ministro de defensa ucraniano empezó a usar esta herramienta el sábado pasado. Y es que la empresa les ofreció acceso libre. Aunque llama la atención que Ucrania está hablando muy abiertamente de muchas de las estrategias que persigue en términos tecnológicos durante este conflicto tras la invasión rusa a su país, en este caso, desde el ministerio no han querido hacer declaraciones.

Fuentes cercanas a la compañía estadounidense apuntan que las autoridades pueden usar este reconocimiento facial para vetar personas en los distintos checkpoints. Según explican desde el Departamento de Energía de los EE.UU, la tecnología de Clearview podría usarse para unir a refugiados separados de sus familias. Otra capacidad de esta herramienta es que puede ayudar al gobierno a descubrir publicaciones falsas (algo muy común sobre todo en tiempos de guerra).

Seguro que alguna vez, durante algún paseo por un parque, o pasando frente al jardín de alguien, estando dentro de algún establecimiento o sencillamente navegando por Internet, has visto alguna planta que te ha gustado y no has sabido identificar…

…y has pensado en lo bien que te vendría en ese momento tener a mano alguna clase de 'Shazam botánico', alguna aplicación que, con sólo mostrarle una foto de alguna planta, pudiera indicarte de cuál se trata, e incluso dar información sobre su cultivo.

Pues hoy te traemos una aplicación que nos ofrece exactamente eso, y que además está disponible tanto en versión web como móvil, así como en formato de bot de Twitter. ¿Su nombre? Candide.

Candide, dime qué planta es esta

Si has abierto en enlace del párrafo anterior, te encontrarás en una web con un visible botón que reza 'Identify now' que, al hacer clic en el mismo, nos permitirá seleccionar una foto en tu dispositivo de una planta —sirven tanto imágenes de la planta al completo como de hojas, flores o frutos—.

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Gracias a su "sofisticado modelo de aprendizaje automático" —es decir, haciendo uso de la inteligencia artificial— bastará con esperar a que dicha imagen se suba a su servidor para que, en pocos segundos, nos muestre con qué especie de planta ha identificado nuestra foto.

Tenemos que intentar que la foto salga clara, e idealmente hacer varias desde varios ángulos, pero en la mayoría de los casos funcionará bien al primer intento, y la aplicación nos mostrará el nombre de la planta, una foto de su base de datos (para comparar) y un resumen de sus necesidades de sol, riego y cuidado, además de una selección de artículos útiles relacionados con la planta en cuestión, si los hubiera.

Y clicando en el botón 'Find Our More', la web nos conducirá a una ficha aún más completa, con varios detalles sobre el cultivo, las enfermedades y los usos de la planta, entre otra mucha información extra.

Pero existe otra opción para preguntarle a Candid sin ni siquiera tener que abrir su web: recurrir a su bot de Twitter. Basta con hacer mencionar su cuenta (@whatplantisthis) adjuntando una imagen, o bien mencionarle en una respuesta a una imagen ya subida (incluso por otro usuario) para que el bot nos responda también a través de Twitter. También funcionará si hacemos uso en nuestro tuit del hashtag #WhatPlantIsThis.

This looks like a Ivy-Leaved Cyclamen https://t.co/s3Gnfd7M5m

— PlantID Bot (@WhatPlantIsThis) November 21, 2021

Todos tendemos a responder con movimiento cuando oímos música, aunque sólo sea un leve movimiento de pies, pero lo que no sabíamos es que dicho movimiento nos identifica como si fuera una huella dactilar, gracias a la inteligencia artificial.

Pero ¿acaso no cambia nuestra 'huella' dependiendo de qué tipo de música estemos bailando? Científicos del Centro de Investigación de Música Interdisciplinaria de la Univ. de Jyväskylä (Finlandia) han descubierto que no: ya bailemos dance, country o metal, nuestro baile mantiene una serie de patrones detectables e identificables.

Un resultado inesperado

Emily Carlson, autora principal del estudio, afirma que, "en realidad no estábamos buscando este resultado, nos habíamos propuesto estudiar algo completamente diferente: [queríamos] ver si podíamos utilizar el machine learning para identificar qué género de música bailaban los participantes [en el estudio], en función de sus movimientos".

