Berliner Boersenzeitung - La verificación de la edad con selfis, un sistema en auge para identificar a los menores en internet

EUR -
AED 4.401854
AFN 77.897256
ALL 96.833701
AMD 453.488183
ANG 2.145273
AOA 1098.954337
ARS 1729.081733
AUD 1.717911
AWG 2.15866
AZN 2.040433
BAM 1.967924
BBD 2.410672
BDT 146.262316
BGN 2.012596
BHD 0.451741
BIF 3559.317113
BMD 1.198423
BND 1.51589
BOB 8.270852
BRL 6.245461
BSD 1.196884
BTN 109.783816
BWP 15.753184
BYN 3.410526
BYR 23489.096101
BZD 2.407251
CAD 1.629915
CDF 2684.467728
CHF 0.918076
CLF 0.026087
CLP 1030.047915
CNY 8.334614
CNH 8.319005
COP 4402.875269
CRC 594.668609
CUC 1.198423
CUP 31.758217
CVE 110.793941
CZK 24.250068
DJF 212.983927
DKK 7.467255
DOP 75.441109
DZD 154.838707
EGP 56.32577
ERN 17.976349
ETB 185.75505
FJD 2.638029
FKP 0.875018
GBP 0.869277
GEL 3.229785
GGP 0.875018
GHS 13.10474
GIP 0.875018
GMD 87.484534
GNF 10486.203264
GTQ 9.183655
GYD 250.410645
HKD 9.3486
HNL 31.710475
HRK 7.538203
HTG 156.968364
HUF 380.014633
IDR 20012.470194
ILS 3.722842
IMP 0.875018
INR 109.714872
IQD 1569.934484
IRR 50483.580457
ISK 145.296991
JEP 0.875018
JMD 188.048533
JOD 0.849674
JPY 182.912353
KES 154.872094
KGS 104.8009
KHR 4830.844578
KMF 493.750766
KPW 1078.604207
KRW 1722.583589
KWD 0.36696
KYD 0.997445
KZT 602.997475
LAK 25817.036779
LBP 102525.11035
LKR 370.616394
LRD 222.24754
LSL 19.126971
LTL 3.538632
LVL 0.724915
LYD 7.579969
MAD 10.851761
MDL 20.180327
MGA 5362.944187
MKD 61.664206
MMK 2516.748037
MNT 4272.540069
MOP 9.617632
MRU 47.793202
MUR 54.551915
MVR 18.515755
MWK 2080.462606
MXN 20.660008
MYR 4.735568
MZN 76.411323
NAD 19.12714
NGN 1687.955172
NIO 43.98542
NOK 11.521264
NPR 175.654642
NZD 1.992241
OMR 0.460804
PAB 1.196864
PEN 4.010525
PGK 5.10172
PHP 70.626078
PKR 335.259502
PLN 4.197765
PYG 8022.492074
QAR 4.363467
RON 5.096534
RSD 117.411955
RUB 91.863782
RWF 1740.110589
SAR 4.4941
SBD 9.680475
SCR 16.921881
SDG 720.847311
SEK 10.55304
SGD 1.512938
SHP 0.899128
SLE 29.124591
SLL 25130.335892
SOS 684.955658
SRD 45.895983
STD 24804.942092
STN 24.687519
SVC 10.472563
SYP 13254.051915
SZL 19.126646
THB 37.171467
TJS 11.179126
TMT 4.194481
TND 3.392135
TOP 2.885515
TRY 52.012492
TTD 8.139212
TWD 37.57956
TZS 3061.041504
UAH 51.378175
UGX 4273.36308
USD 1.198423
UYU 44.84629
UZS 14530.882075
VES 429.60616
VND 31319.59375
VUV 143.507965
WST 3.270848
XAF 660.03991
XAG 0.011307
XAU 0.000236
XCD 3.238799
XCG 2.157108
XDR 0.823023
XOF 662.125411
XPF 119.331742
YER 285.707797
ZAR 19.153443
ZMK 10787.225649
ZMW 23.632299
ZWL 385.891804
La verificación de la edad con selfis, un sistema en auge para identificar a los menores en internet
La verificación de la edad con selfis, un sistema en auge para identificar a los menores en internet / Foto: Yasin Akgul - AFP/Archivos

La verificación de la edad con selfis, un sistema en auge para identificar a los menores en internet

El cálculo de la edad mediante escaneo facial, que permite limitar el acceso de los menores a TikTok, Instagram o a páginas web para adultos, es cada vez más frecuente en internet y está impulsando el crecimiento de numerosas empresas especializadas.

