El miércoles por la noche, el representante de Florida Matt Gaetz (R) tomó el piso de la Cámara para reclamar que los miembros de la mafia que descendieron sobre el edificio del Capitolio ese mismo día eran “Antifa”. Como prueba, simplemente afirmó que había “pruebas bastante convincentes de una empresa de reconocimiento facial”. Su declaración probablemente se remonta a una fuente flexible y ahora eliminada Washington Times artículo que contiene un reclamo que fue posterior completamente desacreditado. Sin embargo, aunque el artículo ha sido eliminado, la afirmación de que el reconocimiento facial ha demostrado que la identidad de estas personas resuena en las secciones de comentarios de las redes sociales y de Internet, mientras se ignora el hecho de que ni siquiera es así como debe funcionar el reconocimiento facial. en primer lugar. Está destinado a ser un punto de partida para las investigaciones, si es que se utiliza.
“Lo principal que hay que tener en cuenta es que el reconocimiento facial no es perfecto”, dice Marios Savvides, profesor de inteligencia artificial y director del Centro de Biometría CyLab de Carnegie Mellon. Hemos visto versiones demasiado simplificadas de reconocimiento facial en la cultura pop en las que un programa de computadora escupe una coincidencia definitiva, pero ese no es el caso en la realidad.
En situaciones de reconocimiento facial del mundo real, los investigadores alimentan el algoritmo con imágenes o cuadros de un video y la computadora luego crea una plantilla del rostro de la persona que puede comparar con una base de datos de individuos. “En función del grado de coincidencia de esas plantillas, se obtiene una lista de individuos por orden de clasificación”, explica Savvides. “Hay una coincidencia superior que podría ser del 89 por ciento, luego otra al 85 por ciento y más adelante”. No proporciona a las fuerzas del orden, ni a quienquiera que esté realizando la investigación, una coincidencia definitiva y no lo tratan como tal.
Dependiendo del alcance del caso o la investigación, la lista de posibles coincidencias puede variar en tamaño. “Podrían ser 20, 50 o los 100 mejores partidos”, dice Savvides. “Depende de variables como la gravedad del delito. Para un caso de alto perfil como el caso del Maratón de Boston, buscarían por cientos “.
Incluso confiar en el reconocimiento facial como punto de partida para la aplicación de la ley puede resultar problemático. El año pasado, La policía de Detroit arrestó a Robert Julian-Borchak Williams, convirtiéndolo en el “primer relato conocido de un estadounidense que fue arrestado injustamente en base a una coincidencia defectuosa de un algoritmo de reconocimiento facial”, según el New York Times. En ese caso, la policía de Detroit consiguió una coincidencia después de que la tecnología de reconocimiento facial analizara una imagen con la Red Estatal de Fotos de Agencias (SNAP), que es supervisada por un colectivo de investigadores de varias agencias.
Un preguntas frecuentes oficiales sobre el programa SNAP establece explícitamente que el reconocimiento facial no es una forma de identificación positiva e incluso expone el potencial de falsos positivos.
Esos problemas con la precisión también explican por qué no escucha acerca de los datos de reconocimiento facial que aparecen en los escenarios de los tribunales. “Que yo sepa, nunca se ha presentado como prueba en un tribunal en ningún lugar del país”, dice Farhang Heydari, director ejecutivo del Proyecto Policial y profesor adjunto de NYU Law. “En este momento, el reconocimiento facial se considera demasiado poco confiable para ser utilizado como evidencia en cualquier lugar “.
Esos problemas de confiabilidad tampoco son consistentes en todas las poblaciones, lo que complica aún más el asunto. Varios estudios realizados por organizaciones como el MIT y el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología han demostrado que los sistemas de reconocimiento facial son hasta 100 veces más precisos al leer rostros caucásicos en comparación con los de personas afroamericanas o asiáticas.
El reconocimiento facial ha mejorado drásticamente en los últimos años, especialmente durante los últimos 12 meses, según Savvides, quien cita los mandatos de máscara de la pandemia COVID-19 para motivar a los investigadores a superar los problemas que surgen con los rasgos faciales ocluidos. Pero, todavía tiene un largo camino por recorrer antes de que se acerque al tipo de credibilidad legal que disfrutan otras técnicas como las huellas dactilares y las pruebas de ADN.
Si bien es probable que no vea el reconocimiento facial como evidencia sólida de los fiscales en el corto plazo, expertos como Heydari creen que debería presentarse en los tribunales con más frecuencia de lo que lo hace actualmente. “La mayoría de los abogados defensores nunca saben que el reconocimiento facial se está utilizando en su caso y no creo que eso sea correcto”, dice, “Independientemente de si está a favor del reconocimiento facial en general, creo que los acusados tienen un derecho constitucional para saber qué tecnología se está utilizando en su investigación “. Entonces, sería más claro si la posibilidad de cualquiera de esos problemas conocidos de reconocimiento facial podría haber surgido durante el proceso de investigación.
En el caso del artículo del Washington Times que inició todo esto, el caso es mucho más claro. La publicación ha eliminado el artículo y la empresa de inteligencia artificial en cuestión, XRVision, ha declarado públicamente a través de su abogado que nunca proporcionó nada parecido a lo que afirmaba el artículo. Si bien ese tipo de evidencia completa es útil para la aplicación de la ley y el sistema legal, es probable que no se sostenga en los tribunales de los hilos de comentarios de Facebook.