Muchos de los programadores rusos que investigaron la legitimidad de la anterior victoria electoral del presidente Vladimir Putin en 2018 se vieron obligados a huir del país por temor a ser procesados, en medio de preocupaciones sobre los intentos de exigir responsabilidades al proceso electoral del país.
Cuando Mikhail Motorin, una de las personas detrás del monitoreo electoral basado en redes neuronales auditor de software, Escuché que los psefólogos y activistas de los derechos de los votantes ONG Golos Cuando la policía registró sus casas a principios de octubre de 2022, inmediatamente comprendió cómo soplaba el viento.
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Putin en 2018, el año de la “campaña” electoral (Foto: kremlin.ru)
El día antes de las búsquedas, el copresidente de Golos, Roman Udot, había presentado en una conferencia europea los resultados de su análisis mediante IA de imágenes de vídeo de las elecciones parlamentarias de septiembre de 2021. El tema central de su presentación fueron los 17 millones de votos adicionales que, según dijo, se habían emitido para el partido gobernante de Rusia, Rusia Unida.
Motorin no tenía ninguna duda de que los registros policiales estaban relacionados con la presentación. Rápidamente hizo las maletas, cogió sus discos duros y salió de Moscú.
En 2020, Revisor analizó imágenes grabadas en 1.238 colegios electorales en 29 regiones rusas el día de las elecciones de 2018 en un intento de descubrir retroactivamente el fraude electoral que ampliamente se cree que tuvo lugar. De hecho, después de contar los votos y compararlos con la participación oficial, el software encontró discrepancias en 11 regiones tan grandes que hacía imposible que el resultado electoral fuera exacto, según otro creador de Revisor, Vlad Matveyev.
“¿Cómo se puede considerar que Putin ha ganado si no sabemos cómo votaron regiones enteras?” dice Ivan Shukshin, otro de los creadores de Revisor.
Después del estallido de la guerra en Ucrania, Shukshin y muchos otros desarrolladores abandonaron Rusia. Matveyev, Shukshin y varias docenas de programadores, especialistas en TI y analistas rusos crearon y entrenaron una red neuronal que asustó tanto a las autoridades que finalmente bloquearon el acceso a las transmisiones en vivo transmitidas desde los colegios electorales.
El germen de una idea
El informático Matveyev ya conocía bien las elecciones: a los 18 años trabajó primero como observador electoral, después trabajó en los colegios electorales y como asesor de campaña para candidatos políticos. Al entregar a Putin la certificación de su victoria en abril de 2018, la jefa de la Comisión Electoral Central, Ella Pamfilova, felicitado por una “victoria clara y convincente”.
La presidenta del Consejo de la Federación, Valentina Matviyenko, afirmó efusivamente que las elecciones pasarán a la historia “como las más honestas, abiertas y transparentes”, destacando la “aprobación nacional” de la actitud del presidente.
No hace falta decir que ese no fue del todo así. Los resultados de un informe provisional de Golos basado en el análisis voluntario de imágenes de vídeo de 233 colegios electorales en 17 regiones revelaron una discrepancia en la participación equivalente a 81.731 votantes. Basado en estadísticas electorales, analista Serguéi Shpilkin estimó que 10 millones de votos adicionales habían llegado a las urnas en todo el país.
Matveyev era muy consciente del vínculo entre la participación electoral y los resultados de la votación cuando leyó el estudio. Inflar la participación significaba sumar votos a favor de un determinado candidato o partido. Era evidente la necesidad de un sistema automatizado para controlar las discrepancias en la participación.
La idea que ambos hombres tenían implicaba enseñar a la IA a reconocer a las personas que votan, específicamente cómo distinguirlas de los no votantes en un colegio electoral. Esto implicó enseñar a la IA a reconocer urnas de todas las formas y tamaños utilizando imágenes grabadas durante las disputadas elecciones presidenciales de 2018.
