Con el objetivo de seguir mejorando en la curación de datos biométricos en el uso de la inteligencia artificial para prevalecer la seguridad en los sistemas de reconocimiento facial, a través de la Datathon se ha generado un repositorio de conjuntos de datos para reconocimiento facial que permitan a empresas y desarrolladores poner aplicaciones y sistemas que sean totalmente respetuosas con el usuario.
La tecnología de reconocimiento facial ha experimentado una adopción significativa en sectores como la seguridad, el comercio, las finanzas y la atención médica. Sin embargo, con su creciente prevalencia, han surgido preocupaciones en relación con la infracción de la privacidad y el potencial de discriminación. Para abordar estos problemas apremiantes, Digital Future Society, una iniciativa conjunta de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, Red.es y Mobile World Capital Barcelona, colaboró con actores clave para llevar a cabo un ejercicio de Datathon, diseñado específicamente para enfrentar estas preocupaciones críticas. En este contexto, deseamos expresar nuestro sincero agradecimiento y reconocimiento a todos los participantes del Datathon. Su valiosa participación y contribuciones fueron elementos fundamentales para el éxito de este evento. Apreciamos profundamente el trabajo y dedicación demostrados por cada uno de los participantes, cuyos nombres han sido incluidos en el informe final del Datathon.
El ejercicio se centró en la identificación y clasificación de datos abiertos para el reconocimiento facial, al tiempo que analizaba el cumplimiento de los sistemas de reconocimiento facial existentes con el nuevo marco de legislación europea.
A lo largo de la jornada, se lograron identificar un total de 56 conjuntos de datos, los cuales se han dividido en dos categorías: «COMPROBADOS» y «NO COMPROBADOS». La lista de conjuntos de datos «COMPROBADOS» incluye aquellos en los que se pudo verificar al menos uno de los factores éticos y de seguridad requeridos.
Dentro de la lista «COMPROBADOS», que cuenta con un total de 39 conjuntos de datos, se encuentran 13 conjuntos que están completamente abiertos, mientras que los otros 26 requieren algún tipo de registro para poder descargarlos.
Al centrarnos en el tipo de datos presentes en los datasets y clasificarlos en las cuatro categorías consideradas durante la datathon, encontramos que de los 39 conjuntos comprobados, un 67% incluyen imágenes faciales, un 51% contienen características faciales, y un 46% contienen otros datos biométricos y patrones de movimiento.
Además, al examinar más detenidamente el grado de cumplimiento de estos conjuntos de datos en relación a los 12 aspectos éticos y legales verificados, encontramos que la igualdad de género y el propósito legítimo son los aspectos que se cumplen con mayor frecuencia, presentes en un 59% de los conjuntos de datos cada uno. En cuanto a la anonimización, se cumple en un 51% de los conjuntos, mientras que la transparencia se cumple en un 46% de los conjuntos. Por otro lado, el aspecto menos mencionado es la evaluación de impacto, que solo es mencionado explícitamente en un 8% de los conjuntos de datos.
La media de cumplimiento de estos aspectos, tras analizar 39 conjuntos de datos comprobados, se sitúa en el 37.18%, lo que sugiere que todavía queda mucho por hacer para mejorar la ética y legalidad en la creación y uso de datos.
En conclusión, el acceso y empleo de conjuntos de datos abiertos, éticos y legales es fundamental para el progreso responsable en el ámbito de la identidad digital y derechos digitales. Es esencial fomentar la creación de estos conjuntos de datos y generar colaboraciones entre diferentes entidades para asegurar su calidad y cumplimiento con los aspectos éticos y legales.