Una foto podría bastar para que esta IA reconstruya buena parte de tu vida online
En 2020, la empresa de reconocimiento facial Clearview AI saltó a la fama por extraer más de 3,000 millones de fotos de internet para asociar rostros con nombres en beneficio de la policía y los profesionales de la seguridad. Ahora, la empresa está probando de nuevo el rastreo en la red, esta vez usando la IA para ayudar potencialmente a las fuerzas del orden a identificar a la persona que hay detrás de cada nombre: quién es, a quién conoce, dónde vive y qué rastros ha dejado en internet.
Según ha podido saber WIRED, Clearview ha desarrollado y probado discretamente lo que describe como un “asistente de análisis” experimental basado en IA. Denominada InquiryIQ, esta herramienta aún no lanzada está diseñada para tomar los detalles que un investigador descubre en una búsqueda de Clearview. A continuación, se expande automáticamente por la red: abriendo páginas web, analizando imágenes y recopilando lo que encuentra en un perfil que incluye los posibles empleadores, alias, conocidos y características físicas de la persona investigada por la policía.
La interfaz de InquiryIQ indica que proporcionar la edad, el género y la raza puede ayudar al sistema a tomar “decisiones más inteligentes” mientras realiza la búsqueda, según el código de la herramienta analizado por WIRED. Uno de los modelos que la empresa probó para sustentar esas decisiones procede de SpaceXAI, la empresa de Elon Musk responsable de Grok. (SpaceX y xAI se fusionaron en febrero). Musk ha presentado Grok como una alternativa a los sistemas de IA supuestamente “progresistas”, y el chatbot ha sido objeto de escrutinio en repetidas ocasiones por sus respuestas racistas, extremistas e incendiarias. No está claro cómo utilizaría SpaceXAI esos datos demográficos ni cómo podrían influir en sus resultados, y Clearview se ha negado a especular al respecto.
Los expertos aseguran que InquiryIQ y otras herramientas similares podrían transformar las investigaciones policiales al condensar días o semanas de trabajo de investigación en cuestión de minutos. Esa rapidez podría ayudar a la policía a resolver delitos más rápidamente, pero también reduce el costo de las investigaciones a ciegas, lo que hace viable examinar a personas a las que, de otro modo, la policía quizá nunca habría investigado. Y dado que la IA generativa puede producir respuestas diferentes a partir de un mismo punto de partida, afirman que puede resultar difícil reconstruir por qué el sistema siguió una pista en lugar de otra.
Clearview explica a WIRED que InquiryIQ es un prototipo que nunca se ha presentado ni enviado a clientes y que, en la actualidad, no está previsto un lanzamiento en su forma actual. La empresa también niega que la herramienta equivalga a un investigador automatizado. En su lugar, describe InquiryIQ como una forma limitada de automatizar las búsquedas en la web que los detectives ya realizan. En una entrevista, el director ejecutivo, Amos Kyler, señala que SpaceXAI y otras opciones de modelos visibles en la interfaz se incluyeron para que los ingenieros de Clearview pudieran comparar el rendimiento de los distintos modelos durante las pruebas. No para que la policía pudiera elegir qué modelo llevara a cabo la investigación. “Ningún usuario de las fuerzas del orden lo ha utilizado jamás, y punto”, sentencia Kyler.
WIRED descubrió InquiryIQ en los archivos que la página de inicio de sesión de Clearview envía al navegador de cualquier visitante antes de que este inicie sesión. Fue la misma técnica que WIRED utilizó el mes pasado para descubrir OS Investigate, otra herramienta de búsqueda basada en IA que está desarrollando Flock Safety, y para reconstruir una maqueta de su interfaz a partir de archivos de acceso público.