Robots para d elincuentes
Casi al mismo tiempo, Shukshin tuvo la idea de automatizar el trabajo de un observador de vídeo. En 2018, decidió comprobar los colegios electorales con una participación del 85 por ciento y encontró tres en el pueblo de Bryukhovetskaya, en la región de Krasnodar, en el sur de Rusia. Al observar las imágenes de la votación en los tres, calculó que el personal de cada uno había inflado la participación electoral y otorgó exactamente el 90 por ciento del voto total al candidato de Rusia Unida. Shukshin luego compartió imágenes de video con un conteo continuo del número de votos emitidos en cada colegio electoral. Para la votación, los tres colegios electorales habían transmitido cifras de participación incorrectas a la comisión electoral regional.
Shukshin descubrió de primera mano cuán propenso era el abuso del sistema electoral ruso durante las elecciones de 2011. Él y su esposa habían votado por el partido liberal Yabloko en un colegio electoral en un pueblo de la región de Lipetsk en Rusia central, sólo para descubrir que el partido había recibido oficialmente cero votos en el recuento final del colegio electoral.
“En ese momento, tenía este diálogo interno, preguntándome qué había hecho a Navalny tan radical, por qué llamó a Rusia Unida un partido de delincuentes y ladrones. Pero después de ese cero, volví a casa y escribí en LiveJournal: ‘Rusia Unida es una partida de maleantes y ladrones'”, recordó.
Después de ver lo que sucedió en Bryukhovetskaya, localizó imágenes de vídeo de la votación de las elecciones de 2011 en el colegio electoral de Lipetsk. Al ver la grabación de 12 horas, Shukshin comprendió que el seguimiento del número de votantes podía automatizarse y comenzó a trabajar en robots capaces de mantener un recuento preciso de la participación.
Al cabo de un año, Shukshin y Matveyev se reunieron y empezaron a trabajar en Revisor.
Cómo reconocer una urna
Matveyev y los programadores de su equipo desglosaron 200 terabytes de imágenes de urnas a partir de secuencias de vídeo grabadas durante varias elecciones entre 2014 y 2018. Había diferentes tipos de urnas, tomadas desde diferentes ángulos y con diferente iluminación, y sus diversas dimensiones y Se introdujeron tamaños en la IA para que siempre pudiera reconocer una urna desde lejos. Programadores de la India respondieron a su búsqueda de ayuda en línea. Matveyev y Motorin comprobaron sus resultados.
El equipo pronto tuvo un conjunto de datos: un conjunto de fotografías con decenas de miles de urnas marcadas. El sistema comenzó a aprenderlos y detectarlos con bastante precisión. Las imágenes se actualizaron periódicamente. A menudo, AI encontró urnas donde el ojo humano no había podido hacerlo.
El siguiente paso fue automatizar el conteo. Eso significó enseñar a la red neuronal a distinguir al votante del resto de las personas en el colegio electoral y contarlo tan pronto como ponen su voto en la urna. Ahora tenían una muestra para procesar: imágenes decentes de 1.925 colegios electorales.
Primero, probaron el programa en una muestra relativamente pequeña. Luego alquilaron muchas computadoras y comenzaron a procesar el video. Los resultados no sorprendieron tanto a Matveyev, pero sus colegas con menos experiencia electoral quedaron atónitos.
De la fe al hecho
El sistema procesó con éxito 1.238 colegios electorales de la muestra, pero se encontró que otros 687 eran inexactos. Esto se debió a que las urnas se colocaron en posiciones inesperadas en 165 colegios electorales, así como a que la versión inicial de Revisor no podía hacer frente en muchos casos a una iluminación deficiente. Sin embargo, todavía reveló una inflación a gran escala de la participación: en algunas áreas, la discrepancia llegó al 70 por ciento.
“Muchos de los muchachos, especialmente los que no tenían experiencia electoral, se sorprendieron mucho y dijeron que no lo podían creer”, dice Matveyev. En sus palabras, Revisor demostró que el fraude “pasó de ser una cuestión de fe a un hecho matemático”.
Como la muestra de datos no era lo suficientemente grande como para extrapolarla para representar el comportamiento de los votantes y la participación a nivel nacional, Motorin dice que sería incorrecto afirmar que estos resultados fueron representativos de Rusia en su conjunto, pero insiste en que eran perfectamente válidos para las 11 regiones en cuestión.
Los creadores de Revisor no se cansan de subrayar que su programa simplemente cuenta y registra las discrepancias y no hace acusaciones ni pretende verificar los resultados de las votaciones. Sin embargo, no dudan de que las discrepancias descubiertas eran lo suficientemente grandes como para poner en duda los resultados electorales.
