Ghost Interview
GHOST INTERVIEW #31 | Face a Face com o FaceApp!!!!
Seja usando fotos suas, de amigos (e celebridades) ou, até mesmo, alertando pessoas para não utilizar, você deve ter se deparado com o filtro que deixa as pessoas mais velhas nos últimos dias. O responsável pelo fenômeno é o FaceApp, aplicativo que levantou discussões acaloradas (e levemente desinformadas) sobre privacidade e uso de dados nas últimas semanas. O Ghost Interview foi até São Petersburgo para saber a fonte de tudo, chegamos a Yaroslav Goncharov, o fundador e CEO FaceApp.
Lançado em 2017, o app modifica as fotos usando deep learning, uma técnica avançada de machine learning que tenta replicar a maneira com que um humano aprende em sistemas de inteligência artificial. Nos últimos dias, o Faceapp foi o primeiro mais baixado em 154 dos 155 países que têm o Android. Antes de criar o aplicativo, Goncharov foi funcionário da área Mobile da Microsoft. Confira qual foi o caminho até fazer o aplicativo e, principalmente, qual o grande pulo do gato do FaceApp.
De São Petersburgo para o mundo
Trabalhava na Microsoft em Redmond, EUA, e nesse tempo, em paralelo, escrevi um bot com quem eu poderia jogar poker. A rede neural era apenas uma parte pequena e estimada desse bot – não havia possibilidades de criar uma solução inteiramente baseada em rede neural na época. Depois disso, eu trabalhei em vários projetos relacionados ao deep learning, em um projeto específico relacionado à análise de discurso falado. E, há cerca de um ano [em 2016], decidi usar essa tecnologia progressiva para processamento de fotos. Foi assim que o FaceApp surgiu .
(Entrevista ao site Afisha Daily em 2 de maio de 2017)
Uma amiga minha tinha uma foto que amava, na qual ela não estava sorrindo. E ela sempre falava que queria muito ter sorrido quando a foto foi tirada. Eu era muito preguiçoso para passar horas no Photoshop para mudar essa foto, e, como tinha um background em deep learning, eu decidi utilizar esse conhecimento para criar uma rede neural para fazer o trabalho. Quando eu mostrei o resultado para os meus amigos eles ficaram chocados: parecia magia pura.
(Entrevista ao Recode em 28 de janeiro de 2017)
O FaceApp nasceu da junção de duas tendências importantes. A primeira é o crescente valor de fotos e vídeos no mundo Mobile. Muitos dizem que Stories como as do Snapchat, Instagram e análogos vão, logo, matar feeds de notícias, tanto que redes sociais já estão se movimentando nessa direção. A segunda tendência são as redes neurais – que é como chamam a analogia simplificada do cérebro humano implementada num código de computador. Para criá-la, eles criam, dentro do software, uma rede enorme de simulações de neurônios e sinapses capazes de analisar e armazenar informações. Esse tipo de tecnologia está por trás do machine learning, inteligência artificial, cibernética e muito mais.
No FaceApp usamos esse tipo de tecnologia. A diferença dos algoritmos mais tradicionais é que ele é capaz de aprender. Fazer uma foto sorrir com algoritmos mais simples é uma tarefa muito difícil: você precisa determinar quais partes da face, quais ângulos de luz e muito mais. E, para cada foto, seria uma tarefa diferente. A rede neural do FaceApp é diferente disso. Para criá-la nós lemos milhões de fotografias diferentes, onde o sistema analisou e tentou achar padrões nas aparências das pessoas. Como resultado, o FaceApp aprendeu a tirar conclusões sobre como mudar as expressões de um rosto e a entender como uma pessoa vai parecer quando ela envelhecer.
(Entrevista ao Fórum Daily em 6 de maio de 2017)
Acredito que nosso maior diferencial é o fotorrealismo. Depois de aplicar o filtro, continua sendo a sua foto. Outros aplicativos mudam a foto intencionalmente de maneira divertida, mas ela deixa de ser a foto real. Acreditamos que os efeitos divertidos são sujeitos à tendências, mas o fotorrealismo é atemporal.
(Entrevista ao TechCrunch em 8 de fevereiro de 2017)
Se o aplicativo explodir, ainda não significa nada. Há alguns anos, a Microsoft lançou o serviço “how-old.net”, que determinava a idade da pessoa a partir da foto: no final, foi apenas um efeito viral, mas a monetização não funciona assim. O jeito mais orgânico do FaceApp ter receita seria ter filtros “patrocinados”, assim como o Snapchat, mas isso é algo que pensamos para o longo prazo.
Queremos que os efeitos do nível do Photoshop estejam disponíveis para todo usuário de smartphone, principalmente aqueles que não têm treinamento especial.
(Entrevista à RBCU em 6 de junho de 2017)
Apenas a foto que o usuário escolhe vai para o aplicativo, ele não consegue recolher outras imagens do celular. Os dados não são transferidos para a Rússia, e sim para nuvens da Amazon e do Google, controladas pelos Estados Unidos. O FaceApp faz a maior parte do processamento das fotos na nuvem. Nós apenas fazemos upload da foto selecionada pelo usuário para editar. Nunca transferimos qualquer outra imagem do telefone para a nuvem. A imagem selecionada acaba sendo armazenada na nuvem por razões de performance e tráfego: queremos ter certeza que o usuário não precisa fazer o upload da mesma foto a cada vez que fizer uma edição dela no aplicativo. A maioria das imagens é deletada de nossos servidores em 48 horas.
(Entrevista ao The Guardian em 18 de julho de 2019)
Não vendemos nem compartilhamos nenhum dado de usuário a terceiros.
Todas as opções do FaceApp estão disponíveis sem que o usuário tenha a necessidade de fazer login, e você pode logar apenas pela tela de configurações. Como resultado, 99% dos usuários não logam e, portanto, não temos acesso a nenhum dado que possa identificar a pessoa.
(Entrevista ao TechCrunch em 17 de julho de 2019)
