Déficits do monitoramento por reconhecimento facial

O reconhecimento facial é uma classe de monitoramento, comumente utilizado para localização de foragidos, promover segurança de shoppings, lojas de conveniência ou locais públicos. Uma tecnologia avançada, mas que ainda contém certos déficits, pois esse tipo de monitoramento possui a tendência a ter falsos positivos, e essa inexatidão traz à tona um problema, que é o fato de revelar uma deficiência, que comumente é cometida pela polícia dos EUA.

Uma decorrência dessa problemática sucedeu ano passado, no condado de Wayne (EUA), exteriorizando claramente esse déficit. Um homem negro foi acusado de furtar uma loja, as câmeras de vigilância o "reconheceram" e ele foi levado á delegacia. O problema é que alguns sistemas não são tão efetivos quanto gostaríamos e até mesmo os algoritmos podem nos confundir, principlamente quando se trata de pessoas negras, e ao ser acusado e levado à degacia o homem disse como defesa: "nem todos os homens negros são iguais" e no fim, chegaram à conclusão de um falso positivo. O reconhecimento facial pode ser impreciso, principalmnete para localizar pessoas de cor escura, isso sim pode ser traumático, e até mesmo acarretar em discriminação.

Fato esse que se enquadra em um dos grandes problemas encontrados na legislação de proteção de dados brasileira: A discriminação por meio de tratamento de dados sensíveis, como raça, etnia, religião que gerem algum tipo de discriminação. Para se ter uma ideia um levantamento inédito feito pelo Condege (Conselho Nacional de Defensores Públicos-Gerais), mostra que 83% dos presos injustamente por reconhecimento fotográfico no país são negros. Essa problemática levantada tem maior a penalidade aplicada aos entes que subordinam o usuário a esse tipo de constrangimento, sendo um dos maiores pontos de tensão entre os direitos fundamentais e o uso da tecnologia de reconhecimento facial.

Vale ressaltar que com o início da pandemia reduziu mais ainda a taxa de assertividade do reconhecimento facial, o que fez os números de erros crescerem exponencialmente, tendo por consequência o aumento para 50% a probabilidade de erro de acordo com o NIST (National Institute of Standards and Technology). E não é só isso, a cor e formato da máscara também exerce influência sobre a detecção facial do indivíduo, pois o algoritmo que faz leitura através do distanciamento dos olhos e a boca terá maior dificuldade em fazer a leitura facial de uma pessoa que usa máscara corretamente, cobrindo o nariz e a boca. Já era difícil utilizar esse sistema de captação em aglomerado, por conta de captação, luz e ângulo facial; o uso de máscaras é só mais um desafio.

Após ser comprovado que o reconhecimento facial têm mais dificuldade em diferenciar negros, na tentativa de sanar este problema foi gerado uma polêmica no condado de Lincoln (EUA). O Governo isentou a população negra do uso obrigatório da máscara em meio a pandemia, onde segundo o jornal New York Post, seria para evitar que sejam confundidos com criminosos. Uma decisão um tanto polêmica.

Os perigos e as incertezas da captação facial fizeram com que a Amazon, IBM e Microsoft, três grandes empresas tecnológicas, parassem de negociar tecnologia de reconhecimento facial com a polícia americana, por enquanto elas não estão oferecendo esse tipo de software, até mesmo para preservar a imagem das próprias empresas ou acabar com o uso desmedido do mal manuseio dessa tecnologia. Enquanto isso, superando as barreiras, a empresa russa NtechLab está um passo a frente, fazendo identificação facial somente com a leitura ao redor dos olhos

Ao falar de reconhecimento facial, as pessoas se limitam muito e nem se quer percebem que ele está mais presente do que imaginamos, o desbloqueio do smartphone, a aprovação de um pagamento, a checagem de identificação feita pelo google fotos ou rede social que associa as fotos a um perfil, tudo isso feito através do reconhecimento facial.

Enquanto isso no Brasil a exigência de uso de reconhecimento facial em maioria se respalda para controle de fraude em transportes públicos de benefício gratuidade e segurança pública, como por exemplo em estádios de futebol. Vale ressaltar que nossos aeroportos internacionais já contam com sistemas inteligentes de monitoramento por câmeras de reconhecimento facial.

Já em Nova York, é comum a prática de uso de reconhecimento facial, mas recentemente foi aprovado um projeto (ainda não sancionado) que proíbe o uso de tecnologias de reconhecimento facial e outras formas de identificação biométricas em escolas públicas e privadas até o ano de 2022. O intuito do uso de câmeras é detectar pessoas indesejadas, mas a preocupação é que também poderia ser utilizado para vigiar o aluno e criar bancos de dados com informações sensíveis sobre os estudantes. No Brasil, tratar dados de menores reservam para si maiores garantias de segurança, além de requerer o consentimento explícito de ao menos de um dos pais para que haja o tratamento de dados.

Contudo, acredito que banir o uso dessa tecnologia não seria a solução mais sensata, a tecnologia não é um problema, e sim a forma como a utilizamos, é uma potencialidade em que precisamos explorar formas de regulamentá-la na tentativa de mitigar essas problemáticas dessa tecnologia. No Brasil não temos essa iniciativa de abolir o reconhecimento fácil e sim regulamentar seu uso, até porque o monitoramento não é limitado ao reconhecimento facial. Ultrapassando essas etapas, a tendência inescapável é começamos a entender mais às variações entre modos de captura facial, como a detecção do rosto humano, caracterização facial, detectar e conseguir identificar expressões faciais, por exemplo: se é homem ou mulher, reconhecimento fácil com atribuição de ID único, inovar nos processo de identificação do indivíduo (que pode ser feito através dos pontos de ligação da face com o distanciamento entre os olhos, boca e nariz ou alguma outra opção que não fosse somente o uso dos pontos faciais). O ideal é explorar o uso dessa tecnologia de forma a beneficiar a sociedade e o mercado, utilizando-se uma das bases legais instituídas pela LGPD para aplicação do caso concreto, a base mais comum para esse tipo de tratamento é para fins exclusivos de segurança pública.

*Amanda Ketre, analista jurídica da Spot Metrics e graduanda pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro, é responsável pelas funções típicas de Direito Societário dentro da companhia. Além disso, atua com o processo de adequação à Lei Geral de Proteção de Dados. Atualmente, exerce funções como o desenvolvimento de pesquisas, artigos e interpretação de tendências globais/locais no campo da privacidade de dados e "consumer law".

Sobre a Spot Metrics:

Criada em 2015, a Spot Metrics é a empresa desenvolvedora da plataforma de inteligência de dados e CRM mOS, (marketing Operating System). A empresa trabalha para gerar valor por meio de dados, a fim de que os clientes consigam tomar decisões assertivas sobre o negócio. O que antes era impossível ter conhecimento como: qual o valor do cliente, quando será a próxima compra dele, quantos clientes estão prestes à não se relacionar mais com a loja ou shopping, agora é possível com a expertise da Spot Metrics.