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A adesão dos diferentes tipos de mercados ao uso de ferramentas de biometria facial é um tópico que vem sendo debatido cada vez mais dentro da grande mídia. Esse tipo de tecnologia, que, de acordo com Allied Market Research, deve movimentar uma soma de mais de R$ 50 bilhões em 2022, é prática, eficiente e pode ser aplicada nos mais diversos setores da indústria, como na Saúde, com o monitoramento ativo dos pacientes para entregar soluções mais assertivas e humanizadas; em empresas, na gestão de pontos de funcionários; e no setor de Segurança Pública, ajudando a identificar foragidos da justiça. No entanto, na mesma medida em que esses sistemas se desenvolvem e multiplicam, devemos ficar atentos à maneira como ensinamos as máquinas, para que não se tornem parte de um mecanismo de retroalimentação de uma sociedade desigual e, muitas vezes, racista.
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Assim como dito anteriormente, uma das aplicações da tecnologia de Reconhecimento Facial está no setor de Segurança Pública. Diferentes regiões e estados do país, como a Bahia, têm investido na incorporação dessa tecnologia para servir como aliada no trabalho dos profissionais da área de segurança, realizando, a partir das câmeras instaladas em locais públicos, a identificação de suspeitos e foragidos. No entanto, também tem se mostrado recorrente os casos de falha e equívoco que esses sistemas apresentam ao analisar a face de pessoas e contribuir com investigações. Recentemente, tivemos um caso inusitado no qual o ator norte-americano, Michael B. Jordan, conhecido por sucessos como “Creed” e “Pantera Negra”, foi indicado, erroneamente, como um dos suspeitos de participar de uma chacina que ocorreu no Ceará. A foto do ator esteve ao lado dos suspeitos de cometer o crime.
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Esse é um caso que ganhou notoriedade e que foi tratado por muitos por um viés cômico, porém, ressalta muito bem o impacto que a tecnologia de Reconhecimento Facial pode causar social e legalmente, principalmente à população negra e asiática, se não for ensinada da maneira correta. Em um país como o Brasil, no qual a maioria da população carcerária é composta por pessoas negras, a porcentagem da população prisional que se considera negra é de 66,3%, como revela o 15º Anuário Brasileiro de Segurança Pública, divulgado em 2021 pelo Fórum de Segurança Público, é importante fazer um exercício crítico e avaliar como podemos implementar nossos softwares de uma maneira que não sirva para aumentar esses números equivocadamente.
Antes de falar sobre o motivo das falhas e o que podemos fazer para preveni-las, é importante abordar como funciona a Biometria Facial. O Reconhecimento Facial é uma tecnologia desenvolvida com o propósito de identificar pessoas a partir de padrões da face. Isso é feito por meio do uso de Inteligência Artificial, que, por sua vez, é desenvolvida e alimentada através de machine learning, o processo de aprendizado da máquina. A tecnologia utiliza algoritmos matemáticos para analisar os diferentes pontos da face, específicos para cada indivíduo. O resultado desse processo é um código capaz de identificar a pessoa.
O problema que analisamos nessa conversa acontece justamente no processo de aprendizado das máquinas, o machine learning. Muitas empresas que trabalham com o desenvolvimento de programas de Reconhecimento Facial utilizam um banco de imagens com pouca diversidade, compostos, na maioria das vezes, por homens e mulheres brancos. A falta de repertório necessário para o processo de mapeamento das faces é o que causa o problema em debate. Muitas vezes, as máquinas que foram viciadas em um único viés entregam matchs errados ou são incapazes de analisar rostos negros ou asiáticos, por exemplo.
O resultado de tudo isso já pode ser visto, não apenas no Brasil, como também no restante do mundo. Casos de acusações e prisões injustas trazem um impacto físico e moral em quem é prejudicado por sistemas que foram desenvolvidos de maneira enviesada. Não apenas isso, mas em um país miscigenado como o Brasil, não incluir a diversidade de faces que nos cercam é negar o acesso da população às tecnologias e ferramentas que vão ser fundamentais para o nosso futuro.
É válido ressaltar que as máquinas não têm nenhum tipo de consciência própria e, apesar do que a ficção científica indica, não devem ter, pelo menos em um futuro próximo. Portanto, cabe a nós, humanos por trás das telas, investirmos em sua aprendizagem. Faremos isso trazendo maior diversidade às suas referências e aos seus bancos de imagem. A igualdade também é um direito no ambiente virtual e devemos lutar por ela.
Para quem se interessou pelo debate, um bom material de estudo é o documentário Coded Bias (2020), disponível na Netflix.
Victor Gomes é CEO da Gryfo
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