Há uma história que volta sempre a circular online: “O Pokémon Go usou a posição dos jogadores para construir um mapa 3D do mundo.” A história verdadeira é mais precisa, e mais interessante. Numa publicação de novembro de 2024 no blogue da Niantic Labs, os investigadores da Niantic Eric Brachmann e Victor Adrian Prisacariu descreveram como as digitalizações feitas pelos jogadores dos seus jogos estavam a ser usadas para construir um mapa 3D detalhado, e o passo seguinte: um “Large Geospatial Model”, um modelo de base de IA para o mundo físico.
Comecemos pela correção, porque ela importa. Segundo a Niantic, não se tratou de um rastreio passivo de todos os que jogavam. Foi construído a partir de digitalizações opcionais que os jogadores decidiram fazer. Os pormenores estão abaixo, nas palavras da própria Niantic.
O que a Niantic construiu
O Visual Positioning System (VPS) da Niantic pega numa única imagem de um telemóvel e calcula onde está o telemóvel e para onde está virado, ao centímetro, segundo a empresa. Para isso, compara a imagem com um mapa 3D “construído a partir de pessoas que digitalizam locais interessantes nos nossos jogos e no Scaniverse”, a app de digitalização 3D da Niantic.
Essas digitalizações, escreveu a Niantic, são feitas de diferentes perspetivas, a diferentes horas do dia e ao longo de muitos anos, “com informação de posicionamento associada”. Como vêm de pessoas a pé, os dados são “recolhidos da perspetiva de um peão e incluem locais inacessíveis aos carros”: parques, pátios, caminhos pedonais, os sítios por onde um carro de mapeamento nunca passa.
Os números da publicação, em novembro de 2024:
- 10 milhões de locais digitalizados em todo o mundo, dos quais mais de 1 milhão tinham sido ativados para o serviço de posicionamento.
- Cerca de 1 milhão de novas digitalizações por semana, cada uma com centenas de imagens.
- Mais de 50 milhões de redes neuronais treinadas, com mais de 150 biliões de parâmetros no total, a funcionar em mais de um milhão de locais.
O plano maior: um “modelo de base” para o mundo físico
A publicação expunha a ambição da Niantic de ir mais longe: um Large Geospatial Model (LGM) que aprende com todos esses modelos locais, da mesma forma que os grandes modelos de linguagem aprendem com texto, e que poderia alimentar óculos de realidade aumentada, robótica, sistemas autónomos, criação de conteúdos, planeamento espacial e logística. “A inteligência espacial vai tornar-se o futuro sistema operativo do mundo”, escreveram os autores.
É necessário um enorme afluxo de dados geoespaciais – um tipo de dados a que poucas organizações têm acesso. Por isso, a Niantic está numa posição única…
Niantic Labs, novembro de 2024
Essa frase é o cerne da história. Os dados que tornam possível um modelo destes são raros, e foram recolhidos através de jogos que as pessoas jogavam por diversão.
O que a Niantic diz sobre o consentimento
Uma nota do editor na publicação responde à pergunta que a maioria dos leitores faz. Nas palavras da Niantic, digitalizar é “completamente opcional – as pessoas têm de visitar um local específico acessível ao público e clicar para digitalizar”, e “simplesmente andar por aí a jogar os nossos jogos não treina um modelo de IA.”
O resumo honesto é, portanto, este: os jogadores que escolheram digitalizar locais contribuíram para um mapa 3D, e esse mapa é a matéria-prima de um modelo de IA com utilizações comerciais muito para lá dos jogos. Ninguém foi seguido em segredo. Mas é justo supor que muitas pessoas que tocaram em “digitalizar” para ganhar uma recompensa no jogo não estavam a pensar em robôs, empresas de logística ou óculos de realidade aumentada.
O antigo site da Niantic diz agora “Scopely Explore, formerly known as Niantic”: o negócio dos jogos mudou de mãos. O que acontece aos dados recolhidos nos termos de uma empresa depois de um negócio mudar de dono é uma pergunta que vale a pena fazer sobre qualquer app que use.
A lição: os dados que cria por diversão têm um valor que não vê
A Niantic publicou os seus planos abertamente e diz que as digitalizações eram voluntárias. Muitas apps são menos transparentes. Localização, fotografias, contactos e dados de utilização passam todos os dias de apps comuns para empresas de análise e corretores de dados, muitas vezes através de kits de desenvolvimento de software de que o utilizador nunca ouve falar. Vimos como funciona essa economia em os corretores de dados e o seu Mac e em a economia dos corretores de dados e o privilégio mínimo.
Algumas verificações práticas, no telemóvel e no Mac:
- Reveja que apps têm acesso à Localização e à Câmara. Num Mac: Definições do Sistema › Privacidade e segurança › Serviços de localização e Câmara. Num telemóvel, as definições de privacidade equivalentes. Retire o que uma app não precisa.
- Leia para que contribui realmente um botão “digitalizar”, “partilhar” ou “contribuir”, sobretudo quando um jogo o recompensa por isso.
- Parta do princípio de que os dados que dá a uma app podem sobreviver ao tempo em que a usa, e até ao atual dono da empresa.
Onde o FireAI ajuda, no seu Mac
O FireAI protege Macs, não telemóveis, por isso não tem nada a ver com o que digitaliza num jogo para telemóvel. No seu Mac, responde à pergunta que esta história levanta sobre todas as outras apps: o que está esta app a enviar, e a quem?
- O mapa-múndi mostra cada ligação feita pelas apps do seu Mac e para onde vai, incluindo destinos de estatísticas e de publicidade.
- As regras por app permitem bloquear uma app, ou apenas o domínio de estatísticas com que fala, enquanto a app continua a funcionar.
- A vigilância da câmara e do microfone diz-lhe que app ligou a câmara ou o microfone e o que enviou entretanto.
- A IA do próprio FireAI corre no seu Mac: o que analisa nunca se torna dados de treino de outra entidade.
Os seus dados têm valor, mesmo quando não o vê. Decida quem fica com eles. Descarregue o FireAI e experimente-o gratuitamente durante 17 dias. O FireAI é feito pela HisnLabs. Pokémon Go é uma marca registada dos respetivos proprietários; este artigo não tem qualquer ligação à Niantic, à Scopely ou à The Pokémon Company.