Reconhecimento facial da polícia de Londres erra em 81% dos casos

Reconhecimento facial (iStock / imaginima)
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Polícia nega resultados e afirma que apenas uma a cada 1.000 comparações está errada

A polícia de Londres realizou 10 estudos para testar o seu sistema de reconhecimento facial, em operação desde 2016. A tecnologia utilizada, chamada Neoface, é da empresa japonesa NEC.Os testes foram realizados independentemente por estudantes da Universidade de Essex, que concluíram que o sistema era impreciso em 81% das vezes- de 42 comparações, apenas 8 estavam corretas.


Esse foi o primeiro estudo independente da nova tecnologia, e seu resultado mostra que é altamente possível que seus dados não sejam aceitos como prova tribunal. Porém, a polícia metropolitana continua a insistir que seu sistema de reconhecimento comete apenas um erro em mil instâncias, mas não explica qual metodologia foi utilizada para chegar nesse resultado.

A situação reflete um medo crescente causado pela tecnologia de reconhecimento facial, principalmente quando utilizado por agências públicas. Com isso em mente, em maio, São Francisco, na Califórnia, tornou-se a primeira cidade dos EUA a proibir o uso desse recurso pela polícia e pelas autoridades de transporte. Recentemente um munícipio do estado de Massachusetts também seguiu os mesmos passos.

Além disso, muitos estudos sobre a tecnologia indicam que há suspeita de preconceito racial. Uma pesquisa do MIT mostrou como o reconhecimento facial falha principalmente com mulheres e pessoas negras. Assim como uma pesquisa da União Americana pelas Liberdades Civis (ACLU) revelou que a tecnologia identificou erroneamente 28 rostos de membros do Congresso dos EUA com fotos de presidiários, um erro que afetou, em grande parte, pessoas negras.

Por essa razão, o resultado do estudo independente em Londres assusta e ressalta um problema que muitos enfrentam com essa tecnologia. Mais que isso, a parte mais preocupante é a possível repressão e negação da polícia nesse caso.

Fonte: MIT Technology Review

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