En una entrevista exclusiva, el director general Hoan Ton-That dijo que se centrará en cerrar acuerdos con las agencias federales. Muchos de los 3.100 clientes de los que presume la empresa neoyorquina, de cinco años de antigüedad, están a prueba, dijo.

"Sabemos que algunas de estas agencias están teniendo un gran éxito, pero sólo están en una pequeña compra de cinco o seis cifras", dijo Ton-That, refiriéndose al valor anual de los acuerdos. "Así que se trata de: '¿Podemos conseguir que algunas de ellas lleguen a las compras de siete o tal vez ocho cifras?'".

Ton-That también reveló por primera vez un miembro del equipo tecnológico de Clearview. Mientras que sus rivales han promocionado sus bancos de científicos o han publicado artículos sobre sus avances, Clearview se había mantenido en silencio, llamándose a sí misma "Made in USA" pero sin ofrecer detalles.

Ton-That dijo que Terence Liu es el físico computacional de Pensilvania que está detrás de algunos de los algoritmos de Clearview y su vicepresidente de investigación. Aparecen juntos en una solicitud de patente presentada el martes.

En general, la empresa de casi 50 personas, en su mayoría a distancia, pretende contratar a 18 más este año, incluyendo la incorporación de cinco ingenieros a un equipo de 12, dijo Ton-That.

Entre sus planes para este año, Clearview añadirá herramientas de mejora para limpiar las fotos de la búsqueda y, potencialmente, IA para generar representaciones más jóvenes y más antiguas, de modo que algún día se puedan emparejar las personas mayores con las fotos de la infancia.

Clearview se ha convertido en los últimos dos años en uno de los desarrolladores de reconocimiento facial más conocidos porque envía a las autoridades las coincidencias de una base de datos cada vez mayor de más de 10.000 millones de fotos que encuentra colgadas públicamente en Internet. Los resultados enlazan con sitios web como Flickr, Instagram y Getty Images, donde los pies de foto u otros detalles revelan más información sobre los sujetos.

Las coincidencias de las herramientas de reconocimiento facial utilizadas por las fuerzas del orden en China, India y muchos otros países suelen proceder de bases de datos de detenciones o de identificaciones gubernamentales más limitadas. La policía dice que la herramienta de búsqueda en la web de Clearview les ayuda a encontrar personas fuera de esos conjuntos de datos.

Aunque Clearview se compara con la búsqueda de imágenes de Google, sus detractores dicen que viola las normas de privacidad y presagia una vigilancia más atroz. Algunos legisladores quieren que se prohíba.

Las autoridades de protección de datos de al menos cuatro países, entre ellos Canadá y Francia, han dicho que la recopilación de fotos infringe las leyes de privacidad, y Clearview está luchando contra demandas en Estados Unidos que podrían obligarla a cambiar de táctica.

Compañías gigantes como Google, de Alphabet, y Facebook, de Meta Platform, que disponen de los datos para desarrollar herramientas competidoras, se han retirado del reconocimiento facial, alegando preocupaciones sociales y la necesidad de claridad por parte de los reguladores. Ninguna startup conocida se ha aventurado en la misma zona gris que Clearview, que recaudó alrededor de 37 millones de dólares de los inversores y ahora quiere más.

La Oficina Federal de Investigación, el Servicio de Inmigración y Aduanas y el Servicio de Pesca y Vida Silvestre se encuentran entre una docena de agencias estadounidenses que han utilizado Clearview, según constató una auditoría gubernamental el pasado agosto. Clearview también ha ganado unos 50.000 dólares para investigar unas gafas de realidad aumentada con reconocimiento facial para asegurar los puestos de control de las bases aéreas.

Los críticos están alarmados ya que Clearview sopesa entrar en nuevas industrias.

"Clearview AI tiene un patrón de engaño: la empresa ha estado defendiendo públicamente su vigilancia masiva afirmando que sólo venderá a las fuerzas del orden, mientras que en privado lanza una expansión hacia las finanzas, el comercio minorista y el entretenimiento", dijo Jack Poulson, director ejecutivo del grupo de responsabilidad tecnológica Tech Inquiry.

REDUCCIÓN DE COSTES

Ton-That comenzó a desarrollar el reconocimiento facial alrededor de 2015 después de leer documentos como "DeepFace" y "FaceNet" publicados por científicos de Google, Facebook y universidades de primer nivel que mostraban avances espectaculares en la tecnología. Replicó los resultados, reunió fotos en línea y mejoró la precisión hasta el 99% desde el 70%.

La solicitud de patente del martes cubre el proceso de Clearview para el entrenamiento rápido y de bajo coste del reconocimiento facial. Clearview aprende a partir de 70 millones de fotos en línea de todo tipo de personas, en comparación con las bases de datos más pequeñas de fotos de famosos que alimentan los sistemas de la competencia, dijo Ton-That.

Clearview utiliza la IA para aplicar máscaras, gafas y otras distorsiones a las imágenes de entrenamiento, lo que le permite reconocer rostros cuando están oscurecidos, de perfil, en el fondo o con 20 años menos. A su vez, Clearview tuvo una mayor precisión que las herramientas de la competencia, según una evaluación del gobierno estadounidense realizada el año pasado.

El jefe de investigación Liu se unió formalmente el año pasado después de trabajar como ingeniero de software senior en Bloomberg LP desde 2017, dijo. Anteriormente se había asociado con Ton-That para avanzar en el prototipo de Clearview.

"Era algo difícil de pasar de nuevo", dijo Liu.

Otros miembros del personal técnico son un antiguo empleado de Coinbase que se encarga de la ciberseguridad y un empresario que vendió su motor de búsqueda a Clearview en 2019 y que supervisa la recopilación de datos. Ton-That declinó nombrarlos.

Los esfuerzos del equipo para reelaborar el código original de Ton-That, incluyendo la creación de dos tecnologías de bases de datos personalizadas, han reducido los costes de procesamiento por rostro en el sistema de Clearview en un 95% desde 2018, dijo Ton-That.

A medida que ese "coste por rostro" disminuye, Clearview puede reunir más fotos y tener más probabilidades de devolver una pista, dijo.