O uso do reconhecimento facial na segurança pública, especialmente durante eventos de grande porte como o carnaval, tem sido uma prática cada vez mais adotada em várias capitais do país, como Recife, Olinda, Belo Horizonte, Rio de Janeiro e Salvador.
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No entanto, pesquisadores da área estão levantando preocupações sobre as falhas de verificação encontradas em diferentes grupos populacionais.
Daniel Edler, pesquisador do Núcleo de Estudos da Violência da USP, destaca que, segundo estudos, mulheres negras são particularmente afetadas por erros nesse sistema em comparação com homens brancos. “Os sistemas de vigilância e monitoramento não são ferramentas neutras, especialmente quando utilizadas pela polícia”, alerta Edler.
Margem de erro nos sistemas de reconhecimento facial é de aproximadamente 8%
Ele explica que a base de treinamento dos algoritmos pode influenciar significativamente na precisão do reconhecimento facial, e se o sistema é predominantemente treinado com rostos de homens brancos, tende a ser menos preciso na identificação de outros grupos étnicos.
Atualmente, a margem de erro nos sistemas de reconhecimento facial é de aproximadamente 8%. No entanto, mesmo uma precisão aparentemente alta, como 99,9%, pode resultar em inúmeros erros em áreas urbanas densamente povoadas, onde há um excesso de câmeras de vigilância.
“Isso poderia significar milhares de erros por dia”, ressalta o pesquisador. Essas imprecisões não apenas prejudicam a eficácia das operações policiais, mas também levantam sérias preocupações sobre os direitos humanos, especialmente quando uma abordagem incorreta pode ter graves consequências para os indivíduos identificados erroneamente.
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