La prueba que evalúa las tecnologías de asunación de edad que tienen como objetivo prevenir el acceso a las redes sociales menores de 16 años ha producido resultados mixtos, lo que enfatiza tanto soluciones efectivas como desafíos inherentes. Los hallazgos, publicados en un extenso informe del Esquema de certificación de verificación de edad (ACCS), notaron que las estimaciones de edad son susceptibles a errores, en particular a los usuarios de 16 años en dos años. Este potencial de clasificación errónea subraya la necesidad de implementar múltiples opciones de retroceso, como la verificación de identificación, para abordar las agencias donde la tecnología falla.
El informe matizado provino de una prueba de $ 6.5 millones que incluía una prueba robusta de 60 tecnologías en 48 proveedores. Se pretendía específicamente determinar métodos que pudieran implementar plataformas de redes sociales y sitios web para adultos, mientras que Australia se está preparando para mantener su prohibición de las redes sociales menores de 16 años en diciembre. El estudio evaluó los enfoques, incluida la estimación de la edad facial, incluidos los controles parentales y los métodos de infantería de la edad.
En el curso de la prueba, ACCS realizó más de 28,500 pruebas de estimación para la edad de la cara, con la ayuda de varios proveedores en Australia. Es notable que la mayoría de estas pruebas se completen en menos de 40 segundos. Sin embargo, el informe señaló un «malentendido fundamental» con respecto a las posibilidades de la tecnología de estimación de edad: no puede funcionar sin un margen de error y, por lo tanto, conduce a falsos negativos inevitables.
Para las personas de 16 y 17 años, el estudio encontró tasas de rechazo falsas inaceptables, lo que indica que la necesidad de una consideración cuidadosa en la estimación de la edad. El informe también enfatizó que la precisión no solo variaba debido a la edad, sino también en diversas demografía, y anotaba desafíos importantes con adultos mayores, individuos no caucásicos y usuarios que presentaban mujeres en las cercanías de los golpes de edad probados. Un factor importante identificado fue el sesgo en los sistemas de estimación de edad relacionados con el tono de la piel, y enfatizó que los tonos de piel oscuros pueden producir resultados menos precisos debido a la forma en que la luz interactúa durante el proceso de estimación de edad.
El informe subrayó que algunas plataformas existentes, como Meta y Snapchat, han integrado la tecnología estimada de la edad facial. Otras medidas biométricas, como los gestos manuales y el reconocimiento de voz, se consideraron prometedoras, pero prematuras para una aplicación generalizada.
Según la nueva legislación, la verificación de edad a través de las verificaciones de ID se permite como una opción, pero no puede servir como el único método. Aunque muchos proveedores se esfuerzan por minimizar la retención de datos, se han dirigido preocupaciones sobre otros que pueden cambiar preparándose para verificar las acciones de los usuarios para el cumplimiento de las regulaciones, lo que podría aumentar los riesgos de privacidad.
Además, la edad es, donde las plataformas estiman la edad en función del comportamiento del usuario, es ventajosa de ser favorable para identificar el acceso potencial menor y la activación de las intervenciones necesarias. Como los derivaciones de Ai-Felt, como las imágenes falsas, surgen como un desafío, los proveedores han comenzado a desarrollar herramientas con posibilidades como el seguimiento de movimiento en vivo para mejorar la precisión y detectar a los usuarios que usan VPN para eludir las limitaciones de la edad.
En respuesta a estos hallazgos, el Ministro de Comunicación Anika Wells enfatizó la inexistencia de una solución única para la seguridad de la edad. Ella abogó por la implementación de varias opciones efectivas que también protegen la privacidad de los usuarios, todas parte de una iniciativa gubernamental más amplia destinada a mejorar la seguridad en línea para los niños a través de reformas progresivas.
