W ciągu ostatnich tygodni ogromną popularność zdobyło wzywanie #10yearschallenge. Internauci, także celebryci, publikują w nim obok siebie swoje aktualne zdjęcie i fotografię sprzed dziesięciu lat. Całość ma być zabawą. Pojawiła się jednak teoria, że #10yearschallenge zostało wywołane w bardzo konkretnym celu – motywacją ma być maszynowe uczenie algorytmów przetwarzających obrazy.
#10yearschallenge – o co chodzi?
Dotąd na Instagramie tagiem #10yearschallenge zostało oznaczonych niemal 3 mln zdjęć. Można już zatem bez przesady mówić o viralu na światową skalę, który angażuje zarówno przeciętnych zjadaczy chleba, jak i najpopularniejsze postacie showbusinessu. W tej modzie nie zabrakło także głosu refleksji – część internautów zaczęła publikować na przykład zdjęcia lodowców, które zrobiono w ostatnim czasie i 10 lat temu. W ten sposób, w niewielkim stopniu, instagramowy festiwal próżności został wykorzystany, by zwrócić uwagę na kwestię ochrony środowiska naturalnego i zmian klimatycznych.
Całkiem nowe światło na viralowe wyzwanie rzuca jednak publikacja Kate O’Neill, która ukazała się na łamach Wired. Pół żartem, pół serio postawiła ona hipotezę, że cała akcja wykorzystywana jest przez zaawansowane algorytmy przetwarzające obraz do maszynowego uczenia. Słowem – wspomniane opublikowane 3 mln zdjęć to nic innego, jak ogromny bank fotografii, na których oprogramowanie może uczyć się na przykład objawów starzenia. Nietrudno sobie wyobrazić, jak cenne są to dane dla producentów rozwijających na przykład algorytmy rozpoznawania twarzy.
Pod hasztagiem publikowano już prawie 3 mln razy. Teoria spiskowa w ruch!
Oczywiście pierwsze podejrzenia padły na Facebooka – serwis Marka Zuckerberga kategorycznie zaprzeczył, że odegrał jakąkolwiek rolę w całym trendzie. Według rzecznika błękitnego serwisu, całość ma być zwykłą zabawą, oddolną i społecznościową. Rzecz w tym, że hipotezy O’Neill wcale nie muszą być sprzeczne ze stanowiskiem Facebooka. #10yearschallenge mogło rozpocząć się niewinnie, ale finalnie doprowadziło do utworzenia ogromnej bazy bardzo wartościowych danych. Jeśli się nad tym zastanowić, to naprawdę trudno o lepszy sposób zachęcenia milionów internautów do podzielenia przeszukania własnych archiwów i opublikowania zdjęć.
Warto to zestawić z alternatywnym scenariuszem. Załóżmy, że chcemy nauczyć algorytm postarzania osób na zdjęciach. Musimy go zatem nauczyć cech fizycznego starzenia się twarzy i ciała. Do tego potrzebna jest baza zdjęć osób młodych i starszych. Największym wyzywaniem w całym przedsięwzięciu jest jej zdobycie. Można oczywiście polegać na serwisach typu Flickr i danych EXIF – te jednak mogą być niepełne lub niedostępne. Trudno także o sposób na znalezienie dwóch zdjęć tej samej osoby z informacją o precyzyjnym interwale czasowym.
Nietrudno domyślić się, na kogo padły podejrzenia. Ogromna unikatowa baza dostępna dla każdego
Nie ma większych problemów, by algorytmy rozpoznawania twarzy na podstawie fotografii jednej osoby odnalazły mnóstwo kolejnych, niektóre z nich będą pewnie nawet w podobnych pozach, dzięki czemu możliwa będzie analiza różnicowa. Ale #10yearschallenge stanowi autorskie poświadczenie o dokładnym okresie, jaki upłynął od zrobienia jednego zdjęcia do drugiego. Co więcej, zamiast ograniczonej liczby celebrytów czy modeli, mamy kilka milionów zdjęć przeciętnych ludzi w różnym wieku. Niepowtarzalny zbiór z poświadczonymi przez autorów stemplami czasowymi podany na tacy!
Nie byłby to pierwszy viral wykorzystany do potencjalnie sprzedażowych celów. Nawet w Polsce mieliśmy już w tej kwestii głośny skandal – wystarczy sobie przypomnieć licznych fanów facebookowego fanpage’a „Nie biegam”. Hasło, które miło być deklaracją stylu życia, odrzuceniem wyścigu szczurów i codziennego pędu, okazało się być kampanią realizowaną przez producenta środków przeciw biegunce. W przypadku #10yearschallenge internauci po raz kolejny udowodniają, że na doświadczeniu Cambridge Analytica nie nauczyli się niczego.
