El 21 de agosto pasado, mediante su cuenta de X (Twitter), el excandidato presidencial por el Partido Social Cristiano, Jan Topic, prometió compartir su plan extendido de seguridad, que por “cuestión de tiempo” no se presentó como plan de gobierno ante el Consejo Nacional Electoral. Dijo que también compartiría documentos extendidos sobre economía, salud y educación.
La tarde de ese mismo día publicó el plan, denominado ‘Tratado para el abordaje de la delincuencia rampante en el Ecuador’, que analiza la situación actual del crimen en el país y propone rutas de acción bajo varios ejes, como la seguridad fronteriza, carcelaria, la capacitación y equipamiento adecuado de la Policía y la mitigación de las causas de fondo de la criminalidad, como la inseguridad alimentaria.
Una parte transversal del documento que compartió fue la aplicación de la inteligencia artificial en sus propuestas. Topic detalle el uso de esta tecnología, por ejemplo, para agilizar la detección de objetos peligrosos mediante rayos X, para detectar patrones de comunicación sospechosos o menciones de actividad ilegal en las llamadas de reclusos, reconocimiento facial en controles fronterizos, y dirección de patrullajes policiales a zonas con alta probabilidad de criminalidad.
Anteriormente también había propuesto “minimizar la burocracia” usando “análisis de datos e inteligencia artificial”. Ahora resalta también los “diversos sistemas de seguridad electrónica” públicos y privados que deben ser integrados
El aspecto de gratuidad y de libertad de información detrás de este gesto, según el excandidato, obedece a la filosofía de “un mundo completamente descentralizado, donde la información es abierta para todos”.
“Ese es un mundo donde yo quisiese vivir”, expresa.
Topic dijo sentirse inspirado por Tim Berners-Lee, inventor de la world wide web e impulsor de los derechos de las personas a resguardar sus datos de las grandes empresas tecnológicas. También nombra a Aaron Swartz, fallecido proponente de la libertad de información y colaboración comunitaria en internet.
Este concepto aplicado a la gobernanza en temas como salud, educación y seguridad, según Topic, puede aumentar la calidad de los planes políticos al ser sometidos a mayor “escrutinio público de calidad”.
Un aspecto de la aplicación de la inteligencia artificial que le preocupa a Topic es la creación de deepfakes, que son piezas digitales manipuladas para hacer contenido engañoso. En política, por ejemplo, se puede usar inteligencia artificial, entrenándola con fotos y videos verdaderos, para que genere un video falso de una figura pública, copiando su voz, apariencia e incluso gestos.
“Creo que la seguridad debe evolucionar, toda la data debe venir con marcas de autenticidad”, señala.
En el documento, el excandidato comparte el código fuente de varios de estos desarrollos en inteligencia artificial, además de mencionar el uso de redes neuronales convolucionales para su aplicación.
¿De qué sirve un código fuente y qué es una red neuronal convolucional?
Roberto Esteves, experto en tecnología y datos, señala que los códigos que compartió Topic están hecho con Python, un lenguaje de programación usado para elaborar softwares, sitios web, analizar datos y automatizar procesos, entre otras tareas.
En el momento que alguien comparte un código de Python, explica, cualquiera puede tomarlo y utilizarlo, pues es un lenguaje open source, que se puede usar y distribuir con gratuidad.
Este es uno de los beneficios de la filosofía open source, apunta Esteves, pues el aporte de la comunidad impulsa avances tecnológicos de forma gratuita.
Tomando como ejemplo los códigos para lectura de placas de vehículos que compartió Topic, Esteves explica que los códigos fuente son el “primer escalón” para aplicar ese tipo de tecnología.
“Para poder implementar esta lectura de placas de vehículos hace falta entrenar un modelo de inteligencia artificial”, señala, lo que significa que el código debe aprender a reconocer las placas, debe ser entrenado.
Para ese propósito se necesita una base de datos de fotografías de placas vehiculares para prepararlo. Después, con una cámara, podría reconocer placas.
Esteves explica que la función de una red neuronal convolucional es transformar una foto en una matriz de unos y ceros para que una computadora pueda procesarlo y entenderlo.
“Esos unos y ceros representan una imagen. Una fila de unos es un pelo, esta fila de ceros es una nariz. La red neuronal convolucional ayuda a que el software pueda detectar esos patrones y decir ‘mira, esto es un ojo, esto es una nariz, esto es una cara, esto es una placa”, explica Esteves. (I)