A matéria fez uma visita a um laboratório da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) para compreender o funcionamento desta tecnologia. Na prática, esse sistema compara imagens capturadas pelas câmeras com fotos em um banco de dados, avaliando características como a textura da pele, olhos e boca. No entanto, a precisão do reconhecimento nem sempre é confiável.

 Além disso, é fundamental que o banco de dados esteja sempre atualizado com fotografias recentes para assegurar a exatidão. A Unicamp também investiga métodos para contornar o sistema, como a utilização de máscaras ou mudanças na aparência facial. “É uma guerra de gato e rato. Antes falsificavam cheques, agora tentam enganar a biometria”, comenta o pesquisador.

Desde que o Campeonato Brasileiro foi retomado, as equipes foram obrigadas a implementar o reconhecimento facial nas entradas dos estádios. Essa ação busca dificultar a atuação de cambistas e auxiliar a polícia na localização de fugitivos da lei.

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Nos condomínios, a inovação também progride. Em áreas como Perdizes, parte oeste de São Paulo, os residentes têm aprovado a colocação de câmeras direcionadas às vias públicas. O Profissão Repórter participou de uma reunião de moradores que aprovou a introdução do sistema, com um custo mensal variando de 500 a 1.500 reais, rateado entre os condôminos.

Apenas na cidade de São Paulo, o projeto Smart Sampa já incluiu em torno de 31 mil câmeras, 20 mil de uso público e 11 mil privadas, que estão conectadas ao sistema da administração municipal. Desde novembro do ano passado, aproximadamente 1,5 mil fugitivos foram detidos com apoio da tecnologia. O secretário de Segurança Urbana, Orlando Morando, esclarece que o sistema compara imagens em tempo real com um banco de dados da Secretaria de Segurança do Estado.

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Para que um alerta seja acionado, a semelhança entre as imagens deve ser de pelo menos 92%. O sistema já contribuiu na localização de 71 pessoas desaparecidas e resultou na prisão de mais de 2,7 mil indivíduos em flagrante.

Em uma das operações acompanhadas pelo Profissão Repórter, uma mulher procurada foi reconhecida enquanto trabalhava como vendedora ambulante no Brás. Ela foi abordada por guardas civis e levada à delegacia. De acordo com a polícia, ela tinha uma condenação por tráfico de drogas e ainda possuía cinco anos de pena a cumprir.

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O reconhecimento foi feito com base em uma foto feita pelos policiais militares que atendiam a ocorrência de roubo. De acordo com o boletim de ocorrência, os policiais faziam ronda próximo ao local onde o assalto foi registrado quando viram o jovem correndo. Os policiais então tiraram uma foto do homem preso injustamente e enviaram por whats app a outros policiais militares que estavam com as vítimas do roubo.

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Foi com base nessa foto que as vítimas reconheceram o jovem apesar de nada ter sido encontrado com ele e desde o início o pedreiro negar o crime. As vítimas repetiram o reconhecimento na delegacia e com base no testemunho delas o jovem foi condenado. Uma questão levantada pela Defensoria Pública da União que recebeu a carta do jovem é que esse reconhecimento não seguiu os procedimentos legais.

De acordo com o artigo 226 do Código de Processo Penal o reconhecimento deve ser feito com a pessoa apontada como suspeita ao lado de pessoas de características semelhantes ao descrito pela vítima no momento do registro. Caso esse procedimento não seja cumprido o reconhecimento pode ser anulado, como foi no caso do jovem paulista.

Quatro anos depois, o jovem conseguiu através de livros que estavam na biblioteca do presídio em que ele cumpria os oito anos e dez meses de condenação, escrever a carta que levou a sua soltura.  Três dos cinco ministros da 2ª turma do STF analisaram a detenção e confirmaram que o jovem foi condenado sem provas. 

