Pegámos nas fotografias de perfil das contas oficiais de Twitter de António Costa e António Guterres e aplicámos o mesmo filtro de rejuvenescimento da aplicação FaceApp. Os resultados não podiam ser mais diferentes. A fórmula utilizada pela aplicação funcionou de forma convincente com Guterres, mas transfigurou o rosto do primeiro-ministro.

Lançada há dois anos, a aplicação tornou-se agora viral — lidera neste momento os tops de downloads nacionais nas lojas Google Play (Android) e App Store (iOS) — graças a uma versão recente que permite envelhecer ou tornar mais jovens os rostos das pessoas de uma forma por vezes realista. Há outras funcionalidades menos populares: alterar a cor e o tamanho do cabelo, colocar barba ou óculos, alterar a maquilhagem e até trocar o género do fotografado. A aplicação é gratuita e os filtros de envelhecimento e rejuvenescimento também.

Mas este sistema não funciona com todos os rostos e isso tem a ver com a amostra de imagens utilizada para desenvolver os filtros — uma aprendizagem que não está isenta de erros.

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Quando a aplicação foi originalmente lançada em 2017, incluía um filtro que prometia tornar algumas caras mais “atraentes” (hot, na designação original). Rapidamente foi detectado que o que o filtro fazia era tornar a pele das pessoas mais clara, adelgaçando-lhes o nariz e os lábios, e a aplicação foi acusada de ser racista.

Yaroslav Goncharov, fundador e presidente executivo da empresa responsável pela aplicação, pediu desculpas por este efeito e explicou que este se devia ao enviesamento dos dados inseridos no sistema: as fotografias utilizadas para ensinar e desenvolver a aplicação seriam maioritariamente de pessoas brancas. Mas o exercício feito pelo PÚBLICO mostra que a aplicação continua a ter dificuldades em trabalhar com algumas imagens. 

As fotografias são o “combustível” desta aplicação, explica Mário Figueiredo, professor do Instituto Superior Técnico em conversa com o PÚBLICO. “Quanto mais imagens o sistema tiver, melhor ele vai funcionar”, argumenta. “E à medida que vai tendo mais transformações bem-sucedidas, elas vão de novo servir para treinar a máquina”.

Os dados que o sistema vai acumulando são tantos e tão variados que provavelmente “nem os criadores saberão explicar ao detalhe o que acontece em cada imagem”.

“É como estar a perguntar como é que eu reconheço a cara de uma pessoa que eu conheço. Eu não sei dizer, são tantas coisas pequeninas. As imagens são píxeis, e é possível fazer uma conta com os números todos da imagem original. É uma conta muito complicada que a máquina aprendeu a fazer vendo muitos exemplos. Não é possível explicar em mais detalhe”.

A inspiração que veio do cérebro humano

Em linguagem técnica, a FaceApp funciona sobre um sistema de inteligência artificial que utiliza redes neuronais generativas. Mário Figueiredo ajuda a simplificar: estas redes neuronais são redes computacionais que “fazem o mesmo tipo de operações sobre as imagens que fazem as primeiras camadas do córtex visual”.

A comparação com o cérebro humano é tentadora, mas Mário Figueiredo sublinha que é apenas uma “inspiração”. Estas redes “têm um funcionamento que de certa forma é parecido, com muitas unidades simples, todas ligadas umas às outras, tal como os neurónios no cérebro”. Mas, ao contrário do cérebro humano, estas redes não funcionam com impulsos, mas com números.

Além disso, para treinar o sistema é preciso dizer-lhe “especificamente o que se quer que ele aprenda”, o que não é muito “inteligente”. Mário Figueiredo, especialista em machine learning e análise de imagem, prefere chamar-lhe “aprendizagem automática”.

Um truque que já “não é muito difícil de fazer"

A FaceApp foi desenvolvida na Rússia por quatro engenheiros informáticos durante oito meses, como explicou Yaroslav Goncharov, em entrevista ao site Techcrunch, e utiliza uma estrutura de redes neuronais gratuita disponibilizada pela Google, o TensorFlow. 

Foi esta estrutura que permitiu a uma equipa relativamente pequena desenvolver a aplicação. As ferramentas de programação e de software que existem de forma pública e gratuita para trabalhar neste tipo de redes neuronais profundas foram desenvolvidas pelas grandes empresas como o Google ou o Facebook. “Isto hoje não é muito difícil de fazer”, comenta Mário Figueiredo, “tem é que se ter a ideia”.

Alguns especialistas têm alertado para o facto de a aplicação gravar mais dados do que os necessários para transformar os rostos das pessoas. São motivos suficientes para Mário Figueiredo não querer instalar a aplicação: “eles não precisam para nada daquelas informações todas. Elas são irrelevantes para a transformação de uma cara. Eles usam essa atracção como isco para recolher dados e depois vendê-los”.

O PÚBLICO tentou contactar os criadores da aplicação mas não teve resposta a tempo da publicação deste artigo.