La Policía de Nueva Orleans utilizó secretamente el reconocimiento facial para vigilar las calles durante dos años

Image by Michael Förtsch, from Unsplash

La Policía de Nueva Orleans utilizó secretamente el reconocimiento facial para vigilar las calles durante dos años

Tiempo de lectura: 3 min.

Durante dos años, la policía de Nueva Orleans utilizó en secreto cámaras de reconocimiento facial en vivo para rastrear sospechosos en tiempo real, en lo que parece ser el primer programa de este tipo en una gran ciudad de los Estados Unidos.

¿Apurado? Aquí están los datos rápidos:

  • El programa violó la ordenanza municipal de 2022 que limita el uso del reconocimiento facial.
  • Se involucraron al menos 34 arrestos, incluyendo delitos no violentos.
  • La policía no informó al consejo de la ciudad sobre el uso del reconocimiento facial.

Una investigación de The Washington Post reveló que el sistema de vigilancia, operado con la ayuda de una organización privada sin fines de lucro llamada Project NOLA, realizó escaneos públicos de calles y envió alertas móviles a los oficiales sobre posibles coincidencias.

El sistema operó sin conocimiento público y violó la ordenanza municipal de 2022 que restringe el reconocimiento facial a investigaciones de delitos violentos, y no incluye la vigilancia general.

“Este es el escenario de pesadilla de la tecnología de reconocimiento facial del que hemos estado preocupados”, dijo Nathan Freed Wessler de la ACLU, según informó The Post. “Este es el gobierno dándose a sí mismo el poder de rastrear a cualquiera — por ese asunto, a todos — mientras llevamos a cabo nuestras vidas paseando en público”, añadió.

El Post informa que desde principios de 2023, el programa condujo al arresto de al menos 34 individuos, incluyendo personas acusadas de delitos no violentos. Los oficiales a menudo no mencionaban el uso de reconocimiento facial en los informes, y ninguno de los casos apareció en los informes obligatorios del departamento al consejo de la ciudad.

La Jefa de Policía Anne Kirkpatrick detuvo el programa en abril después de que un capitán planteó preocupaciones legales. “Vamos a hacer lo que dice la ordenanza […] y si encontramos que estamos fuera de esas cosas, vamos a detenerlo, corregirlo y entrar dentro de los límites de la ordenanza”, dijo, según informó The Post.

La ciudad está revisando ahora cómo se utilizó la tecnología y discutiendo actualizaciones a la ordenanza. Kirkpatrick apoya la implementación legal de la tecnología de reconocimiento facial cuando opera de manera transparente.

“¿Puedes tener la tecnología sin violar y vigilar?” preguntó, informa The Post. “Sí, puedes. Y eso es lo que estamos abogando.”

No existen reglas federales que regulen el uso de la reconocimiento facial por parte de la policía local. Pero los críticos advierten que la tecnología puede conducir a arrestos injustos y violaciones de los derechos civiles, especialmente cuando se usa en secreto.

Este incumplimiento en revelar el uso de reconocimiento facial durante los arrestos crea problemas importantes en cuanto a la equidad y la transparencia en todo Estados Unidos.

Una investigación anterior reveló más de 1,000 casos criminales en 15 estados donde la policía no reveló que se utilizó la tecnología de reconocimiento facial.

Los departamentos de policía generalmente evitaban revelar el uso de software atribuyendo la recopilación de pruebas a otros métodos de investigación o testimonios de testigos presenciales. La falta de transparencia impide a los acusados impugnar pruebas potencialmente incorrectas porque se ha demostrado que los sistemas de reconocimiento facial son discriminatorios contra las personas de color, las mujeres y los adultos mayores.

Un caso similar en Detroit atrajo la atención nacional después de que Robert Williams fue arrestado injustamente en 2020 debido a un fallo en el reconocimiento facial. Su demanda dio lugar a nuevas normas policiales que requieren evidencia independiente más allá de las coincidencias algorítmicas. Las reformas buscan prevenir arrestos injustos y abordar el sesgo racial en los sistemas de IA.

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