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O auxiliar de apoio operacional, Eduardo de Assis Fernandes, foi preso em sua casa, no final de outubro, acusado de efetuar um assalto no estacionamento de um supermercado, em Queimados (RJ). O que chama atenção nessa história é que as vítimas desse assalto, apontaram Eduardo como o suposto assaltante, através de uma foto, do ano de 2006, na rede social. 

Segundo a vítima, um homem fingindo ser mendigo o abordou no dia 22 de julho no estacionamento do supermercado e levou uma bolsa que continha o valor de R$ 109 mil. No início de agosto, a vítima e seu irmão receberam mensagens com tentativa de extorsão via Whatsapp. 

Segundo a reportagem do Uol, a polícia então começou as investigações e identificou um ex-funcionário do estabelecimento, que foi demitido por justa causa como participante do assalto. Ele foi categorizado pelo delegado como sendo “articulador do crime”, por conhecer a rotina do supermercado, e foi preso sem provas que confirmasse a sua participação. Ao ver Eduardo Assis Fernandes na rede social do rapaz preso, a vítima concluiu que ele era o autor do assalto. 

Nas redes sociais, a família e Eduardo Assis tem feito protestos contra a prisão, afirmando que ele é inocente. “Não consigo entender como uma pessoa consegue identificar e tirar a liberdade de um pai de família, trabalhador, que paga seus impostos e nunca fez nada que desabone sua conduta, apenas por uma foto e por ser negro. Só queremos nosso familiar em liberdade, pois esse é mais um trabalhador que novamente com esse sistema medíocre e preconceituoso nós negros, pobres e moradores de comunidades somos vistos como o resto de algo que não há necessidade existencial, onde tira nosso direito de ir e vir, trabalhar para alimentar nossa família” escreve Zabela Assis, sobrinha de Eduardo 

Jorge Luiz, irmão de Eduardo também publicou um vídeo explicando tudo que aconteceu e demonstrando toda a sua revolta diante da prisão sem provas do irmão. 

“Nós não vamos ficar calado perante a prisão dele, eu vou acionar todos os órgãos que eu tiver que acionar, eu vou fazer barulho. O meu irmão não vai ficar preso por um crime que ele não cometeu, ” desabafa. 

Advogada que está a frente do caso, Débora Antunes, diz que a estratégia que será adotada no momento é pedir a revogação da prisão temporária de Fernandes.

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Após um afro-americano ser detido equivocadamente devido um erro em um programa de reconhecimento facial, entidades de defesa social e Racial norte americanas apresentaram queixa, formalmente, contra o programa e a empresa que o desenvolve. Segundo a União Americana das Liberdades Civis (ACLU), que apresentou uma queixa em seu nome em 24 de junho, “embora este seja o primeiro caso conhecido, ele provavelmente não é a primeira pessoa a ser detida e interrogada erroneamente com base em um problema de reconhecimento facial”.

O caso aconteceu em janeiro deste ano. Robert Williams foi preso em Detroit e passou 30 horas em detenção porque um programa concluiu de modo equivocado que a foto em sua carteira de motorista e a imagem de um ladrão de relógio capturado por câmeras de vigilância eram idênticas.

De acordo com Joy Buolamwini, fundadora do grupo Algorithmic Justice League, o caso revela “como o racismo sistêmico pode ser codificado e refletido na inteligência artificial (IA).

Metodologia
A IA se baseia no aprendizado automatizado dos dados inseridos pelo programador, que a máquina analisa. Se a matéria-prima for enviesada, o resultado será distorcido.
Um estudo do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, publicado em fevereiro de 2018, revelou fortes imprecisões nos principais programas de reconhecimento facial quando se trata de distinguir rostos por grupo populacional, com taxas de erro inferiores a 1% para homens brancos e de até 35% para mulheres negras.

Binóculos e arma
Nicolas Kayser-Bril, da ONG Algorithm Watch, publicou um Tuite e, nele, mostrou que o programa de análise de Imagens Google Vision avalia um termômetro nas mãos de uma pessoa branca como um binóculo e, nas mãos de um homem negro, como uma arma.

