Desde su lanzamiento en 2016, Pokémon Go ha sido uno de los juegos móbiles más populares del mundo al combinar de forma creativa tecnologías de geolocalización, realidad aumentada y una de las franquicias más reconocidas del mundo, Pokémon, propiedad de Nintendo, Game Freak y Creatures Inc. El juego acumula alrededor de 700 millones de descargas y ha generado ingresos por encima de los 6,000 millones de dólares. Claro, su extraordinaria popularidad también ha sido acompañada por numerosas polémicas, sobre todo en sus inicios, cuando fue un fenómeno global. A 10 años de su estreno, Pokémon Go sigue generando controversia, y el escándalo más reciente gira en torno al uso de datos sin consentimiento para entrenar sistemas de inteligencia artificial.
Aquí te explicamos en 10 puntos clave todo lo que debes saber sobre el tema.
Las preguntas básicas
1. ¿La gente todavía juega Pokémon Go? En los años previos al confinamiento por la pandemia de COVID-19, pocos juegos móviles eran tan populares como Pokémon Go. Desarrollado por Niantic, el juego permitió a millones de personas capturar criaturas virtuales en lugares del mundo real, demostrando el potencial creativo de la realidad aumentada. En buena medida, el juego fue percibido de forma positiva por padres de familia porque se trataba de una actividad social que se podía realizar al aire libre (no obstante los accidentes por andar distraído en el teléfono). Esta mezcla de tecnología, personajes reconocibles y mecánicas sencillas pero adictivas resultó en el fenómeno global que todos recordamos. Si bien el juego “pasó de moda” hace mucho tiempo entre curiosos y casuales, las actualizaciones constantes y eventos especiales han mantenido activa a una enorme comunidad de gamers hasta la fecha.
“Las comprobaciones de edad no solo podrían ser ineficaces, sino que también pueden reducir la seguridad en línea al exponer a los usuarios a malware y estafas cuando recurren a servicios alternativos”, señalan los especialistas.
2. ¿Qué pasó ahora? En términos muy resumidos, trascendió por un artículo de MIT Technology Review que Niantic ha estado utilizando los datos capturados por los usuarios de Pokémon Go para construir un gran modelo de inteligencia artificial geoespacial. En otras palabras, mientras tú estabas visitando Poképaradas y gimnasios, de igual forma estabas escaneando lugares reales con tu teléfono. Todos estos miles de millones de imágenes y datos de geolocalización que usuarios han capturado a lo largo de los años han sido alimentados a un sistema de IA para crear mapas tridimensionales extremadamente detallados del mundo real.
3. ¿Y esto para qué sirve? Estos mapas tienen la capacidad de ayudar a máquinas y robots a comprender y navegar espacios físicos, lo cual puede ser muy útil en zonas donde hay fallas de GPS. Niantic ha estado aplicando esta tecnología en proyectos fuera de los videojuegos, formando alianzas con compañías de robótica. Hace poco anunció una colaboración con Coco Robotics para mejorar la navegación de sus robots repartidores. Si no has visto uno de estos robots en persona, seguro has visto videos, en ocasiones tropezando con escaleras o chocando con jardineras. Mapas más detallados del mundo real sirven para prevenir ese tipo de accidentes y mejorar su eficiencia, así tu pizza llega más rápido.
4. Eso no suena tan mal, ¿cuál es la polémica? El problema es que muchos usuarios no sabían que mientras trataban de capturar a un Charmander o a un Psyduck, a la vez estaban contribuyendo a entrenar sistemas de IA y logística. A juzgar por los comentarios en foros de Reddit, todavía hay mucha confusión en torno al asunto, e incluso indiferencia por las implicaciones que podría haber. No obstante, ha revivido algunos debates familiares entre activistas y expertos sobre temas relacionados al consentimiento, la privacidad y el uso comercial de datos generados, en este caso por millones de jugadores.
¿Cómo funciona esta tecnología?
5. ¿Qué es un modelo geoespacial de gran tamaño? En una publicación de noviembre de 2024, Eric Brachmann y Victor Adrian Prisacariu, dos de los principales científicos de esta empresa (antes Niantic Labs, ahora Niantic Spatial tras ser adquirida por Scopely), explicaron cómo funciona esta innovación. “Cuando observamos una estructura familiar, ya sea una iglesia, una estatua o una plaza, es bastante fácil imaginar cómo se vería desde otros ángulos, incluso si no la hemos visto desde todos los lados. Como humanos, poseemos una ‘comprensión espacial’ que nos permite completar estos detalles basándonos en innumerables escenas similares que hemos visto antes. Pero para las máquinas, esta tarea es extraordinariamente difícil”.
La solución sería la inteligencia espacial como la próxima frontera de los modelos de IA. Así como los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por su nombre en inglés) dependen de grandes cantidades de texto para generar las palabras más probables que completarían un párrafo, los modelos geoespaciales de gran tamaño (LGM) dependen de grandes cantidades de datos de geolocalización para inferir la forma de estructuras en espacios físicos, incluso en lugares que no han sido escaneados por los usuarios. “En nuestra visión de un LGM, cada una de estas redes locales contribuiría a un gran modelo global, implementando una comprensión compartida de las ubicaciones geográficas y comprendiendo los lugares que aún no han sido escaneados por completo”.