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A los 73 voluntarios se les pidió que bailaran piezas de 8 géneros diferentes (country, rap, reggae, pop, jazz y los mencionados más arriba) sin más instrucción que hacerlo de forma que ellos sintieran 'natural'. El problema fue que su algoritmo no fue capaz de acertar el género correcto ni un 30% de las veces.

El lado positivo, por otra parte, es que la IA permitió identificar correctamente, en el 94% de las ocasiones, cuál de las 73 personas era la que estaba bailando en cada momento, sin importar al son de qué música estuviera bailando.

Esto abre nuevas posibilidades de identificación mediante inteligencia artificial: si antes ya contábamos con la tecnología de reconocimiento facial y, desde 2018, los chinos están probando a identificar a sus ciudadanos por la forma en que andan, ahora incluso los movimientos rítmicos pueden permitir identificar a una persona entre millones.

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Aunque científicamente esto es apasionante, las posibles repercusiones sobre la privacidad todavía no podemos calcularlas. Por suerte, quedan aún algunos aspectos a resolver. "La mayoría de las investigaciones plantea más preguntas que respuestas", explica Carlson, "y este estudio no es una excepción".

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"Tenemos que hacernos muchas nuevas preguntas, como si nuestros patrones de movimiento siguen siendo los mismos a lo largo de nuestra vida, si podemos detectar diferencias interculturales en base a estos patrones y en qué medida se diferencia la capacidad de humanos y computadoras para reconocer a individuos en base a sus movimientos de baile".

Además, algunos géneros musicales son más eficientes que otros encubriendo los patrones individuales: el algoritmo due mucho menos preciso a la hora de identificar personas cuando bailaban al ritmo del heavy metal. La fuerte asociación entre este género y ciertos movimientos, como el headbanging, homogeneiza los movimientos.

Vía | New Atlas

Imagen | Good Free Photos

Australia quiere utilizar tecnología de reconocimiento facial para verificar, entre otras cosas, la edad de las personas que acceden a contenido pornográfico, según leemos en Arstechnica. Australia lleva tiempo luchando para limitar la pornografía, al igual que Reino Unido, y una posible solución ante el acceso a la misma por parte de menores podría venir a manos de la verificación mediante reconocimiento facial.

El proyecto no sería 100% nuevo y es que, como leemos en Cnet, en 2016 Australia empezó a trabajar en una base de datos con los rostros de los ciudadanos, aunque con otros fines (identificación principalmente).

Un servicio de reconocimiento facial para identificar a la población

Esta base de datos con los rostros de los ciudadanos permite verificar la identidad de los mismos permitiendo que, por ejemplo, un menor de edad no pueda utilizar una licencia falsa a la hora de conducir (al tratar de pasar por un control se procedería a identificarlo por su cara, no por los datos de la licencia). Este sistema solo incluía fotografías de personas que habían pedido la nacionalidad de forma reciente, aunque, poco a poco, se ha ido expandiendo.

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"Si bien están diseñados principalmente para prevenir delitos de identidad, Asuntos de Interior respaldaría el uso cada vez mayor de los Servicios de Verificación de Documentos y Rostros en toda la economía australiana para fortalecer los procesos de verificación de edad."

La información casa con datos que teníamos en el mes de septiembre acerca de que el Comité de la Cámara Australiana estudiaría cómo mejorar los procesos de verificación de edad para la pornografía. Se proponían así controles de edad más exigentes que finalmente no llegaron a puerto alguno, y en los que la verificación mediante reconocimiento facial podría tener sentido. Se trata de un proyecto aún en desarrollo y que requeriría de que todos los ciudadanos fuesen incluidos en la base de datos del servicio de verificación facial para ser completamente efectivo.

"El Servicio de Verificación Facial aún no está completamente operativo. Si bien está destinado a ponerse a disposición de las organizaciones del sector privado en el futuro, esto estará sujeto a la aprobación del Proyecto de ley de servicios de coincidencia de identidad 2019 que se encuentra actualmente ante el Parlamento"

Como adelantamos, verificar la edad a la hora de acceder a contenidos pornográficos sería uno de los usos de dicho programa según Ars Technica, pero el objetivo principal sería la verificación de identidad, en cualesquiera de las situaciones en las que esta se haga necesaria.

No obstante, si nos centramos en el acceso a contenido adulto, sobre el papel es una medida que cobra cierto sentido en términos de verificación, tras haberse demostrado en Reino Unido que poner filtros y trabas para limitar el acceso a la pornografía no funciona.

