Estimación por IA: ¿Cuántos asistieron a la masiva marcha de Degel HaTorah?

Las concentraciones masivas, ya sean políticas o religiosas, siempre generan discusiones sobre la cantidad real de participantes, y los organizadores y críticos suelen ofrecer cifras muy dispares. Recientemente, el movimiento Degel HaTorah llevó a cabo una imponente manifestación en el puente Rav Landa de Bnei Brak, reuniendo a una multitud bajo la guía de destacados líderes rabínicos. El imponente impacto visual del evento desde el cielo impulsó un experimento tecnológico para calcular la escala exacta de la asistencia.

Para obtener una perspectiva imparcial, se tomaron fotografías aéreas capturadas por el fotógrafo Shuki Lehrer y se ingresaron en seis de los modelos de inteligencia artificial más avanzados del mundo: Meta AI, Gemini, ChatGPT, Grok, DeepSeek y Claude. El objetivo era aprovechar la visión por computadora y los algoritmos de estimación de densidad para contar o extrapolar el número de personas presentes en el espacio geográfico sin sesgos humanos.

Las cifras arrojadas por las seis plataformas de IA mostraron una variación sorprendente. Mientras que algunos modelos ofrecieron estimaciones conservadoras de aproximadamente veinte mil participantes, otros elevaron drásticamente sus cálculos, alcanzando las proyecciones más altas la cifra de ciento cincuenta mil asistentes. Esta enorme brecha resalta los desafíos metodológicos a los que se enfrentan los sistemas de inteligencia artificial al interpretar imágenes complejas del mundo real.

Evaluar multitudes desde una perspectiva aérea implica numerosas variables, como interferencias por sombras, cuerpos superpuestos, colores de ropa variados y dificultades para definir los límites perimetrales exactos. Los métodos tradicionales de conteo de multitudes a menudo requieren una calibración humana precisa. Cuando los modelos de IA intentan realizar estos cálculos de forma autónoma sin métricas estandarizadas, sus resultados pueden fluctuar ampliamente según su interpretación de la profundidad espacial.

En conclusión, este experimento digital demuestra que, aunque la inteligencia artificial evoluciona rápidamente, contar multitudes masivas a partir de fotografías estáticas sigue siendo una ciencia inexacta. La amplia discrepancia entre los sistemas subraya que la experiencia humana y las técnicas de medición estandarizadas siguen siendo esenciales al evaluar eventos públicos y manifestaciones a gran escala.