La vigilancia masiva con reconocimiento facial le "funciona" a Nueva York

La vigilancia masiva con reconocimiento facial le "funciona" a Nueva York
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El mantener una constante vigilancia por medio de sistemas de reconocimiento facial en nombre de la seguridad nacional parece que le está funcionando a Estados Unidos, y decimos "parece" porque el debate en torno a la privacidad sigue presente, esto sin importar que diversas organizaciones estén luchando por frenarlo.

A pesar de los aparentes buenos resultados que ha traído la implementación de sistemas de reconocimiento facial, la realidad es que aún están lejos de ser perfectos, lo que ha llevado a diversos problemas derivados de fallos en la identificación. Dentro de todo esto, Nueva York es uno de los estados que presume a todo el país, y al mundo, que la inversión en este tipo de sistemas significa un verdadero cambio, aunque no haya pruebas claras de ello.

Más de 21.000 investigaciones abiertas por fraude

El pasado lunes 21 de agosto, Andrew M. Cuomo, gobernador de Nueva York, salió a confirmar que desde que se aprobó el aumento en sistemas de reconocimiento facial en las calles en enero de 2016, se han abierto más de 21.000 casos por posible robo de identidad, lo que ha llevado a más de 4.000 arrestos y más de 16.000 personas con una investigación en curso.

Según Cuomo, esta tecnología les ha permitido reducir la tasa de fraudes, robos de identidad y otro tipo de crímenes, pero sobre todo a retirar conductores peligrosos de las calles, que en los últimos años se había convertido en un serio problema. Lo anterior se debe a que es relativamente sencillo comprar identidades de personas encarceladas que sirven para, por ejemplo, tramitar licencias de conducir.

El Departamento de Vehículos Motorizados de Nueva York (DMV) ha aumentado su capacidad de detección de posibles fraudes gracias al reconocimiento facial, lo cual ha sido ideal para identificar a personas que tratan de sacar una segunda licencia después de que la suya fue revocada o suspendida por alguna falta a la ley.

A pesar de estas cifras, el gobierno de Nueva York no hay hecho públicos los datos acerca de las personas con condenas definidas, algo importante sabiendo que a día de hoy el reconocimiento facial aún tiene muchos fallos.

Nyc Traffic

Una tecnologia con muchas mejoras por delante

Dentro de todo esto, la Oficina de Responsabilidad del Gobierno (GAO) publicó en agosto de 2016 un nuevo informe que asegura que la base de datos de reconocimiento facial del FBI tiene 30 millones de similitudes. Algo gravísimo si contemplamos que la mayoría de estas fotografías pertenecen a extranjeros que solicitaron una visa, ciudadanos estadounidenses con pasaporte, la base de datos biométrica del Departamento de Defensa y las bases de datos de licencias de 18 estados.

Es decir, el FBI se ha hecho con fotografías de más del 60% de los estadounidenses sin su consentimiento, las cuales pueden ser usadas sin ningún tipo de orden judicial o sin tener que demostrar que existe una sospecha clara.

Por su parte, el Comité de Supervisión de la Cámara de Representantes reveló que más del 80% de las personas que están dentro de esta gran base de datos de FBI no tienen registros de detención o faltas a la ley. Incluso se demostró que el sistema usado por el FBI arroja datos erróneos el 15% de las veces y que la identificación de mujeres de raza negra es la que más fallos muestra superando el 50% de las consultas.

Face Recognition Privacy

Curiosamente, la mayoría de los estadounidenses no están en contra de esta medida, ya que la justificación en torno a la seguridad nacional ha sido suficiente para permitir que algo así esté avanzando. De hecho, a Nueva York se le están uniendo Nueva Jersey, Maryland y Connecticut para tener una base de datos única dentro del DMV, lo que ayudará a identificar a personas con múltiples licencias de conducir.

Por otro lado, Vermont exigió en mayo de esto año un alto al uso del reconocimiento facial en el DMV para cuestiones de tránsito, esto hasta que no se garantice una mayor fiabilidad del sistema.

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