Reconocimiento Facial

Este elemento es una ampliación de los cursos y guías de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y análisis sobre este tema. [aioseo_breadcrumbs] En 1995, cuando Nicholas Negroponte escribió “Ser Digital,” la tecnología de reconocimiento facial era todavía un poco una ensoñación, pero sintió que estaba destinado a convertirse en realidad.

“Su cara es, en efecto, su dispositivo de visualización, y su ordenador debe ser capaz de leerlo, lo que requiere el reconocimiento de su cara y sus expresiones únicas”, afirmó. “El desafío técnico de reconocer rostros y expresiones faciales es formidable.

Puntualización

Sin embargo, su realización es eminentemente alcanzable en algunos contextos.Entre las Líneas En aplicaciones que involucran a usted y a su computadora, solo necesita saber si es usted, a diferencia de cualquier otra persona en el planeta.”

Fué profético. El reconocimiento de rostros se está incorporando rápidamente en la vida moderna, y los sistemas de reconocimiento facial algún día serán capaces de capturar las caras de las personas, a menudo sin su conocimiento, caminando por la calle, entrando en tiendas, haciendo cola en el aeropuerto, asistiendo a eventos deportivos, la conducción de sus coches, y la utilización de espacios públicos. Los investigadores de la facultad de derecho de Georgetown estimaron que uno de cada dos adultos estadounidenses — 117 millones de personas — ya están en los sistemas de reconocimiento facial de las fuerzas policiales.

Este tipo de vigilancia tendrá un efecto escalofriante en la voluntad de las personas a ejercer sus derechos para hablar y estar políticamente comprometidos, dice el informe. Las fuerzas de policía de Estados Unidos ya ha utilizado el reconocimiento de la cara en protestas políticas, y puede utilizar pronto el reconocimiento facial con las cámaras adosadas al cuerpo, para identificar a gente en la oscuridad, y para proyectar lo que alguien pudo parecer de un bosquejo de la policía o aún una pequeña muestra del DNA.

En 2012, David Lyon, director del Instituto de vigilancia de la Universidad de Queen, escribió que en un contexto moderno de vigilancia, la información que los proxies para la persona se compone de “datos personales” solo en el sentido de que se originó con el cuerpo de una persona y puede afectar sus posibilidades de vida y opciones. Nuestros inicios de sesión, historial de navegadores, amigos de Facebook, mensajes de Twitter, o registro de viajes, son detalles de nuestra vida personal, pero no son, incluso cuando están reunidos, toda la historia. Y, sin embargo, como escribió Lyon, “el doble de datos fragmentarios tiende a ser más confiable que la persona, que prefiere contar su propia historia”. Te guste o no, en el mundo que estamos construyendo, tú eres la representación; todos somos los datos.

El reconocimiento facial emplea algoritmos informáticos para seleccionar detalles sobre la cara de una persona de una foto o un vídeo para formar una plantilla. Como explica el informe, la policía utiliza el reconocimiento facial para identificar sospechosos desconocidos comparando sus fotos con imágenes almacenadas en bases de datos y escaneando espacios públicos para tratar de encontrar objetivos específicos pre-identificados.

Pero ningún sistema de reconocimiento de rostro es 100 por ciento exacto, y los falsos positivos — cuando la cara de una persona se ajusta incorrectamente a una imagen de plantilla — son comunes.

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Las investigaciones demuestran que el reconocimiento de la cara identifica erróneamente a los afroamericanos y a las minorías étnicas, a los jóvenes y a las mujeres a tasas más altas que los blancos, las personas mayores y los hombres, respectivamente. Y debido a las prácticas policiales bien documentadas, todas las bases de datos criminales — incluyendo las bases de datos “mugshot” — incluyen un número desproporcionado de afro-americanos, latinos e inmigrantes.

Por ambas razones, las inexactitudes en los sistemas de reconocimiento facial afectarán desproporcionadamente a las personas de color.

Reconocimiento Facial en Estados Unidos

El FBI, que tiene acceso a por lo menos 400 millones imágenes y es la fuente central para la identificación del reconocimiento facial para las agencias federales, estatales y locales de policía, no ha abordado el problema de los falsos positivos y los resultados inexactos. Ha llevado a cabo pocas pruebas para asegurar la exactitud y no ha hecho nada para asegurar que sus socios externos — las agencias federales y estatales — no utilicen el reconocimiento facial de maneras que permitan que personas inocentes sean identificadas como sospechosas criminales.

La tecnología de reconocimiento facial de Amazon identificó, en julio de 2018, falsamente a 28 miembros del Congreso de los Estados Unidos como personas que han sido arrestadas por delitos, según la Unión de libertades civiles de Estados Unidos (ACLU).

Otra prueba sobre los ciudadanos del norte de California del polémico software Rekognition de Amazon también encontró que las personas de color fueron erróneamente desproporcionadas en una base de datos, suscitando nuevas preocupaciones sobre el sesgo racial y el potencial de abuso por las fuerzas policiales.

El informe siguió las revelaciones en mayo de 2018 de que Amazon emprendió la comercialización (vender lo que se produce; véase la comercialización, por ejemplo, de productos) o/y, en muchos casos, marketing, o mercadotecnia (como actividades empresariales que tratan de anticiparse a los requerimientos de su cliente; producir lo que se vende) y la venta de la tecnología Rekognition a las agencias de policía.Si, Pero: Pero la prueba refuerza el hecho de que la vigilancia facial no es segura para el uso del gobierno, y que dicha vigilancia facial se podrá usar para poder vigilar y vigilar discriminaciones que se dirigen a comunidades de color, inmigrantes y activistas.

