Los algoritmos advierten de la obsesión por los cánones de belleza

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Herramientas de análisis facial que emplean la inteligencia artificial apuntan que ha aumentado la obsesión por la perfección.

Las herramientas de análisis facial están por todas partes. Estas aplicaciones afirman que ofrecen una «evaluación» de tu rostro basada en la inteligencia artificial sin necesidad de enviarte al dermatólogo. Estas herramientas se utilizan para otorgar puntuaciones de belleza basadas en algoritmos opacos plagados de nociones sesgadas sobre la raza, la edad, el peso y otras métricas.

La inmersión de MIT Technology Review en el mundo de las puntuaciones de belleza muestra cómo herramientas obsesivas como Face++ y empresas como Qoves Studios están evaluando los «pliegues nasolabiales» de las personas, las depresiones del contorno de los ojos, la decoloración, los párpados hinchados, la nitidez de la mandíbula y otros detalles extrañamente específicos para darles una puntuación de belleza.


Después de aprovecharse de la ansiedad del usuario, estas herramientas ofrecen recomendaciones sobre «intervenciones quirúrgicas» y otras «soluciones» cosméticas para las que sin duda hay comisiones. Se trata de una mezcla nociva de vigilancia, prejuicios y nociones restringidas de lo que es «bello». En otras palabras, todo lo peor del complejo industrial de la belleza, con una dosis extra de capitalismo.

Redes neuronales

Según el informe de MIT Technology Review, las herramientas de evaluación facial funcionan con redes neuronales convolucionales. Estos modelos se entrenan con datos de muestra de los rostros de las personas y se diseñan para registrar la textura y la decoloración de la piel, la estructura ósea, la simetría, las imperfecciones, si hay ojeras y mucho más. A continuación, prescriben «soluciones» de mercado como cremas «antienvejecimiento» e incluso procedimientos quirúrgicos que van desde opciones económicas hasta de alta gama para «problemas» que, en realidad, son fenómenos inocuos y naturales que a menudo se reducen al simple envejecimiento o a la genética.

En algunos casos, las evaluaciones se extienden desde la cara de las personas hasta sus brazos, piernas, dedos e incluso sus pestañas. La determinación del atractivo se basa en los datos utilizados para entrenar el modelo y en las evaluaciones humanas del mismo. Por supuesto, eso significa que el entrenamiento incluye los sesgos y prejuicios de los entrenadores, que luego se manifiestan en las «puntuaciones» dadas a los usuarios.

Según el informe del MIT, las herramientas de belleza como Face++ clasifican a las mujeres de tez más oscura y nariz más ancha como menos atractivas que las de rasgos eurocéntricos, tez más clara y nariz más pequeña.

Nada de esto quiere decir que la obsesión por la belleza no existiera antes de que estas herramientas de IA aparecieran en el mercado y en las redes sociales. Por ejemplo, en 2020, el propietario de TikTok, ByteDance, fue objeto de críticas por un memorándum en el que se pedía suprimir los vídeos en los que aparecían personas consideradas «feas» por su edad, peso o textura de la piel. Pero estas puntuaciones utilizan algoritmos para exacerbar un problema ya existente que carga a innumerables personas de todo el mundo con expectativas poco realistas de -y estándares de- atractivo.

Los estudiosos han escrito sobre ello y han advertido de lo que esta fijación provoca en la autoestima y la salud mental, especialmente de los adolescentes, pero nada de ello parece persuadir a los ingenieros de dicha tecnología para que evalúen su impacto social. Al explotar las inseguridades más profundas de la gente, la industria de las puntuaciones de belleza esconde una fea crueldad bajo el disfraz de «superación personal», incentivada además por la promesa de lucrativas comisiones por recomendación o afiliación para las empresas que venden estos mecanismos de clasificación.

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