Vía | Arstechnica

Cuatro de cada cinco personas identificadas por la tecnología de reconocimiento facial de la policía de Londres como posibles sospechosos eran, en realidad, personas inocentes. No tenían nada que ver con las personas que los sistemas policiales londinenses creían haber reconocido.

Eso es lo que asegura la primera evaluación independiente del uso que hace la Policía Metropolitana de Londres de los sistemas de reconocimiento facial que en diversas ocasiones ha utilizado. Según los investigadores, la inexactitud de estas malas identificaciones es del 81 %.

El estudio, que ha sido publicado en exclusiva por Sky News y The Guardian, plantea según informan "preocupaciones significativas" sobre el uso de esta tecnología por parte de Scotland Yard. Tras los resultados, el informe pide que se detenga el programa de reconocimiento facial y concluye que su uso por parte de las autoridades podría considerarse ilegal en los tribunales en caso de impugnarse.

La policía defiende que solo se equivoca una vez cada 1.000 identificaciones

La mayor fuerza policia del Reino Unido defiende su sistema y, asegura, su tecnología sólo comete un error cada 1.000 casos. Para llegar a este resultado, emplean una metodología diferente a la de los investigadores consistente en comparar coincidencias exitosas y no exitosas con el número total de caras que ha procesado el sistema.

Un representante de la Policía Metropolitana se ha mostrado crítico con el estudio independiente: "Estamos muy decepcionados con el tono negativo y desequilibrado de este informe.... Tenemos una base jurídica para este período piloto y hemos seguido un asesoramiento jurídico durante todo el mismo".

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Por contra, en declaraciones a Sky News, el profesor Fussey y el Dr. Murray, autores de la investigación, señalan que llevaron a cabo "un análisis detallado, académico y legal de la documentación que la Policía Metropolitana utilizó como base para los juicios de reconocimiento de rostros".

Cabe recordar que hace más de un año, The Guardian reveló que este sistema de reconocimiento de rostros había devuelto falsos positivos en más del 98 % de las alertas que generó. De más de un centenar de identificaciones advertidas, solo dos se confirmaron como positivas. Recientemente, San Francisco prohibió la vigilancia por reconocimiento facial y otras ciudades valoran hacer lo mismo.

Las medidas de accesibilidad que incorporan los smartphones modernos son una de las grandes aportaciones recientes de la tecnología a las personas con discapacidad. Tanto las dos grandes tecnológicas detrás de los principales sistemas operativos, Apple y Android, como el resto de actores relevantes, llevan tiempo tomando muy en serio el asunto. Ahora, Instagram suma la inteligencia artificial (en concreto, aprendizaje automático) para detectar qué hay en las fotos subidas y contarlo en voz alta a las personas con problemas de visión.

Instagram llama a esta función texto alternativo automático, y permite escuchar las descripciones en las partes más usadas de la aplicación: el Feed, Explora y Perfil. En el aprendizaje automático, según la compañía, se emplea tecnología de reconocimiento de objetos, con un modelo entrenado.

Además de con detección automática, el texto alternativo manual también será una realidad en Instagram. Ahora, al subir fotos, los usuarios podrán escribir una descripción de las imágenes añadidas, de forma que los usuarios con problemas de vista podrán saber de forma más precisa.

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Cómo funciona el reconocimiento de imágenes en otras redes sociales

Facebook anunció en 2016 la llegada de la función de describir las fotos mediante inteligencia artificial, pero solo para su red social principal. Por ello, extraña que haya tardado más de dos años en traer algo que supone una ayuda tan grande para millones de usuarios a Instagram. Facebook también permite añadir texto a los usuarios

La accesibilidad también ha sido importante para Twitter, que desde 2016 también permite a los usuarios que suben fotos añadir descripciones en texto del contenido. La penas es que, la función, por el momento parece alejada de lo que Instagram y Facebook han implementado.

I’m a blind twitter user. There are a lot of us out there. Increase your ability to reach us and help us interact with your pictures, it’s really simple and makes a huge difference to our twitter experiance allowing us to see your images our way. Thanks for the description 😎 pic.twitter.com/hCsjoFdmev

— Rob Long (@_Red_Long) 3 de enero de 2018

La explicación es clara, Twitter no tiene un modelo de reconocimiento automático de objetos, sino que demanda que el usuario escriba la descripción, algo que, pese a que algunos usuarios lo han explicado y pedido, no es costumbre.