De forma similar, los archivos de Clearview contienen código y miles de líneas de texto correspondientes a su interfaz de usuario: instrucciones, advertencias y descripciones de funciones que muestran cómo la empresa ha diseñado y descrito InquiryIQ. No revelan exactamente qué ocurre dentro de los servidores de Clearview, qué rendimiento tiene la herramienta ni quién la ha utilizado. Según el texto, InquiryIQ está diseñada para “detectar y enriquecer automáticamente datos personales a partir de fuentes web”.
Clearview indica que la aparente completitud de la interfaz de InquiryIQ no debe confundirse con un producto a punto de salir al mercado. Las herramientas modernas de IA han agilizado considerablemente la creación de prototipos sofisticados, según la compañía, y la directriz para los ingenieros de Clearview es avanzar rápidamente con los prototipos, ya que ahora es posible hacerlo.
Fundada en 2017, Clearview pasó sus primeros años operando en gran medida al margen de la atención pública. Peter Thiel invirtió 200,000 dólares ese año, y la empresa pronto comenzó a captar a departamentos de policía y a ofrecer pruebas gratuitas por todo el país. Posteriormente, una investigación de HuffPost de 2020 detalló los vínculos del fundador, Hoan Ton-That, con la extrema derecha, incluida una cena en la Convención Nacional Republicana de 2016 con el nacionalista blanco Richard Spencer. Además, refirió su participación en una comunidad privada en línea formada por activistas y extremistas de derecha. Ton-That se disculpó más tarde por sus escritos anteriores.
En 2020, The New York Times reveló que Clearview había recopilado más de 3,000 millones de imágenes de Facebook, YouTube, Venmo y millones de otros sitios web. De la noche a la mañana, el reportaje convirtió a la empresa en una de las firmas de vigilancia más polémicas del país. Las empresas tecnológicas exigieron que dejara de recopilar las fotos de sus usuarios; a continuación se produjeron demandas judiciales e investigaciones regulatorias. Pero Clearview siguió recopilando datos. Su base de datos pasó de más de 3,000 millones de imágenes en 2020 a lo que la empresa resalta ahora que supera con creces los 70,000 millones, y Clearview sostiene que su tecnología es utilizada por más de 2,000 cuerpos de seguridad en todo el país.
Ton-That dimitió como director ejecutivo en diciembre de 2024 y abandonó el consejo de administración la primavera siguiente. Kyler, que asumió el cargo de director ejecutivo en octubre del año pasado, se incorporó a Clearview como ingeniero en 2019 y presenta una imagen más mesurada y técnica de la empresa. Mientras que los primeros años de Clearview se caracterizaron por traspasar los límites, Kyler habla más bien de controles, auditorías y supervisión.
“La misión hoy en día es la misma”, manifiesta Kyler. Sin embargo, describe el enfoque reciente de la empresa como un proceso de “perfeccionamiento” y de “garantizar que el producto cumpla con el nivel de integridad que esperan nuestros clientes”.
Señales y ruido
Durante años, Clearview declaró que su labor se limitaba a proporcionar posibles pistas a las fuerzas del orden mediante el reconocimiento facial. En una publicación de 2022, Ton-That escribió que “corresponde al investigador seguir esos vínculos y profundizar en la investigación para encontrar información adicional”. InquiryIQ parece estar diseñada para asumir parte de ese trabajo.
Tal y como lo describe Clearview, InquiryIQ entraría en acción una vez que el investigador ya haya realizado una búsqueda mediante reconocimiento facial e identificado los detalles que considere relevantes. Esos detalles pueden añadirse a un perfil junto con información como la edad, el género, la etnia, el color del pelo y el color de los ojos, lo que, según la interfaz, puede ayudar a la IA a tomar “decisiones más inteligentes al realizar sus búsquedas”.
Kyler explica que InquiryIQ se concibió como una forma de comprobar datos que un investigador ya había identificado como potencialmente relevantes. “Lo abordamos como un proceso para intentar formular una hipótesis y, a continuación, refutarla”, explica. El sistema tomaría un “dato aparente”, realizaría búsquedas en torno a él y preguntaría, en palabras de Kyler: “¿Está relacionado o no?”.
