Hay una historia que resurge una y otra vez en internet: “Pokémon Go usó la posición de los jugadores para construir un mapa 3D del mundo”. La historia real es más precisa, y más interesante. En una entrada 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 los jugadores de sus juegos servían para construir un mapa 3D detallado, y el siguiente paso: un “Large Geospatial Model”, un modelo fundacional de IA para el mundo físico.
Quitemos primero de en medio la corrección, porque importa. Según Niantic, no se trataba de un rastreo pasivo de todos los que jugaban. Se construyó a partir de escaneos opcionales que los jugadores decidieron hacer. Los detalles, más abajo, en palabras de la propia Niantic.
Lo que construyó Niantic
El Visual Positioning System (VPS) de Niantic toma una sola imagen de un móvil y calcula dónde está el móvil y hacia dónde apunta, al centímetro, según la empresa. Para ello, 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 posición adjunta”. Como proceden de personas a pie, los datos se “toman desde la perspectiva de un peatón e incluyen lugares inaccesibles para los coches”: parques, patios, senderos, los sitios por donde nunca pasa un coche de cartografía.
Las cifras de la entrada, a noviembre de 2024:
- 10 millones de lugares escaneados en todo el mundo, de los que más de 1 millón se habían activado para el servicio de posicionamiento.
- Alrededor 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 más ambicioso: un “modelo fundacional” para el mundo físico
La entrada exponía la ambición de Niantic de ir más allá: un Large Geospatial Model (LGM) que aprende de todos esos modelos locales, igual que los grandes modelos de lenguaje aprenden del texto, y que podría impulsar gafas de realidad aumentada, robótica, sistemas autónomos, creación de contenidos, planificación espacial y logística. “La inteligencia espacial se convertirá en el futuro sistema operativo del mundo”, escribieron los autores.
Hace falta un aluvión inmenso de datos geoespaciales, un tipo de datos al que no tienen acceso muchas organizaciones. 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 a través de juegos a los que la gente jugaba por diversión.
Lo que dice Niantic sobre el consentimiento
Una nota del editor en la entrada responde a la pregunta que se hacen la mayoría de los lectores. En palabras de Niantic, escanear es “totalmente opcional: hay que ir a un lugar concreto accesible al público y pulsar para escanear”, y “simplemente pasear jugando a nuestros juegos no entrena ningún modelo de IA”.
Así que el resumen honesto es este: los jugadores que decidieron 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 razonable suponer que mucha gente que pulsó “escanear” para ganar una recompensa en el juego no pensaba en robots, empresas de logística ni gafas de realidad aumentada.
La antigua web de Niantic dice ahora “Scopely Explore, antes conocida como Niantic”: el negocio de los juegos ha cambiado de manos. Qué pasa con los datos recogidos bajo las condiciones de una empresa cuando el negocio cambia de dueño es una pregunta que merece la pena hacerse con 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 a diario desde apps corrientes hacia empresas de analítica y brókeres de datos, a menudo mediante kits de desarrollo de software de los que el usuario nunca oye hablar. Analizamos cómo funciona esa economía en los brókeres de datos y tu Mac y en la economía de los brókeres de datos y el mínimo privilegio.
Algunas comprobaciones prácticas, en tu móvil y en tu Mac:
- Revisa qué apps tienen acceso a la Localización y a la Cámara. En un Mac: Ajustes del Sistema › Privacidad y seguridad › Localización y Cámara. En un móvil, los ajustes de privacidad equivalentes. Quita lo que una app no necesite.
- Lee a qué contribuye de verdad un botón de “escanear”, “compartir” o “contribuir”, sobre todo cuando un juego te recompensa por usarlo.
- Da por hecho que los datos que das a una app pueden sobrevivir a tu uso de la app, e incluso al dueño actual de la empresa.
Dónde ayuda FireAI, en tu Mac
FireAI protege Mac, no móviles, así que no tiene nada que ver con lo que escaneas en un juego para móvil. En tu Mac responde a la pregunta que esta historia plantea sobre cualquier otra app: ¿qué envía esta app, y a quién?
- El mapa mundial muestra cada conexión de las apps de tu Mac y adónde va, incluidos los destinos de analítica y publicidad.
- Las reglas por app te permiten 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 propia IA de FireAI funciona en tu Mac: lo que analiza nunca se convierte en datos de entrenamiento de otro.
Tus datos tienen valor, aunque no lo veas. Decide quién se los queda. Descarga FireAI y pruébalo gratis durante 17 días. FireAI es un producto de HisnLabs. Pokémon Go es una marca registrada de sus propietarios; este artículo no está afiliado a Niantic, Scopely ni The Pokémon Company.