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Transformação Digital

Os prós e os contras do reconhecimento facial

Há algum tempo o reconhecimento facial saiu das páginas dos livros ou dos filmes de ficção científica para começar a ser uma constante em grandes cidades e em algumas pequenas também. Quem usa os ônibus do sistema de transporte público da capital paulista já sabe que não pode usar Bilhete Único cadastrado de um terceiro, pois este será bloqueado. Com isso, mais de 300 mil cartões já foram bloqueados pela Prefeitura de São Paulo, evitando fraude.


O banco de dados é alimentado diariamente em duas frentes: aqueles que compram o bilhete para uso precisam colocar uma foto no sistema para ser impressa e quando a pessoa encosta o cartão cadastrado no validador para liberar a catraca, uma foto é tirada e, durante o período em que os ônibus estão parados, o sistema roda cruzando os dados e bloqueia aqueles que podem ter sido fraudados e, seus proprietários precisam comparecer a SPTrans para prestar esclarecimentos. A Prefeitura afirma que este banco de imagens é compartilhado com as polícias Militar e Civil do Estado.


Outra maneira de usar o reconhecimento facial é para a personalização de compras e serviços. Da mesma maneira que um usuário faz seu login em um site e ali recebe recomendações que podem ser de seu gosto, tendo como referência suas antigas compras, pode acontecer em uma loja física se sua imagem for captada por uma câmera ao entrar no local que já o reconhecerá, avisará o responsável e pode evitar vendedores insistentes, querendo saber se podem ajudar. 


Uma rede de fast-food da Califórnia, a CaliBurger, está testando um software de reconhecimento facial com seus clientes do clube de fidelidade, para que quando estes estiverem em uma lanchonete física tenham suas faces reconhecidas e, com isso, já consigam saber sua refeição favorita e registrem o pagamento apenas pelo reconhecimento do rosto.


Ao mesmo tempo em que o reconhecimento facial pode trazer grandes benefícios tanto para a população quanto para os órgãos públicos, ele pode causar grandes dores de cabeça. De acordo com a organização sem fins lucrativos Electronic Frontier Foundation, que defende a liberdade civil no mundo digital, softwares de reconhecimento facial estão sujeitos a erro. O sistema pode gerar falsos resultados se a pessoa for jovem, mulher ou negra. Podem identificar determinado indivíduo como se fosse um terceiro que tenha problemas com a lei e, ele acabar se dando mal por isso. Como um caso que a instituição citou, em 2013, em San Diego (Califórnia), a polícia fotografou milhares de pessoas e depois confrontou essas imagens com o seu banco de dados e algumas delas eram parecidas com aquelas que já haviam sido presas ou foram abordadas pela polícia em algum momento.


Enquanto isso, o New York Times reporta que um estudo aponta que para 99% dos homens brancos o reconhecimento facial é correto; enquanto que mulheres com a pele mais clara podem ter seu gênero confundido em 7% dos casos, homens com mais melanina na pele, ou seja, pele mais escura, tem probabilidade de 12% de erro no reconhecimento e este número já sobe para 35%, ao se tratar de mulheres negras. E o exemplo vem quando uma pesquisadora do MIT Media Lab, Joy Buolamwini, precisou colocar uma máscara branca para ter seus traços reconhecidos. Ela é uma ativista contra o uso dos algoritmos e explicou isso em sua palestra no TED, em 2017, e fundou a Liga da Justiça do Algoritmo, dando possibilidade às pessoas que reportem se foram vítimas do erro de reconhecimento facial.


Latinos, afrodescendentes, miscigenados e outras tantas pessoas que não pertençam a uma minoria ariana correm sérios riscos de serem confundidos em qualquer parte do mundo. Não apenas nos Estados Unidos ou no Brasil. E, como o preconceito racial é algo muito sério em qualquer um desses países, as ferramentas podem continuar sendo usadas e pessoas serem abordadas de forma inadequada pelas autoridades em vez do verdadeiro culpado por alguma contravenção. Um caso recente aconteceu em Copacabana, no Rio de Janeiro, quando a Polícia Militar da capital fluminense foi levada ao erro e prendeu uma mulher inocente, quando o sistema a acusou de ser uma fugitiva que espancou um homem até a morte. Após ser levada à delegacia local, foi reconhecida como uma moradora do bairro e não a foragida da justiça.


Outro ponto levantado é que treinar máquinas para ver pessoas e objetos e poder reconhecê-los tem se tornado muito difícil. Em alguns casos, as máquinas não conseguem diferenciar um muffin com gotas de chocolate do rosto de um chihuahua. Pessoas conseguem enxergar a diferença, mas para o algoritmo não é uma tarefa fácil. O Metrô de São Paulo publicou um edital de licitação no Diário Oficial do Estado, no fim de junho de 2019, para a implantação de um novo sistema de monitoramento eletrônico por imagem. Ele não vai reconhecer apenas pessoas e sim rastrear objetos e reconhecer áreas invadidas. 


Neste primeiro momento, o Metrô pensa em armazenar apenas por 30 dias as imagens e, depois, descartar. Ainda não foi decidido se haverá compartilhamento com as polícias do Estado ou outros órgãos, mas tudo pode mudar a partir de 2020, quando a Lei Geral de Proteção aos Dados entrar em vigor e, informações sensíveis podem ganhar outro tratamento. Um caso de uso de reconhecimento facial que foi usado recentemente no país e mostrou resultados no quesito segurança, foi durante o mês dos festejos juninos em Campina Grande, na Paraíba. Mais de 200 pessoas foram abordadas, 11 presas, entre elas fugitivos da justiça, como um que tinha mandado de prisão em aberto pela Lei Maria da Penha, por lesão corporal grave e outros por tráfico de drogas.

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