#10yearchallenge: un gioco per tanti o un business per pochi?

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A tanti sarà capitato di imbattersi in queste ore nell’hashtag Ten Year Challenge, che ha generato solo su Instagram oltre tre milioni di post. Di cosa si tratta? Di una sfida sui social in cui gli utenti si divertono a pubblicare un’ immagine di sé stessi del 2009 comparata ad una attuale.
Il risultato può, in taluni casi, essere sorprendente, deprimente, stimolante ed a tratti divertente ma merita un approfondimento prima di essere derubricato sottoforma di atto goliardico o meme digitale.

Il fatto che milioni di persone, abbiamo deciso volontariamente di accostare fotografie dei propri volti a dieci anni di distanza e condividerle sui social network, solleva più di un interrogativo in quanto potrebbe configurarsi come un’ imponente raccolta di dati biometrici ad uso di algoritmi di riconoscimento facciale presenti e futuri.

Ciò non implica che l’eventuale uso dei dati sia aprioristicamente negativo.

Purtuttavia c’è il pericolo concreto che azioni ed attività apparentemente innocue possano produrre informazioni sulle quali non abbiamo controllo. Se fino a qualche anno fa poteva trattarsi di un gioco innocuo oggi c’è da interrogarsi su come vengono sfruttati e utilizzati gli algoritmi del riconoscimento facciale sulla progressione dell’età e il riconoscimento dell’età.

Le moderne tecnologie stanno facendo progressi velocissimi in ambito biometrico specialmente per quanto riguarda il riconoscimento facciale.
Le aziende sia per motivi di sicurezza sia per il miglioramento di software di analisi o in altri ambiti industriali, come ad esempio la cosmesi, potrebbero essere ghiotte ed ingorde di questa valanga di dati gratuiti che ultimamente sta spopolando sul web.

Un web dove al narcisismo sfrenato dei singoli non corrisponde una maturità digitale in grado di discernere il valore dei dati e dei rischi cui ci esponiamo.
I partecipanti alla sfida, classificando e identificando scatti di una medesima persona ieri e oggi, potrebbero di fatto aiutare le macchine a riconoscere lo stesso volto nel tempo ed a comprendere come cambiano e come invecchiano gli individui.
Una sorta di palestra per allenare gli algoritmi al riconoscimento facciale ed allenare la capacità comparativa, andando a scavare nella nostra storia individuale. Tracciando, segmentando, profilando in una sorta di contenitore digitale dove la storia personale degli individui viene passata al setaccio. A partire dai nostri volti.