Tamaño del texto:

Sin embargo, esta solución, consecuencia de nuevas leyes más estrictas en países como Australia, que prohibirá a partir del 10 de diciembre las redes sociales a los menores de 16 años, levanta críticas por sus posibles sesgos discriminatorios o por el riesgo de infringir la protección de la privacidad.

El procedimiento es sencillo: unos pocos clics, una mirada a la cámara y el resultado aparece en menos de un minuto. "Estimamos tu edad en 18 años o más", indica el mensaje de la famosa plataforma de videojuegos Roblox.

En las oficinas en Londres de Yoti, empresa líder del sector, varios bustos de maniquí —algunos con pelucas o máscaras— están colocados en línea, listos para realizar pruebas.

Pero estas falsas caras no logran engañar a la inteligencia artificial. "No podemos estar seguros de que la imagen sea de un rostro real", dice el dispositivo de la empresa instalado en un teléfono al escanear los bustos.

Con el tiempo, "el algoritmo se volvió muy eficaz para identificar las características" de los rostros y estimar la edad del usuario, dice Robin Tombs, al frente de la empresa creada en 2014.

Yoti, que realiza alrededor de un millón de verificaciones de edad al día para clientes como Meta, TikTok, Sony PlayStation y Pinterest, empezó a obtener beneficios este año tras alcanzar unos ingresos de 20 millones de libras (26 millones de dólares) en el cierre del ejercicio anual, en marzo.

- Vida privada -

A la competencia también le va bien: Persona, Kids Web Services, K-id, VerifyMy... Al igual que Yoti, muchas empresas del sector se han adherido a la Avpa (Age Verification Providers Association), que cuenta con 34 miembros.

La asociación vaticinó hace cuatro años que los ingresos anuales del sector alcanzarían los 9.800 millones de dólares entre 2031 y 2036 en los países de la OCDE, unas cifras que no se han actualizado desde entonces.

Iain Corby, director ejecutivo de la Avpa, se muestra sin embrago prudente respecto al futuro. "Hay tantas cosas que pueden suceder. La regulación evoluciona muy rápidamente, la tecnología también", dice.

Pero estos métodos de verificación de edad, impulsados por la IA, son objeto de duras críticas.

Olivier Blazy, profesor de ciberseguridad en la prestigiosa escuela de ingeniería francesa Polytechnique, advierte de que se trata de soluciones "potencialmente algo intrusivas o peligrosas para la privacidad", sobre todo en lo que respecta a la información compartida por los usuarios.

El especialista también alerta de algunos fallos técnicos: "Con sólo maquillaje clásico, es bastante fácil aparentar ser mayor o más joven".

Otros observadores hacen hincapié en los algoritmos, menos precisos en la estimación de la edad en poblaciones que no son blancas.

En un informe publicado en agosto por un organismo independiente encargado por las autoridades australianas, los autores señalan que la "subrepresentación de las poblaciones indígenas sigue siendo un desafío que los vendedores comienzan a abordar".

En Yoti, el director Robin Tombs reconoce tener menos datos para entrenar su modelo en ciertas franjas de edad o colores de piel.

Pero asegura que su sistema es capaz de "verificar si los participantes usan accesorios falsos o maquillaje" y que todos los datos se eliminan posteriormente.

Para evitar errores, estas herramientas integran variaciones, configurables por las plataformas: cuando el acceso está prohibido para menores de 18 años, el sistema a menudo exige que la edad del usuario se estime en más de 21 años.

Aquellos que se encuentran en una zona difusa pueden verse confrontados a un método de verificación más tradicional, como mostrar un documento de identidad.

(T.Renner--BBZ)