Los investigadores quieren usar el reconocimiento facial para predecir los cambios de precios Parmy Olson, Bloomberg « > Dice el dicho que nuestros ojos son la ventana del alma. Tal vez con el tiempo sirvan para un propósito menos romántico, como ventanas para ganar dinero. Investigadores de la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh, una de las instituciones líderes en investigación de inteligencia artificial, se embarcaron en un estudio utilizando algoritmos de reconocimiento facial para rastrear las expresiones de los comerciantes. Su objetivo : encontrar correlaciones entre los cambios de humor y los cambios del mercado. Si los comerciantes parecen entusiasmados, podría ser el momento de comprar. ¿Hay más cejas fruncidas de lo habitual? Podría ser el momento de vender. La solicitud de patente estadounidense provisional se presentó el 13 de septiembre de 2022. « El mercado está impulsado por las emociones humanas », dice Mario Savvides, científico principal del proyecto. « Lo que nos vino a la mente es, ¿podemos abstraer cosas como la expresión o los movimientos como indicaciones tempranas de volatilidad? Todos se emocionan, o todos se encogen de hombros o se rascan la cabeza o se inclinan hacia adelante. ¿Todos tuvieron una reacción dentro de cinco -segundo marco de tiempo? » Oosto, que fabrica escáneres de reconocimiento facial para aeropuertos y lugares de trabajo, se negó a nombrar las empresas en el estudio, pero dijo que esas empresas tendrían acceso anticipado a cualquier nueva herramienta que surja de la investigación. Las imágenes de cada individuo permanecerán en su propia computadora o en sus instalaciones físicas; solo se cargarán a los investigadores datos y números que representen sus expresiones y gestos. El rostro de una persona se compone de 68 puntos diferentes que cambian de posición con frecuencia, según Savvides, coautor de un estudio sobre « puntos de referencia » faciales en 2017. Una imagen que ilustra algunos de los « puntos de referencia » de un rostro, de un estudio de 2017 en coautoría de Mario Savvides Fuente : arXiv.org « > Una imagen que ilustra algunos de los « puntos de referencia » de un rostro, de un estudio de 2017 en coautoría de Mario Savvides Fuente : arXiv.org Su sistema también rastreará la mirada de un comerciante para ver si está hablando con un colega o mirando su pantalla, y notará si sus compañeros están haciendo lo mismo. « Tenemos toda una caja de herramientas de algoritmos de búsqueda que probaremos para ver si se correlacionan con una señal de mercado », dijo Savvides. « Estamos buscando agujas en un pajar ». Los anunciantes ya usan el análisis facial para estudiar qué tan emocionante es un anuncio, mientras que los minoristas lo usan para ver qué tan aburridos están los clientes y los gerentes de contratación para determinar, de manera bastante espeluznante, si un candidato de trabajo es lo suficientemente entusiasta. El estudio bursátil a primera vista parece más distópico. Los algoritmos comerciales han tratado durante años de aprovechar la información del clima, las redes sociales o los satélites, pero hay algo un poco degradante en que los propios comerciantes sean explotados para obtener datos. Podría decirse que los investigadores también están poniendo a los comerciantes en un ciclo de retroalimentación sin fin donde sus acciones y decisiones se vuelven derivadas y su comportamiento notoriamente similar al de los lemmings se amplifica. Si pensaba que el mercado ya estaba impulsado por una mentalidad de rebaño, esto probablemente empeorará las cosas, pero así es como funciona el mercado. « Todo el mundo en la calle habla », dice un comerciante en Londres (que no forma parte del estudio) que dijo que encontraría útiles tales alertas sobre el sentimiento de sus pares. « Todo lo que hacemos es discutir ideas y compartir información. La comunicación no verbal es masiva ». Años atrás, los parqués eran lugares ruidosos donde la gente solía hablar en tres o cuatro líneas telefónicas al mismo tiempo; ahora muchos se comunican a través de salas de chat y hablar es mínimo. Pero el estudio también apunta a otro fenómeno incómodo : el reconocimiento facial llegó para quedarse y su primo más controvertido, el análisis facial, también podría serlo. A pesar de toda la preocupación que ha surgido en torno al reconocimiento facial, incluidos los errores que puede cometer como herramienta de vigilancia, decenas de millones de nosotros todavía lo usamos sin vacilar para desbloquear nuestros teléfonos. El análisis facial como el que utiliza Carnegie Mellon, abre una lata de gusanos más grande. El verano pasado, Microsoft Corp. se comprometió a eliminar sus herramientas de análisis facial, que estimaban el sexo, la edad y el estado emocional de una persona, admitiendo que el sistema podría ser poco confiable e invasivo. Eso podría no importar demasiado para los comerciantes, ansiosos por aprovechar todos los datos que puedan para obtener una ventaja. Pero este estudio, si tiene éxito, podría impulsar la investigación sobre el análisis de rostros para otros fines, como evaluar el estado emocional de una persona durante una reunión de trabajo. « Si está haciendo un trato comercial a través de Zoom, ¿puede hacer que una IA lea la cara para saber si alguien está engañando o siendo un negociador duro? » pregunta Savvides. « Es posible. ¿Por qué no? » Zoom Video Communications Inc. introdujo una función el año pasado que rastrea el sentimiento en una reunión de trabajo grabada. Llamado Zoom IQ, el software dirigido a profesionales de ventas otorga a los participantes de la reunión una puntuación de entre 0 y 100, y cualquier valor superior a 50 indica una mayor participación en la conversación. El sistema no usa análisis facial, pero rastrea la participación de los oradores, o cuánto tiempo se espera para responder, y ofrece su puntaje al final de la reunión. Más de dos docenas de grupos de derechos han pedido a Zoom que deje de trabajar en la función, argumentando que el análisis de sentimientos está respaldado por la pseudociencia y es « inherentemente sesgado ». Un portavoz de Zoom dijo que la compañía todavía vende el software y que « convierte las interacciones de los clientes en información significativa ». Se puede argumentar que a los investigadores de Carnegie no les debería importar lo que su herramienta de análisis facial les dice sobre las emociones de los comerciantes; solo necesitan detectar los patrones que apuntan a las correlaciones y convertir esas cifras en un algoritmo de búsqueda. Pero la desventaja de convertir las emociones en un número es solo eso : se corre el riesgo de devaluar una de las características más fundamentales del ser humano. Podría ser mejor si no se pone de moda. Descargo de responsabilidad : Este artículo apareció por primera vez el Bloombergy se publica mediante un acuerdo especial de sindicación.17 enero, 2023, 17 :35
Última modificación : 17 enero, 2023, 17 :43
Fotógrafo : Bloomberg/Bloomberg
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