Si ahora mismo pensamos en reconocimiento facial, seguramente imaginamos el sistema de desbloqueo del que disponen muchos teléfonos móviles, los filtros de Instagram o Snapchat que nos cambian el rostro o la identificación automática que puede hacer Google Fotos. Sin embargo, no todos los usos de esta tecnología resultan tan inocuos. Puede ser un arma de doble filo.

El presidente de Microsoft, Brad Smith, planteó este miércoles la necesidad de regular las tecnologías de reconocimiento facial. Y lo hizo, en el marco de la conferencia tecnológica Web Summit que se inició este lunes en Lisboa, dibujando un futuro próximo bastante inquietante siempre que no le pongamos solución.

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Brad Smith, presidente de Microsoft. (Web Summit [CC BY 2.0])

"Por primera vez, el mundo está en el umbral de la tecnología que le daría a un Gobierno la capacidad de seguir a cualquiera en cualquier lugar. Y a todos en cualquier lugar. Podría saber exactamente dónde vas, dónde has estado y dónde estuviste ayer también. Y esto tiene profundas ramificaciones potenciales, incluso para las libertades civiles fundamentales de las que dependen las sociedades democráticas.

Antes de que nos despertemos y descubramos que el año 2024 se parece al libro '1984', averigüemos qué tipo de mundo queremos crear, cuáles son las salvaguardias y cuáles son las limitaciones tanto de las empresas como de los gobiernos para el uso de esta tecnología".

Smith, que en ocasiones anteriores ha puesto de relieve la necesidad de regulación, cree que estas tecnologías fuera de ningún control podrían cambiar completamente la forma en que vivimos, afectando gravemente a nuestra privacidad. Salir a la calle no significaría lo mismo que ahora.

"Potencialmente significa que cada vez que entras en una tienda, un comerciante sabe cuándo fue la última vez que estuviste allí, qué cosas buenas elegiste, qué compraste", explicaba poco antes de relacionar el uso que puede hacerse del reconocimiento facial y los intereses que podrían tener unas autoridades de escasos escrúpulos. Algo que, en comparación, veía todavía más preocupante según recoge Recode.

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Cómo está regulado el reconocimiento facial y cómo debería estarlo ahora que va a ser masivo

Hasta ahora, hemos visto como han surgido iniciativas de diversa índole que hacen uso del reconocimiento facial más allá de divertimientos inofensivos. Por ejemplo, el instituto chino que vigila a sus alumnos escaneándolos cada medio minuto; la policía de Londres, que ha utilizado un software de reconocimiento facial en varias ocasiones pese a que resulta impreciso en un 98 % de los casos; o Amazon, que vende su tecnología a cuerpos de policía de Estados Unidos.

Aquello que podría evitar un futuro tan oscuro y peligroso para la privacidad como el que pinta el presidente de Microsoft es la promulgación de leyes por parte de las autoridades de todo el planeta. Legislaciones ejemplares en lugares como Estados Unidos o la Unión Europea podrían empujar a establecer unos mínimos estándares a nivel mundial y restar peligrosidad a esta tecnología. Sin ellas, estaremos más cerca del Gran Hermano de 1984 que del momento actual.

Debemos admitirlo: a un lado están los buenos creadores de vídeos, aquellos que consiguen piezas audiovisuales espectaculares que pasaríamos horas viendo, y al otro lado el resto. Porque aunque tengamos los medios de grabación y las plataformas de difusión adecuadas, la mayoría de producciones domésticas —sobre todo en primera persona— no son todo lo interesantes que podrían.

Y si no lo ves así, pregúntate: ¿Cuánto tiempo has perdido viendo vídeos irrelevantes en su mayoría? ¿Cuántos minutos de imágenes has consumido para ver, solo durante unos pocos segundos, aquello realmente interesante? La solución a la democratización del vídeo y su trasfondo anodino pasan por la tecnología.

La tecnología en busca de las secuencias verdaderamente interesantes

Debido a que la mayoría de los vídeos [en primera persona] están compuestos por largas secuencias sin editar que suelen ser tediosas y desagradables de ver, en la actualidad, [...] se enfrenta el reto de proporcionar un equilibrio adecuado entre la fluidez del flujo visual y el énfasis en las partes pertinentes.

