Es hora de llegar a un consenso sobre el reconocimiento facial a través de proyectos de ley
mayo 15, 2019
En Estados Unidos, el FBI comenzó a utilizar los Sistemas automatizados de Identificación de Huellas Dactilares (en inglés, AFIS) en 1975. Durante los últimos 44 años, la tecnología se ha convertido en una herramienta de investigación confiable, implementada dentro de un marco de procedimientos que faculta a las autoridades a la vez que protege el interés público.
Ahora hay una nueva herramienta, reconocimiento facial y, como las huellas dactilares, tiene el potencial de mejorar significativamente la eficacia y la eficiencia de las investigaciones policiales.
Esto es particularmente cierto en casos de delitos violentos, robos, secuestros y personas desaparecidas, donde establecer una línea de tiempo e identificar a los sospechosos lo más rápido posible es clave.
Hoy en día, algunos de los casos más atroces de dicho país siguen sin resolverse con demasiada frecuencia, según los datos más recientes de informes de crímenes universales del FBI, menos del 50% se cierran con un arresto. Es hora de capacitar a las agencias de aplicación de la ley con reconocimiento facial para que puedan hacer lo que mejor hacen: mantener a nuestras comunidades seguras.
Si bien el Centro para la Innovación de Datos encontró que casi la mitad de los estadounidenses se sienten cómodos con el uso del reconocimiento facial por parte de la policía en ciertas circunstancias, sigue habiendo muchos opositores vocales que, creo, desconocen las realidades del trabajo de investigación y tienen una visión pesimista de la aplicación de la ley Compromiso de las agencias de preservar los derechos del público.
Armados con una mejor comprensión de cómo se utilizan los biométricos hoy y cómo se puede implementar el reconocimiento facial de manera responsable (siguiendo las pautas existentes para otras tecnologías de investigación biométrica), creo que esos oponentes y la mayoría de los estadounidenses se sentirían cómodos con el uso del reconocimiento facial por parte de la policía.
En el pasado, los investigadores forenses sacaban huellas dactilares latentes de la escena de un crimen y las comparaban manualmente con las huellas conocidas. Hoy en día, las impresiones de la escena del crimen están digitalizadas, y los examinadores de huellas digitales especialmente capacitados marcan las características únicas, o "minucias", en la impresión antes de enviarla para una búsqueda de AFIS.
Las huellas dactilares en AFIS se recopilan directamente de los delincuentes detenidos. La búsqueda utiliza algoritmos complejos para comparar la minucia de la impresión de la escena del crimen contra miles y, a veces, millones de impresiones conocidas previamente recopiladas, que devuelven coincidencias potenciales mucho más rápidamente que las búsquedas manuales del pasado.
Los organismos encargados de hacer cumplir la ley que deseen utilizar el reconocimiento facial deben seguir los mismos procedimientos que hacen con las huellas dactilares. En la escena del crimen, los investigadores recuperarían videos o imágenes fijas, si estuvieran disponibles, y los prepararían para procesarlos en un sistema de identificación biométrica automatizado. Un ABIS es simplemente una base de datos expandida, que podría incluir imágenes faciales, huellas dactilares y otras modalidades biométricas.
Al igual que en el caso de AFIS en la actualidad, las búsquedas faciales en ABIS solo devolverán una lista de coincidencias potenciales clasificadas según una métrica de precisión conocida como "certeza de coincidencia". Estas coincidencias potenciales son evaluadas por un examinador (humano) capacitado que finalmente realiza una evaluación decisión de identificación.
Los umbrales de certeza de coincidencia para los sistemas biométricos se determinan a través de pruebas de colaboración entre los organismos encargados de hacer cumplir la ley, los proveedores de tecnología y el Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología, que es ampliamente considerada la autoridad mundial en cuanto a la precisión y efectividad de los sistemas biométricos. A medida que los sistemas de reconocimiento facial han madurado en los últimos 20 años, el NIST ha estado muy involucrado en la determinación de los umbrales apropiados para la precisión del sistema.
En las pruebas más recientes del NIST contra una base de datos de 12 millones de fotos, el algoritmo de reconocimiento de mayor rendimiento no pudo hacer coincidir correctamente una cara en solo el 0.45% de las búsquedas, e identificó falsamente una cara con menos frecuencia. La diferencia de precisión entre los que tienen el mejor rendimiento y los siguientes 50 o más algoritmos suele ser décimas o centésimas de porcentaje de un evento.
Es importante comprender cuán minúscula es la variación en las tasas de precisión de los diferentes algoritmos en las pruebas estrechamente restringidas porque, si bien las agencias de aplicación de la ley deben buscar absolutamente tecnologías de reconocimiento facial que las pruebas independientes determinan que son muy precisas, las agencias también deben considerar la importancia del almacenamiento de datos. y costos de procesamiento, seguridad de datos y velocidad de coincidencia. Ninguna tecnología es perfecta, y los organismos encargados de hacer cumplir la ley lo entienden, razón por la cual se requiere la intervención humana para las decisiones de identificación y otros procedimientos de verificación. Por la misma razón, las pruebas independientes de todos los factores del rendimiento de un sistema biométrico son fundamentales para las decisiones de compra de las fuerzas del orden público.
Desafortunadamente, algunas agencias han optado por usar tecnologías de reconocimiento facial que no han sido probadas por el NIST, y han sido criticadas con razón por hacerlo. Las compañías que afirman que sus sistemas no pueden separarse de otras tecnologías patentadas para realizar pruebas independientes ponen en duda su compatibilidad con los protocolos de investigación confiables, los datos utilizados para desarrollar sus algoritmos de comparación y su viabilidad como herramientas seguras, rápidas y rentables para la investigación que puede realizar de forma fiable sin depender de una empresa privada.
Los algoritmos de reconocimiento facial que el NIST no ha probado ni calificado de forma independiente deben descalificarse de la consideración de los organismos encargados de hacer cumplir la ley.
El reconocimiento facial se puede implementar con gran efecto como una herramienta de generación de leads. Pero debe hacerse de una manera que limite la intrusión de las agencias policiales en la vida pública y requiera experiencia humana en la toma de decisiones finales, tal como se ha hecho con las huellas dactilares durante décadas. Los organismos encargados de hacer cumplir la ley deben ser proactivos y específicos en la comunicación de los métodos mediante los cuales usarán tecnologías de reconocimiento facial y sus objetivos para hacerlo. A través de esfuerzos colaborativos y transparentes para implementar de manera responsable potentes tecnologías biométricas, el público puede confiar en que, en manos de los organismos encargados de hacer cumplir la ley, el reconocimiento facial sirve su interés en la seguridad y protege sus derechos a la privacidad.