Hay una historia que resurge una y otra vez en internet: “Pokémon Go usó la ubicación de los jugadores para construir un mapa 3D del mundo”. La historia real es más precisa, y más interesante. En una publicación de noviembre de 2024 en el blog de Niantic Labs, los investigadores de Niantic Eric Brachmann y Victor Adrian Prisacariu describieron cómo los escaneos hechos por jugadores de sus juegos se usaban para construir un mapa 3D detallado, y el siguiente paso: un “Large Geospatial Model”, un modelo fundacional de IA para el mundo físico.
Aclaremos primero la corrección, porque importa. Según Niantic, esto no fue un rastreo pasivo de todos los que jugaban. Se construyó con escaneos opcionales que los jugadores decidieron hacer. Los detalles están abajo, en palabras de la propia Niantic.
Lo que construyó Niantic
El Visual Positioning System (VPS) de Niantic toma una sola imagen de un teléfono y calcula dónde está el teléfono y hacia dónde apunta, al centímetro, según la empresa. Para eso, compara la imagen con un mapa 3D “construido a partir de personas que escanean lugares interesantes en nuestros juegos y en Scaniverse”, la app de escaneo 3D de Niantic.
Esos escaneos, escribió Niantic, se toman desde distintas perspectivas, a distintas horas del día y a lo largo de muchos años, “con información de posicionamiento adjunta”. Como vienen de gente a pie, los datos están “tomados desde la perspectiva de un peatón e incluyen lugares inaccesibles para los autos”: parques, patios, senderos, los lugares por donde nunca pasa un auto de mapeo.
Las cifras de la publicación, a noviembre de 2024:
- 10 millones de lugares escaneados en el mundo, de los cuales más de 1 millón se habían activado para el servicio de posicionamiento.
- Cerca de 1 millón de escaneos nuevos cada semana, cada uno con cientos de imágenes.
- Más de 50 millones de redes neuronales entrenadas, con más de 150 billones de parámetros en total, funcionando en más de un millón de lugares.
El plan mayor: un “modelo fundacional” para el mundo físico
La publicación planteaba la ambición de Niantic de ir más allá: un Large Geospatial Model (LGM) que aprenda de todos esos modelos locales, como los grandes modelos de lenguaje aprenden del texto, y que podría impulsar lentes AR, robótica, sistemas autónomos, creación de contenido, planeación espacial y logística. “La inteligencia espacial se convertirá en el futuro sistema operativo del mundo”, escribieron los autores.
Se necesita un flujo inmenso de datos geoespaciales, un tipo de datos al que no muchas organizaciones tienen acceso. Por eso, Niantic está en una posición única…
Niantic Labs, noviembre de 2024
Esa frase es el corazón de la historia. Los datos que hacen posible un modelo así son escasos, y se reunieron mediante juegos que la gente jugaba por diversión.
Lo que dice Niantic sobre el consentimiento
Una nota del editor en la publicación responde la pregunta que tiene la mayoría de los lectores. En palabras de Niantic, escanear es “completamente opcional: las personas tienen que ir a un lugar específico accesible al público y hacer clic para escanear”, y “solo caminar jugando nuestros juegos no entrena un modelo de IA”.
Así que el resumen honesto es este: los jugadores que eligieron escanear lugares contribuyeron a un mapa 3D, y ese mapa es la materia prima de un modelo de IA con usos comerciales que van mucho más allá de los juegos. Nadie fue seguido en secreto. Pero es justo suponer que mucha gente que tocó “escanear” para ganar una recompensa en el juego no estaba pensando en robots, empresas de logística ni lentes AR.
El antiguo sitio de Niantic ahora dice “Scopely Explore, formerly known as Niantic”: el negocio de los juegos cambió de manos. Qué pasa con los datos recolectados bajo los términos de una empresa cuando el negocio cambia de dueño es una pregunta que vale la pena hacerle a cualquier app que uses.
La lección: los datos que creas por diversión tienen un valor que no ves
Niantic publicó sus planes abiertamente y dice que los escaneos eran voluntarios. Muchas apps son menos transparentes. La ubicación, las fotos, los contactos y los datos de uso fluyen todos los días de apps comunes hacia empresas de analítica y data brokers, muchas veces mediante kits de desarrollo de software de los que el usuario nunca se entera. Vimos cómo funciona esa economía en los data brokers y tu Mac y en la economía de los data brokers y el mínimo privilegio.
Algunas revisiones prácticas, en tu teléfono y en tu Mac:
- Revisa qué apps tienen acceso a la Ubicación y a la Cámara. En una Mac: Configuración del Sistema › Privacidad y seguridad › Localización y Cámara. En un teléfono, los ajustes de privacidad equivalentes. Quita lo que una app no necesite.
- Lee a qué contribuye realmente un botón de “escanear”, “compartir” o “contribuir”, sobre todo cuando un juego te recompensa por usarlo.
- Da por hecho que los datos que le das a una app pueden durar más que tu uso de la app, e incluso más que el dueño actual de la empresa.
Dónde ayuda FireAI, en tu Mac
FireAI protege Macs, no teléfonos, así que no tiene nada que ver con lo que escaneas en un juego móvil. En tu Mac responde la pregunta que esta historia plantea para cualquier otra app: ¿qué está enviando esta app, y a quién?
- El mapa mundial muestra cada conexión que hacen las apps de tu Mac y a dónde va, incluidos los destinos de analítica y publicidad.
- Las reglas por app te dejan bloquear una app, o solo el dominio de analítica con el que habla, mientras la app sigue funcionando.
- La vigilancia de cámara y micrófono te dice qué app encendió la cámara o el micrófono y qué envió mientras tanto.
- La IA propia de FireAI corre en tu Mac: lo que analiza nunca se vuelve datos de entrenamiento de otro.
Tus datos tienen valor, aunque no lo veas. Decide quién se los lleva. Descarga FireAI y pruébalo gratis durante 17 días. FireAI es un producto de HisnLabs. Pokémon Go es una marca registrada de sus dueños; este artículo no está afiliado a Niantic, Scopely ni The Pokémon Company.