Simon Weckert es un diseñador y artista alemán que trabaja en la frontera entre tecnología, espacio público y vigilancia digital. Sus proyectos suelen poner a prueba sistemas que forman parte de la vida cotidiana y cuestionar la forma en que las máquinas observan, clasifican y condicionan el comportamiento de las personas.
Su última creación apunta directamente a las cámaras equipadas con inteligencia artificial: una camisa llamada Digital Camouflage que, gracias a una combinación de colores y formas, puede dificultar que determinados sistemas de visión artificial reconozcan a quien la lleva puesta. El objetivo no es ocultar al usuario para el ojo humano; la prenda es completamente visible para quien observa de forma natural, pero busca engañar al algoritmo que intenta identificar a una persona.
La idea nació como una respuesta al despliegue de sistemas automatizados de vigilancia en espacios públicos de Berlín. “Quería una respuesta con la que uno pudiera plantarse delante de esas cámaras”, explicó Weckert en diálogo con TN Tecno.
El punto de partida fue Kottbusser Tor, una zona de gran afluencia en la capital alemana donde comenzaron a usar cámaras con un analizador de conductas para el entorno. “El disparador fue concreto: Berlín encendió su primer escáner de comportamiento con inteligencia artificial, un software que clasifica lo que hace cada transeúnte entre ‘normal’ y ‘sospechoso’”, relató el artista.
Weckert aclaró que la prenda no pretende convertirse en una herramienta para ocultarse físicamente. Aunque la camisa es claramente visible para la vista humana, el engaño ocurre ante el software que intenta determinar si lo que aparece frente a la cámara es una persona.
Digital Camouflage recurre a lo que se conoce como ataque adversarial, una técnica que introduce modificaciones en una imagen u objeto para provocar errores en la interpretación de un modelo de IA. En este caso, el truco está impreso directamente en la tela, no escondido en un archivo digital.
Las soluciones de visión artificial suelen aprender a reconocer personas analizando grandes volúmenes de imágenes y detectando patrones repetidos. Weckert señala que estos sistemas “no aprendieron qué es un ser humano” de forma explícita, sino que memorizan rasgos estadísticos a partir de millones de imágenes. Con ese marco, las formas superpuestas del estampado distorsionan la silueta y dificultan que el software vincule la cabeza, los hombros y las piernas dentro de una misma figura. A ello se suman los colores intensos del diseño, que refuerzan la idea de una intervención estética para cuestionar la vigilancia en la ciudad.
