2019-10-08T19:44:39+00:0008/10/2019|Etiquetas: , , |

Por: Kevin Freiburger, Director de Programas de Identidad de Valid

La idea de las aplicaciones de reconocimiento facial en el sector público ya se ha considerado algo aparentemente imposible. Los primeros algoritmos de software de análisis facial no produjeron resultados precisos o fiables. Los sistemas eran desproporcionadamente inexactos para algunos géneros y razas, y la infraestructura requerida para operar el sistema exigía un esfuerzo significativo de TI para mantenerla en funcionamiento.

Sin embargo, las empresas de sistemas de reconocimiento facial han madurado significativamente su tecnología durante la última década, haciendo que las aplicaciones de reconocimiento facial sean más rápidas, precisas y fáciles de operar. Inversiones significativas en tecnología de aprendizaje automático (ML – Machine Learning) y otras infraestructuras técnicas hicieron posible progresar en ese campo. Ahora, el software de reconocimiento facial dispone de mecanismos de autoaprendizaje, lo cual es posible porque quien lo crea emplea y ejecuta minuciosamente un algoritmo que maneja un conjunto de datos cada vez más grande y diverso.

Todo ello conduce a índices menores de error al considerar una gama más amplia de razas y géneros. Y gracias a la democratización del aprendizaje de máquina de grandes gigantes de la tecnología como Google, Amazon y Microsoft, ahora incluso los proveedores pequeños o medianos de reconocimiento facial pueden aprovechar los conjuntos de herramientas e infraestructuras disponibles para mejorar la precisión.

Pero lo cierto es que aunque los avances logrados hayan sido muy importantes, todavía existen conflictos éticos relacionados con la privacidad y el uso de las aplicaciones de reconocimiento facial en el sector público. Si bien Microsoft no venderá su solución a los compradores del gobierno, Amazon ha afirmado que continuará con sus contratos con entidades gubernamentales siempre y cuando «cumplan la ley». La empresa afirma que una tecnología no se debería prohibir simplemente porque existe un potencial de mal uso.

Se trata de un debate que no se limita a las empresas que desarrollan esta tecnología. El creciente interés en el reconocimiento facial por parte de los órganos gubernamentales ha aumentado la ira de las organizaciones de vigilancia y de los ciudadanos que están preocupados por la posibilidad de que se produzcan violaciones de los derechos humanos y de la privacidad.

Las ideologías opuestas relacionadas con las aplicaciones de seguridad pública y el potencial de que se produzcan posibles violaciones de la privacidad han llegado a un punto crítico en San Francisco. A principios de este año, el gobierno municipal creó una ley para prohibir que la tecnología de vigilancia que utiliza el reconocimiento facial sea utilizada por las agencias gubernamentales o la policía. La prohibición incluye cámaras corporales, lectores de peaje y dispositivos de videovigilancia, así como cualquier tipo de iteraciones de software de reconocimiento facial incluida la información captada por ese tipo de software. Aunque la vigilancia masiva parece ser el objetivo de la prohibición, la ordenanza, tal como está escrita, restringe cualquier tecnología que utilice o cree datos biométricos.

Está claro que los líderes de la ciudad tenían las intenciones correctas con esta acción, ya que, su ciudad representa ideales progresistas y es vista como un centro de innovación tecnológica. Sin embargo, la prohibición es tan amplia que podría sofocar la innovación que justamente hizo conocida a esa ciudad, y esa medida también puede restringir las oportunidades de mejorar la seguridad pública en el proceso.

 Prohibir totalmente el reconocimiento facial es un error

El reconocimiento facial tiene un valioso potencial para salvar vidas si se usa correctamente, y corresponde a los órganos gubernamentales abrir el camino para crear una legislación inteligente de la mano con marcos éticos para el uso de esta tecnología.

La innovación en los Departamentos de Vehículos Motorizados (DMVs) en todos los Estados Unidos es un ejemplo de cómo esta tecnología puede aplicarse de una manera no invasiva. Muchas agencias actualmente utilizan la tecnología de reconocimiento facial para reducir el robo de identidad y evitar la emisión de identificaciones fraudulentas. Sin embargo, prohibiciones como la de San Francisco podrían amenazar aplicaciones útiles como estas o, en el otro extremo, generar desafíos legales que costarán caro.