El código que revisó WIRED describe a InquiryIQ como capaz de realizar búsquedas web y de imágenes, navegar por páginas y usar el reconocimiento facial en las fotografías que encuentra. A medida que el sistema busca información proporcionada por el investigador, está diseñado para crear lo que Clearview denomina un "Gráfico de Candidatos" de posibles identidades y asociados. A la vez, completa el perfil del sujeto con posibles direcciones, números de teléfono, empleadores, cuentas de redes sociales, antecedentes penales y alias.
Clearview no es la primera empresa en automatizar el proceso de rastreo de información disponible públicamente. Otras plataformas de inteligencia vendidas a las fuerzas del orden, como SocialNet de ShadowDragon, Tangles de Penlink y Fivecast, ayudan a los investigadores a descubrir alias y personas relacionadas, así como a trazar la huella digital de una persona.
Andrew Guthrie Ferguson, profesor de Derecho de la Universidad George Washington que estudia la IA y la labor policial, describe este tipo de investigación automatizada como “rebuscar en el mundo digital”. “Básicamente, van a crear un perfil tuyo basándose en todas las pistas digitales aleatorias que has dejado en internet”, explica. En la práctica, eso significa recopilar fragmentos dispersos de información que antes se encontraban en lugares distintos, pero que resultaban difíciles de relacionar.
Woodrow Hartzog, investigador especializado en privacidad de la Universidad de Boston, sostiene que el esfuerzo que suponía el trabajo de investigación servía antes como un control práctico de la vigilancia. Al reducir enormemente el trabajo necesario para investigar a una persona, herramientas como InquiryIQ también eliminan esos controles. “Las protecciones de la privacidad con las que contamos actualmente se crearon principalmente en un mundo en el que se daba por sentado que existía cierta dificultad para que los gobiernos recopilaran información sobre las personas”, explica. “Hay muchas normas que nunca tuvimos simplemente porque nunca las necesitamos, debido a que existían esas barreras prácticas para seguir a todo el mundo a todas partes”.
Cuando finaliza una búsqueda en InquiryIQ, la interfaz está diseñada para presentar al agente las identidades, conexiones y otros detalles que el sistema ha revelado, los cuales el agente puede aceptar o rechazar antes de que se añadan al perfil. Clearview advierte de que los datos demográficos, de redes sociales y de detenciones generados automáticamente “pueden ser precisos o no”. Antes de aceptar cualquier resultado, el agente debe certificar que lo ha verificado de forma independiente.
Kyler cree que la revisión humana es fundamental en el diseño de Clearview. El sistema está pensado para sacar a la luz posibles pistas, no para determinar qué es cierto, explica. “Esa es la labor de un analista: evaluar qué es cierto y qué no; qué es ruido y qué es realidad”.
“La intervención humana no es un consuelo muy significativo”, afirma Hartzog. Con el tiempo, los investigadores pueden recurrir a sistemas automatizados hasta que la persona que revisa la máquina se convierta en una mera formalidad.
Por ejemplo, en el caso “Estados Unidos contra Sant”, un caso de Minnesota que involucraba a agentes encubiertos de Investigaciones de Seguridad Nacional y la vigilancia de activistas políticos, los abogados defensores obtuvieron un informe de Clearview que mostraba coincidencias con aproximadamente 15 años de fotografías de protestas. Cada resultado estaba marcado como "Aceptado por Guy Gino", incluyendo uno que Clearview mismo etiquetó como "Un resultado menos probable"; según la nota al pie del informe, este resultado solo se puede exportar si el usuario lo acepta. Los abogados defensores alegan que el informe incluyó fotos de un hombre completamente diferente, su esposa embarazada y su hija pequeña. (No hay evidencia de que se haya utilizado InquiryIQ en el caso).
