Estimativa por IA: Quantas pessoas participaram do comício de Degel HaTorah?

Concentrações públicas massivas sempre geram discussões acaloradas sobre a quantidade real de participantes, com organizadores e opositores frequentemente apresentando números totalmente divergentes. Recentemente, o movimento Degel HaTorah realizou um comício imponente na ponte Rav Landa, em Bnei Brak, reunindo uma multidão sob a orientação de proeminentes líderes rabínicos. O impacto visual impressionante do evento visto do alto motivou um experimento tecnológico para calcular a escala exata da assistência.

Para obter uma perspectiva imparcial, fotografias aéreas capturadas pelo fotógrafo Shuki Lehrer foram inseridas em seis dos modelos de inteligência artificial mais avançados do mundo: Meta AI, Gemini, ChatGPT, Grok, DeepSeek e Claude. O objetivo era utilizar visão computacional e algoritmos de estimativa de densidade para contar ou extrapolar o número de indivíduos presentes no espaço geográfico, sem viés humano.

Os números fornecidos pelas seis plataformas de IA revelaram uma variação impressionante. Enquanto alguns modelos ofereceram estimativas conservadoras de cerca de vinte mil participantes, outros elevaram drasticamente seus cálculos, com as projeções mais altas atingindo a marca de cento e cinquenta mil assistentes. Essa enorme lacuna destaca os desafios metodológicos que os sistemas de inteligência artificial enfrentam ao interpretar imagens complexas do mundo real.

Avaliar multidões a partir de perspectivas aéreas envolve inúmeras variáveis, como interferência de sombras, corpos sobrepostos, cores variadas de roupas e dificuldades na delimitação exata de perímetros. Os métodos tradicionais de contagem de multidões frequentemente exigem calibração humana precisa. Quando os modelos de IA tentam realizar esses cálculos de forma autônoma sem métricas padronizadas, seus resultados podem oscilar amplamente dependendo de sua interpretação da profundidade espacial.

Em suma, este experimento digital demonstra que, embora a inteligência artificial evolua rapidamente, contar multidões massivas a partir de fotos estáticas continua sendo uma ciência imprecisa. A ampla discrepância entre os seis principais sistemas serve como um lembrete de que a experiência humana e as técnicas de medição padronizadas ainda são essenciais ao avaliar eventos públicos de grande escala.