2019-10-08T19:47:36+01:0008/10/2019|Tags: , , |

Por: Kevin Freiburger, Diretor de Programas de Identificação da Valid 

A ideia de utilizar reconhecimento facial no setor público já pareceu uma tarefa quase impossível. Os softwares mais antigos de análise facial não produziam resultados precisos e confiáveis, a precisão era diferente entre gêneros e raças e a infraestrutura necessária demandava um esforço muito grande da área de TI.

No entanto, as empresas que oferecem esses sistemas hoje já desenvolveram bastante a tecnologia na última década, o que tornou tudo mais rápido, preciso e fácil de operar. Investimentos significativos no aprendizado de máquina e em outras infraestruturas técnicas tornaram esses ganhos possíveis. Hoje em dia, os softwares de reconhecimento facial aprendem sozinhos porque o criador treina o algoritmo à exaustão com conjuntos mais diversificados de dados.

Com isso, ocorrem menos erros em um conjunto maior de raças e gêneros. E graças à democratização do aprendizado de máquina por gigantes como a Google, Amazon e Microsoft, até mesmo os prestadores de serviço de reconhecimento facial de porte pequeno ou médio podem aproveitar os conjuntos de ferramentas e infraestrutura para melhorar a precisão.

Mas, mesmo com todos esses avanços, ainda existem conflitos éticos em torno da privacidade e do uso dessa tecnologia no setor público. A Microsoft não vende suas soluções para governos, mas a Amazon confirmou que continuará atendendo a esse público desde que “sigam a lei”. A empresa defende que a tecnologia não deveria ser banida simplesmente por poder ser usada para fins equivocados.

O debate não se limita às empresas que desenvolvem a tecnologia. O interesse cada vez maior no reconhecimento facial pelas agências governamentais já provocou a ira de organizações watchdog e cidadãos preocupados, que temem o potencial para violação da privacidade e dos direitos humanos.

Ideologias conflitantes relacionadas à segurança pública e ao potencial para violações à privacidade estão em voga em São Francisco. Este ano, a liderança municipal votou a favor de banir tecnologias de vigilância que usem reconhecimento facial das agências governamentais e da polícia. O banimento engloba câmeras acopladas ao corpo, leitores em pedágios e câmeras de vigilância, além de todas as formas de softwares de reconhecimento facial e as informações que eles coletam. Embora o objetivo desse banimento seja evitar a vigilância em massa, a forma como ele foi disposto restringe qualquer tecnologia que use ou crie dados biométricos.

Fica claro que os líderes da cidade tiveram boas intenções, afinal a cidade representa os ideais progressivos e sempre esteve à frente como um centro de inovação tecnológica. Mas um banimento dessa magnitude pode prejudicar a inovação e restringir oportunidades de melhorar a segurança pública.

Banir totalmente o reconhecimento facial é um erro

O reconhecimento facial tem o potencial de salvar vidas se for empregado corretamente, e cabe às agências governamentais criar legislações inteligentes e estruturas de trabalho éticas para o uso dessa tecnologia.

A inovação nos Departamentos de Veículos Motorizados (DMVs) nos EUA é um bom exemplo de como essa tecnologia pode ser aplicada de forma não invasiva. Muitas agências usam a tecnologia para reduzir o roubo de identidade e prevenir a emissão de IDs fraudulentas. No entanto, banimentos como os de São Francisco podem ameaçar aplicações uteis como essas ou pelo menos representar desafios jurídicos de alto custo.

E o sucesso da tecnologia de reconhecimento facial no setor público já se comprovou. Em uma agência governamental, os funcionários identificaram 173 transações fraudulentas em 12 meses usando o reconhecimento facial em um DMV e quase 30% delas tentaram roubar a identidade de outro morador usando informações roubadas. Pensando em ameaças desse tipo, os banimentos de tecnologias como as de reconhecimento facial representam um atraso para a segurança pública.

Líderes governamentais precisam saber mais sobre o assunto para impedir leis prejudiciais

O banimento de São Francisco aumentou o interesse em como funciona o reconhecimento facial e a tecnologia que o possibilita. E esse é um resultado positivo. O público e as agências de watchdog merecem respostas claras e sinceras para suas perguntas. Se as empresas de tecnologia conseguirem oferecer transparência junto com resultados precisos, começarão a criar confiança no público. Um equilíbrio adequado entre privacidade e segurança pública é possível se os dois lados estiverem dispostos a se envolver.

Vamos esclarecer alguns enganos sobre o reconhecimento facial. Em primeiro lugar, a tecnologia não é um sistema binário e definitivo para identificar suspeitos e criminosos. As palavras “reconhecimento facial” já explicam tudo. É uma probabilidade. Não se trata de uma identificação legal como uma impressão digital. As autoridades policiais e judiciais usarão impressões digitais para identificar pessoas. Quando falamos em reconhecimento facial, não falamos em “identificação”.

Em vez disso, ela funciona mais como uma pista para a polícia, que deflagra a possibilidade de uma correspondência que vai ser analisada por um profissional treinado, que vai fazer uma investigação mais ampla. No fim das contas, a tecnologia não é uma prova final em um caso criminal.

Além disso, ela pode trazer resultados imprecisos se não for treinada da forma correta. Em termos realistas, a única forma de permitir que esses sistemas melhorem é com mais dados. O aprendizado de máquina pode ajudar os softwares e algoritmos a melhorar com a repetição ao longo do tempo. Mas, para reduzir o potencial de imprecisão, os desenvolvedores precisam conseguir testar essa tecnologia no mundo real em casos não criminais (por exemplo, autenticação em ponto de venda em uma cantina de escola).

Precisa ficar claro para as agências governamentais e para o público que essa tecnologia não sanará por completo os problemas de segurança pública nem representa uma ferramenta perigosa para invasão de privacidade. A tecnologia, da forma como existe hoje, pode representar um direcionamento importante para a polícia conseguir pistas, identificar padrões e ajudar os policiais. E existe o uso não criminal para a tecnologia, e os desenvolvedores estão lançando essas soluções todos os dias.

A tecnologia de reconhecimento facial precisa de tempo e espaço para amadurecer

Antes que mais banimentos aconteçam, os líderes do setor público precisam aprender mais sobre o assunto e dar apoio a regulamentações que possibilitem o bom uso da tecnologia e inibam seu mau uso. Fazendo isso, eles agem em prol dos cidadãos a quem juraram proteger. Esses sistemas ainda exigem tempo e mais dados para amadurecer. E é muito importante que nossos líderes e nós, como cidadãos, entendamos a tecnologia e o potencial que ela tem antes de instituir banimentos.