Inconvenientes y aspectos positivos
En el prototipo que analizó WIRED, los resultados que ofrecía InquiryIQ podían variar en función del modelo seleccionado. Su interfaz incluye un control para elegir el modelo que ejecuta la búsqueda y muestra xAI y Amazon Bedrock, una plataforma para acceder a modelos creados por otras empresas.
En 2025, lo que xAI calificó como un cambio no autorizado en la indicación del sistema de Grok provocó que el chatbot insertara afirmaciones sobre un supuesto “genocidio blanco” en Sudáfrica en conversaciones que no tenían nada que ver con el tema. Menos de un mes después, tras otro cambio en sus instrucciones, Grok generó publicaciones antisemitas y elogios hacia Adolf Hitler. SpaceXAI no respondió a una solicitud de comentarios.
“Un chatbot propenso a las alucinaciones no sería considerado una fuente fiable en ninguna otra circunstancia normal”, opina Michael Price, director de litigios del Centro de la Cuarta Enmienda de la Asociación Nacional de Abogados Defensores Penales, refiriéndose específicamente a la información en la que se basa la policía para establecer la causa probable ante los tribunales. “Esta persona me acaba de decir que me coma piedras y beba lejía. ¿Y eso va a servir de base para la causa probable?”.
Price, que participó en el litigio del caso “Chatrie contra Estados Unidos”, el histórico caso del Tribunal Supremo sobre las órdenes judiciales de geovalla, sostiene que las preocupaciones en torno a la fiabilidad de las herramientas de IA generativa van más allá de Grok. Los modelos de IA se entrenan con material extraído de internet, lo que incluye, según él, “publicaciones desinformadas, teorías de la conspiración y todos los prejuicios que, lamentablemente, parecen ir de la mano de internet”.
Kyler argumenta que el aparente selector de modelos está destinado a pruebas internas y no a que la policía pueda elegir qué modelo utilizar para sus investigaciones. Insiste en que los resultados de InquiryIQ, al igual que todo lo que Clearview saca a la luz, se tratarían como información que los investigadores deben evaluar, siendo los analistas humanos los responsables de decidir qué constituye una pista real. El interés de la empresa es “ayudar a generar una pista que conduzca a la verdad sobre el terreno”, expresa. “Que conduzca a la realidad”.
Clearview afirma que evalúa continuamente una amplia variedad de modelos de lenguaje a gran escala disponibles y que no ha valorado la idoneidad de ninguno de ellos para InquiryIQ.
En un comunicado de Amazon, se lee que AWS no participa en el desarrollo de InquiryIQ y que los clientes son responsables de garantizar el cumplimiento de los términos y políticas de la empresa, incluidas la política de uso aceptable y la política de IA responsable, así como los términos de cualquier proveedor externo. La empresa también ha declarado que no cuenta con condiciones específicas del servicio que impidan a las fuerzas del orden utilizar Amazon Bedrock.
A pesar de los riesgos que conllevan herramientas como InquiryIQ, Ferguson ve un gran potencial en las investigaciones asistidas por IA. Por ejemplo, podrían dejar un registro más claro que el que ofrece el trabajo de investigación tradicional de cómo la policía llegó a un sospechoso. Los agentes suelen buscar en bases de datos, descartar pistas y seguir intuiciones sin documentar cada paso, explica. Un sistema de IA que conservara sus indicaciones, búsquedas, modelos seleccionados y rutas de investigación podría facilitar la auditoría de ese proceso.
“Es un rayo de esperanza en un cambio que, por lo demás, podría resultar conflictivo y disruptivo”, comenta Ferguson.
Sin embargo, el optimismo de Ferguson se ve atenuado por 16 años de observar cómo se implanta la tecnología policial antes de que los cuerpos de seguridad determinen cómo debe regularse. “Soy escéptico porque he visto cómo ocurre esto una y otra vez”, dice Ferguson. “Es otra tecnología nueva, pero el guion es el mismo”.
Artículo originalmente publicado en WIRED.com. Adaptado por Mauricio Serfatty Godoy.