Este es el reto que propone el paper Making a long story short: A Multi-Importance Semantic for Fast-Forwarding Egocentric Videos y su resolución, proponen los investigadores, pasa por un interesante proceso en cinco pasos. Una metodología automática que han llamado "Multi-Importance Semantic FastForward" y quiere acelerar los vídeos egocéntricos con el objetivo de extraer sus partes más importantes.

En primer lugar, debe producirse un análisis semántico de toda la pieza mediante técnicas de identificación como el reconocimiento de caracteres o el reconocimiento facial. Para leer y reconocer cada texto, cada placa de matrícula, cada persona y cada entorno que aparezca en las imágenes.

Con los datos obtenidos se calculan para cada segmento del vídeo diferentes velocidades, siendo más bajas cuanto más relevante sea el contenido.

A continuación, entra en juego una red neuronal convolucional, CoolNet. Entrenada con los vídeos presumiblemente más populares, y a priori más interesantes, calificará la frescura de cada fotograma. Esta nueva información se sumará a la anterior y ayudará a ajustar todavía más la velocidad de cada tramo.

Finalmente, los investigadores de este estudio recogido por ZDNet plantean emplear la optimización por nube de partículas para automatizar la selección de diferentes parámetros cualitativos de la grabación y, de nuevo, ajustar las diferentes velocidades asignadas inicialmente.

El resultado debe ser un vídeo con partes aceleradas y otras a velocidad normal que enfatice aquellas secuencias realmente interesantes para un espectador, acortando la duración y asegurando mayor relevancia. Algo así como los retoques fotográficos automáticos de Google Fotos, capaces de realzar instantáneas, o sus pases de fotografías también automáticos, concebidos en formato vídeo sin intervención del usuario. Un procesamiento automático que quiere ir más allá.

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El pasado septiembre Apple presentó uno de sus dispositivos más esperados, el iPhone X. Un teléfono rompedor, con un diseño que cambia por completo lo que hasta el momento entendíamos como un iPhone, llegado una década después del primer miembro de la familia. Pero más allá de sus llamativas formas, destacó la desaparición de Touch ID, la identificación por huella, y su sustitución por Face ID, un sistema que desbloquea el terminal identificando el rostro.

La puesta a la venta del nuevo iPhone hace diez días desencadenó el inicio de una carrera entre hackers por apuntarse el tanto de ser los primeros en burlar su seguridad y, según parece, tenemos ganador. La firma de seguridad vietnamita Bkav afirma haber vencido el reconocimiento facial del iPhone X —que llevará también el nuevo iPad— burlando su sistema biométrico con una elaborada máscara.

Esta elaborada careta ha engañado al Face ID

La máscara capaz de ponerse frente a frente con el iPhone X de Apple y desbloquearlo ha sido confeccionada con diferentes tipos de materiales y tecnologías. Hablamos de una base de plástico impresa mediante una impresora 3D, silicona modelada, maquillaje y papel. Su coste ha sido de 150 dólares estadounidenses, sin contar la impresora en tres dimensiones.

Los investigadores explican que aunque algunas de las partes de la careta fueron encargadas a un artista, ellos mismos perfeccionaron el modelo afinando sus formas y modificando el color en determinadas áreas como la nariz hasta dar con el aspecto capaz de engañar al sistema de seguridad.

Muchas personas en el mundo han probado diferentes tipos de máscaras, pero todas fallaron. Es porque entendemos cómo funciona la IA de Face ID y cómo eludirla.

Estos hackers vietnamitas reconocen, no obstante, que replicar su logro —todavía no refrendado por otros investigadores de seguridad— no es sencillo. Primero debería conseguirse una medición detallada del rostro de la víctima, aunque en un futuro podría realizarse con smartphones, y más tarde crear la máscara recreando sus rasgos. Además de, por supuesto, tener en sus manos el terminal.

Dado el esfuerzo que implicaría llevar a cabo todo este proceso, los responsables de Bkav afirman que los objetivos potenciales no serían usuarios normales, sino figuras destacadas. "Los multimillonarios, líderes de grandes corporaciones, líderes nacionales y agencias como el FBI necesitan entender el problema de Face ID", han asegurado.

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