Uso do reconhecimento facial preocupa entidades

Enquanto espera pelo trem na estação, caminha pela rua ou relaxa em uma praia, você pode estar sendo vigiado por câmeras de segurança, que enviam imagens diretamente para um centro de controle policial. Lá, um programa de computador acessa o banco de dados com rostos de suspeitos de crimes e compara com as imagens das câmeras. O que parece roteiro de ficção científica, é realidade há um tempo em diferentes partes do país, onde sistemas de reconhecimento facial vêm sendo cada vez mais usados na segurança pública.

O caso mais recente foi a adesão de concessionárias do transporte público no Rio de Janeiro à tecnologia controlada pela Polícia Militar. Mais de 1.000 câmeras posicionadas em estações e vias estão agora disponíveis para o trabalho da corporação. 

Enquanto autoridades defendem a medida como eficaz para o combate à criminalidade, especialistas em direitos humanos e segurança apontam os riscos de ampliação do racismo e da privação de liberdade.

Horrara Moreira é advogada e coordenadora da campanha Tire Meu Rosto da Sua Mira, que defende o “banimento total do uso das tecnologias digitais de reconhecimento facial na segurança pública no Brasil”. Ela diz que o primeiro problema a ser considerado é a ocorrência de prisões equivocadas.

“Há o problema da identificação, quando acontece algum erro nas informações biométricas do rosto e na comparação delas com o banco de dados. E existem os erros decorrentes dos trâmites do próprio sistema de justiça, como mandados de prisão que estão vencidos ou que já foram cumpridos”, alerta Horrara.

E se fosse possível melhorar as tecnologias disponíveis, a ponto de praticamente zerar o número de erros? Mesmo assim, Horrara afirma que não impediria um outro problema grave, a característica inerentemente racista do sistema.

“Muitas tecnologias de reconhecimento facial usam a inteligência artificial como regra de processamento matemático. Ela pode ser de deep learning ou de machine learning, em que você fornece previamente um banco de dados, para que ela aprenda a identificar os rostos de pessoas no geral. E você também precisa definir critérios de quem é homem, mulher, branco, negro, e ensinar a máquina a identificar esses padrões. Qualquer enviesamento nesse treinamento da máquina vai influenciar na taxa de precisão. E o treinamento não é transparente. Se eu dou mais informações para a máquina sobre pessoas negras, ela pode indicar que pessoas negras cometem mais crimes do que pessoas brancas”, avalia a advogada.

Thalita Lima coordena o Panóptico, projeto sobre reconhecimento facial do Centro de Estudo de Segurança e Cidadania (CESeC). Ela defende que a tecnologia não produz impacto significativo na redução da criminalidade e cita os exemplos de Salvador e do Rio de Janeiro para corroborar o argumento.

Por Agência Brasil