Segundo Nicolas, a avaliação do Google Vision “deve-se provavelmente ao fato de as imagens usadas no banco de dados que incluíam negros estarem mais frequentemente associadas à violência do que as dos brancos”. Em pronunciamento, o Google reconheceu que o resultado é “inaceitável”.
Programas do tipo, no entanto, são vendidos para empresas e governos em todo o mundo, e não apenas por gigantes do setor de tecnologia. “Isso dificulta a identificação das condições sob as quais o conjunto de dados é coletado, a qualidade das imagens e como o algoritmo foi criado”, diz Seda Gürses, pesquisadora da Universidade de Tecnologia de Delft, na Holanda.

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A Universidade da Califórnia em Los Angeles (UCLA) não utilizar mais a o reconhecimento facial em seu campus. Ao comparar as faces de 400 integrantes da comunidade universitária (alunos, professores e funcionários) aos rostos de criminosos e contraventores fichados, a analise retornou com 58 falsos positivos. A maior parte dos erros ocorreu na avaliação de rostos de pessoas não-brancas. A tecnologia de reconhecimento facial vinha sendo avaliada como ferramenta e segurança, para identificar os frequentadores da Universidade. O teste foi realizado pela ONG Fight for the Future.

Para a realização deste teste a ONG Fight for the Future usou um software da Amazon chamado Rekognition. Em um dos casos, a ferramenta afirmou que havia 100% de chance de os rostos comparados serem da mesma pessoa, no entanto, eram somente 2 (dois) homens negros de barba, bem diferentes um do outro.

Ao decidir não mais utilizar esta tecnologia a UCLA se une a um grupo de mais de 50 (cinquenta) universidades nos EUA que se comprometeram em não ter mais o reconhecimento facial, incluindo MIT, Harvard, Brown e Columbia.

Ao mesmo tempo que estas tecnologias são muito imprecisas e mal construídas, estão sendo aplicadas por inúmeras prefeituras e governos em torno do mundo para hiper-vigiar e perseguir minorias”

Tarcízio Silva, pesquisador

Diversos experimentos realizados por projetos de renome, como o Gender Shades, conduzido desde 2018 pelo MIT Media Lab, demontrou que reconceitos raciais são um problema recorrente nos programas de reconhecimento facial e nas inteligências artificiais que se propõem a reconhecer pessoas. O reconhecimento de homens de pele clara é muito mais preciso do que os de outros grupos.

Segundo o pesquisador de doutorado da Universidade Federal do ABC (UFABC) Tarcízio Silva, o reconhecimento facial é muito impreciso em pessoas negras: “Ao mesmo tempo que estas tecnologias são muito imprecisas e mal construídas, estão sendo aplicadas por inúmeras prefeituras e governos em torno do mundo para hiper-vigiar e perseguir minorias” disse o professor em entrevista ao portal EOnline.

Um levantamento feito pelo The Intercept Brasil no fim de novembro de 2019 revela que 90,5% dos presos por monitoramento facial no Brasil são negros. Em julho do ano passado, uma mulher foi detida por engano em Copacabana e levada à delegacia do bairro, após as câmeras de reconhecimento facial darem positivo.

O metrô de São Paulo decidiu instalar um sistema de câmeras com reconhecimento facial para, segundo a empresa, facilitar a identificação de suspeitos de crimes, fugitivos ou pessoas desaparecidas. Esta tecnologia será custará R$ 58,6 milhões e será vendida pelo consórcio Engie Ineo Johnson, formado por empresas da França e Irlanda.

Não é apenas no setor de transportes que o governo de São Paulo investe em técnologia de reconhecimento facial. No carnaval deste ano o Estado utilizou 50 drones para monitorar a folia.  Segundo o secretário da Segurança Pública (SSP) do estado, o João Camilo Pires de Campos,  as imagens foram analisadas em tempo real. O objetivo é identificar suspeitos de crimes em 644 blocos que desfilaram na capital paulista.

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