Ya hemos visto el éxito de la tecnología de reconocimiento facial de primera mano en el sector público. En una agencia gubernamental estatal, sus trabajadores identificaron 173 transacciones fraudulentas durante 12 meses de uso de reconocimiento facial en un DMV, y casi el 30 por ciento de esos intentos tenían como finalidad robar la identidad de otro residente utilizando los datos robados. Dada la omnipresencia de ese tipo de amenaza, la prohibición total de tecnologías como el reconocimiento facial representa un paso atrás para la seguridad pública.

Los líderes del gobierno necesitan instruirse más para no legislar mal

La prohibición de San Francisco causó un aumento de interés con respecto a la forma en que el reconocimiento facial y la tecnología que lo impulsa funcionan. Este es un desglose positivo. El público y las agencias de vigilancia o control merecen respuestas claras y honestas a esas interrogantes. Si las empresas de tecnología ofrecen transparencia y resultados precisos, entonces se empezará a generar confianza. Al final, es posible encontrar un equilibrio adecuado entre la privacidad y la seguridad pública si ambas partes están dispuestas a negociar en el mejor interés.

Entonces, aclaremos algunos de los conceptos erróneos más difundidos acerca de cómo funciona el reconocimiento facial. En primer lugar, la tecnología no es un sistema binario y definitivo que identifica a sospechosos y delincuentes. Las palabras «Reconocimiento Facial» dicen literalmente todo lo que se necesita saber. Se trata de una probabilidad, es decir, no es una identificación legal de una persona, como lo es una huella dactilar. Las fuerzas del orden y los tribunales judiciales siempre utilizarán la biometría de huellas dactilares para identificar a las personas. Nunca escucharemos «identificación» en el reconocimiento facial.

En vez de eso, la tecnología facial actúa más bien como una pista para la aplicación de la ley, produciendo una probabilidad de coincidencia que luego será analizada por un profesional capacitado para llevar a cabo una investigación más amplia. Al fin y al cabo, la tecnología no sirve como sentencia final en un caso criminal.

Además, la tecnología de reconocimiento facial puede producir resultados inexactos si no se la entrena adecuadamente. Siendo realistas, la única manera de permitir que estos sistemas mejoren es alimentándolos con más datos. El aprendizaje automático puede ayudar a que el software y los algoritmos mejoren con repeticiones e iteraciones a lo largo del tiempo. Pero para reducir el potencial de inexactitud, los desarrolladores necesitan la capacidad de poner a prueba la tecnología en el mundo real en casos de usos que no estén relacionados con delitos (por ejemplo, la autenticación en el punto de venta de la cafetería de una escuela).

Debe quedar claro, tanto para las agencias gubernamentales como para el público, que esta tecnología no es la panacea de la seguridad pública ni una herramienta completamente nefasta de invasión de la privacidad. Por el contrario, la tecnología de reconocimiento facial tal como existe puede servir como una guía útil para que las fuerzas del orden recopilen pistas, identifiquen patrones y ayuden a la policía en sus acciones. Y hay casos del uso de esta tecnología fuera del ámbito delictivo, con desarrolladores que crean este tipo de soluciones todos los días.

La tecnología de reconocimiento facial necesita espacio y tiempo para madurar

Antes de considerar imponer más prohibiciones, los líderes del sector público deben instruirse más sobre el tema para poder apoyar las regulaciones que aprovechen lo mejor de la tecnología y prevengan, a la vez, los usos indebidos. Al hacerlo, actúan en el mejor interés de los electores a los que han jurado proteger. Estos sistemas todavía necesitan más tiempo y datos para madurar. Es fundamental que nosotros, como ciudadanos, así como nuestros líderes, comprendamos los múltiples aspectos de la tecnología y el valor potencial que puede crear antes de instituir prohibiciones con poca visión de futuro.