ACLU utilizó el mismo sistema de reconocimiento facial que Amazon ofrece al público, escaneando las coincidencias entre imágenes de rostros. De las 28 personas mal identificadas por la prueba de la juventud, 11 de ellas eran personas de color, casi el 40% de las que no coincidían, a pesar del hecho de que las personas de color conforman solo el 20% de los miembros del Congreso. Seis miembros del Caucus negro del Congreso fueron incluidos en los resultados falsos.

Amazon defendió su tecnología en un comunicado, diciendo que los resultados de la misma podrían “probablemente mejorarse” si la prueba hubiera incrementado los “umbrales de confianza”, es decir, la probabilidad de que Rekognition encontrara una coincidencia. ACLU utilizó un umbral de confianza del 80%, pero Amazon dijo en su declaración: “cuando se utiliza el reconocimiento facial para las actividades policíacas, guiamos a los clientes a establecer un umbral de al menos 95% o más.”

Sin embargo, el grupo de los civiles ha señalado que utilizó la configuración de coincidencia predeterminada que Amazon ha establecido para Rekognition, y que la compañía actualmente hace referencia a una métrica de confianza del 80% para reconocer caras en su propio sitio Web.

La respuesta de Amazon parecía admitir que su tecnología no funcionaría bien en su modo predeterminado. Tampoco hay pruebas de que Amazon estuviera realmente guiando a la policía a utilizar el umbral más alto, y que incluso si la compañía hacía esas recomendaciones, no había garantías de que la policía utilizara esa norma. La tecnología permite que las fuerzas de policía cambien esos umbrales.

Tres miembros del Congreso escribieron a Bezos en Julio de 2018 solicitando copias de cualquier evaluación interna de exactitud o sesgo que Amazon había realizado en Rekognition y una lista de los policías o agencias de inteligencia que utilizan el software o han estado en contacto con la compañía sobre su posible adquisición. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). La carta decía que “la eficacia y el impacto de la tecnología aún no se entienden plenamente” y señalaba que ni el Congreso ni las legislaturas estatales han aprobado leyes que autorizan explícitamente el uso del reconocimiento facial por las fuerzas de policía.

Los estudios han encontrado que la tecnología de reconocimiento facial identifica erróneamente a los negros, las mujeres y los jóvenes a tasas más altas que los hombres blancos más viejos.

Si la policía utiliza la tecnología de Amazon a gran escala, “cientos de miles de personas están incorrectamente identificadas”, dijo Cyril, señalando que impactaría a “las personas de color y particularmente a los negros que ya están discriminados, en los Estados Unidos, en los actuales sistema de vigilancia, que ya se enfrentan a interacciones peligrosas con la policía.

Amazon no ha divulgado qué agencias de policía pueden estar utilizando el software.

Microsoft pidió, también en julio de 2018, que la tecnología de reconocimiento facial sea regulada por el gobierno, con leyes que establezcan los usos aceptables de la misma. El Presidente de Microsoft pidió una “Comisión de expertos” bipartidista del Congreso para examinar la regulación de la tecnología en los Estados Unidos. Afirmó que “parece especialmente importante buscar una regulación gubernamental (o, en ocasiones, de la Administración Pública, si tiene competencia) reflexiva de la tecnología de reconocimiento facial, dadas sus amplias ramificaciones sociales y su potencial de abuso”, pues “sin un enfoque reflexivo, las autoridades públicas pueden depender de enfoques tecnológicos defectuosos o sesgados para decidir a quién rastrear, investigar o incluso arrestar por un delito”.

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):

Microsoft es la primera compañía de tecnología grande que plantea alarmas graves sobre una tecnología cada vez más buscada para reconocer la cara de una persona de una foto o a través de una cámara.

El reconocimiento facial nos roba los detalles

Las caras siempre han sido utilizadas como una herramienta de identificación. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Se sabe que los agentes de policía y el gobierno utilizan las caras para clasificar sistemáticamente a algunas personas aparte de otras.

Puntualización

Sin embargo, incluso en esos casos, simplemente tener una imagen de una cara no era lo mismo que saber todo acerca de alguien.Si, Pero: Pero esto es lo que hace el reconocimiento facial: permite a cualquiera asumir que mirar la cara de alguien significa conocerlos. Actualmente se están construyendo estructuras de vigilancia que harían esta hipótesis por defecto. Tu cara fue asumida una vez para ocultar tus secretos. Ya no se le permitirá.

Aún así, lo que el reconocimiento facial realmente reconoce — una abstracción basada en datos de nuestra cara — solo puede ser una representación superficial. Esta es la razón por la que sentimos injusticia y miedo cuando nos enteramos del estado de vigilancia de China, donde los nombres de los culpables de delitos menores como cruzar se muestran públicamente. Porque no sabemos la historia completa. No sabemos por qué estaban cruzar.

En última instancia, el reconocimiento facial nos roba los detalles. Hace que nuestras caras sean lisas y estériles, sin profundidad ni personalidad. Los contornos, y los misterios que esconden, son aplastados. Nuestros rostros se desprenden de los matices de las vidas que representan. Y porque, a diferencia de los nombres, nuestras caras son (por ahora) características permanentes, nunca podemos alterarlas o esconderlas de cualquiera que quiera usarlas para bien o para mal.Entre las Líneas En resumen, nuestros rostros se transformarán de herramientas humanas — puertas de acceso a la comprensión y empatía — a las mismas cosas que Negroponte imaginó: herramientas computacionales.Entre las Líneas En el mundo que el reconocimiento facial nos está llevando hacia, su cara se convertirá estrictamente en una interfaz. Se convertirá en una pantalla.

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