Los voluntarios revisaron manualmente 198 colegios electorales para comprobar la calidad del trabajo de la red neuronal. Bajo el escrutinio humano, el número de violaciones encontradas por Revisor en las elecciones presidenciales de 2018 parece haber sido inferior, y en realidad fueron muchas más.
La campaña de desprestigio fracasó
Una comisión interna del Consejo de la Federación, la cámara alta del parlamento ruso, discutió la amenaza que representa el “software extranjero” como Revisor en una reunión celebrada en junio de 2021, señalando que los “centros extranjeros” tenían la intención de utilizar tales programas para desacreditar las elecciones parlamentarias de Rusia.
No se explicó por qué el programa fue considerado “extranjero”, aunque se hizo referencia a “fuentes creíbles”. Un informe describe el insidioso plan de AI para monitorear las imágenes de las elecciones con el fin de crear una ilusión de fraude electoral masivo, impulsado por “los llamados voluntarios seleccionados y entrenados por los estadounidenses”.
Matveyev y sus colegas descubrieron que Revisor había sido creado en el extranjero y que habían sido reclutados y entrenados por los estadounidenses aproximadamente un mes después. Todo ese tiempo habían estado ocupados trabajando para mejorar la red neuronal, intentando comprender las circunstancias en las que cometía errores. Lo probaron utilizando colegios electorales donde tanto AI como Motorin habían controlado la participación.
El sistema se actualizó continuamente hasta que estuvo listo para su uso en septiembre de 2021. Apenas unos días antes de las elecciones, se produjo un desastre cuando se bloqueó el acceso público a las transmisiones de video de los colegios electorales, oficialmente, debido a una repentina falta de fondos.
La Comisión Electoral Central parecía realmente temerosa de que salieran a la luz pruebas irrefutables de fraude electoral masivo. Sin embargo, esa evidencia surgió poco después.
La regla, no la excepción
En diciembre de 2021, el medio de comunicación independiente Meduza recibió un archivo filtrado de imágenes de las elecciones parlamentarias de más de 9.000 colegios electorales en 19 regiones. Meduza entregó los datos a Matveyev, Shukshin y sus colegas.
Según el sistema automatizado de Vybory, en estos 9.000 colegios electorales votaron 3,2 millones de electores, mientras que Revisor contó poco más de dos millones, lo que significa que aproximadamente un tercio de los votos fueron falsos. Meduza estimó que Rusia Unida había sumado alrededor de 17 millones de votos fraudulentos en total.
“No se trata sólo de unos pocos vídeos ni de una coincidencia. Son conjuntos de datos que proporcionan pruebas de un fraude de amplio alcance”, afirma Shukshin, aunque admite que no puede decir cuántos diputados actuales de Rusia Unida habrían perdido sus escaños si No es para rellenar las urnas.
Dos días antes de que comenzara la guerra, una mayoría de diputados de la Duma estatal ratificaron tratados de amistad y asistencia mutua con las autoproclamadas “república popular de Donetsk” y “república popular de Luhansk” en el este de Ucrania ocupado, en un caso de representantes elegidos ilegítimamente. votar para crear un marco legal para que un presidente elegido ilegítimamente inicie una guerra.
En ese momento, Shukshin y su familia abandonaron el país. Udot también se fue, mientras que Motorin se ocultó durante varios meses.
“Si no se hubiera bloqueado el acceso a estas retransmisiones, el miércoles después de las elecciones habríamos anunciado cuántos colegios electorales honestos y cuántos criminales tenemos”, dice con nostalgia Shukshin. Otros habían previsto claramente la probabilidad de que eso también sucediera, sólo que lo consideraron una amenaza.
Cuando Putin decretó que debería haber transmisiones en vivo desde los colegios electorales en 2012 para evitar acusaciones de fraude y disipar dudas sobre la legitimidad de las elecciones, nunca podría haber sospechado que las mismas imágenes se convertirían en evidencia de cuán ilegítimo era.
Algunos nombres en esta historia se han cambiado para proteger a las personas que permanecen en Rusia.
Este artículo fue publicado por primera vez en Novaya Gazeta Europa