La policía del Reino Unido duplica el reconocimiento facial ‘mejorado’

El Servicio de Policía Metropolitana (MPS) y la Policía de Gales del Sur (SWP) han reafirmado su compromiso con el uso de tecnologías de reconocimiento facial, luego de que una investigación encargada por las fuerzas encontrara una “mejora sustancial” en la precisión de sus sistemas.

Realizada por el Laboratorio Nacional de Física (NPL, por sus siglas en inglés), la investigación probó los algoritmos de detección y reconocimiento facial que utilizan ambas fuerzas y descubrió que “no hay significación estadística entre el desempeño demográfico” si se usan ciertas configuraciones.

Específicamente, descubrió que al implementar el software de reconocimiento facial Neoface V4 proporcionado por la firma japonesa de biometría NEC, las dos fuerzas policiales pueden lograr resultados “equitativos” en todos los géneros y etnias al establecer el “umbral de coincidencia facial” en 0.6 (siendo cero el valor más bajo). similitud y uno que indica la mayor similitud).

La NPL dijo que el uso de esta configuración reduciría la probabilidad de falsos positivos, con uno de cada 6000 con coincidencias falsas cuando se usa una lista de vigilancia de 10,000 imágenes faciales, y uno de cada 60,000 cuando se usa una lista de vigilancia de 1000 imágenes.

Las versiones anteriores del software Neoface, dijo, tenían una tasa promedio de falsos positivos de uno en 1,000 cuando se probaron contra listas de seguimiento de entre 2,000 y 4,000 imágenes. Sin embargo, señaló que “las identificaciones de falsos positivos aumentan en los umbrales de coincidencia de rostros más bajos de 0,58 y 0,56 y comienzan a mostrar un desequilibrio estadísticamente significativo entre los datos demográficos con más sujetos negros que tienen un falso positivo que sujetos asiáticos o blancos”.

Si bien estos resultados son para el reconocimiento facial en vivo (LFR), la NPL también probó Neoface para su uso en sistemas de reconocimiento facial retrospectivo (RFR) y sistemas de reconocimiento facial iniciado por el operador (OIFR).

A diferencia de LFR, que compara un feed de video en vivo con listas de observación predeterminadas para encontrar coincidencias, RFR se usa para identificar personas en imágenes o videos después del hecho, mientras que OIFR es donde un oficial toma y envía una foto para búsqueda inmediata contra una imagen de referencia. base de datos. Tanto para RFR como para OIFR, el algoritmo siempre identificó correctamente a la persona a partir de su imagen facial.

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MPS y SWP avanzan

“La tecnología de reconocimiento facial en vivo es una herramienta precisa para combatir el crimen en la comunidad”, dijo Lindsey Chiswick, directora de inteligencia de MPS. “Dirigidos por la inteligencia, ponemos nuestro esfuerzo donde es probable que tenga el mayor efecto. Nos permite centrarnos más en nuestro enfoque para abordar la delincuencia, incluidos los robos y la violencia contra las mujeres y las niñas.

“Este es un informe importante para la vigilancia, ya que es la primera vez que tenemos evidencia científica independiente para asesorarnos sobre la precisión y las diferencias demográficas de nuestra tecnología de reconocimiento facial”.

El jefe de policía del SWP, Jeremy Vaughan, quien también es el líder policial nacional en biometría, dijo que la fuerza ahora está en “una posición más fuerte que nunca” para demostrar al público que “el uso de la tecnología de reconocimiento facial es justo, legítimo, ético y proporcionado”. .

En agosto de 2020, el Tribunal de Apelación consideró ilegal el uso de LFR por parte de SWP, en parte porque la fuerza no cumplió con su Deber de igualdad en el sector público (PSED) de considerar cómo sus políticas y prácticas podrían ser discriminatorias.

En la sentencia se señaló que NEC se negó a divulgar los detalles de su sistema a SWP, lo que significa que la fuerza no pudo evaluar completamente la tecnología y sus impactos.

“Es correcto y apropiado que nuestro uso de la tecnología esté sujeto a impugnación y escrutinio legal, y el trabajo que se ha llevado a cabo para escrutar y probar esta tecnología innovadora me da confianza de que estamos cumpliendo con nuestras obligaciones de igualdad”, dijo Vaughan. .

“El estudio confirma que la forma en que la Policía de Gales del Sur usa la tecnología no discrimina por motivos de género, edad o raza, y esto refuerza mi creencia de larga data de que el uso de la tecnología de reconocimiento facial es una fuerza para el bien y nos ayudará. mantener al público seguro y ayudarnos a identificar a los delincuentes graves para proteger a nuestras comunidades de las personas que representan riesgos significativos”.

SWP afirmó que, antes de la decisión del Tribunal de Apelaciones, sus despliegues de LFR resultaron en el arresto de 61 personas por delitos que incluyen robo con violencia, hurto y falta de respuesta a las órdenes judiciales.

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“No hubo nada en la sentencia del Tribunal de Apelación que socavara fundamentalmente el uso del reconocimiento facial para proteger al público, y me complace que el trabajo que se ha llevado a cabo nos haya dado confianza para cumplir con nuestras obligaciones de impacto de igualdad en el sector público y fortalecido el políticas operativas y orientación que tenemos para resistir el desafío legal más sólido y el escrutinio público”, dijo Vaughan.

En el transcurso de seis despliegues entre febrero y julio de 2022, el MPS escaneó la información biométrica de 144,366 personas, lo que resultó en ocho arrestos por delitos que incluyen posesión de drogas Clase A con la intención de suministrar, agredir a un trabajador de emergencia, no comparecer ante el tribunal y un infracción de tráfico no especificada.

Basado en el abismo entre el número de personas escaneadas y el número de arrestos realizados, grupos de la sociedad civil, abogados y políticos le dijeron previamente a Computer Weekly que el enfoque del MPS hacia LFR es fundamentalmente defectuoso e “irresponsable”.

Chiswick, al comentar sobre la investigación de NPL, dijo: “Entendemos las preocupaciones planteadas por algunos grupos e individuos sobre la tecnología emergente y el potencial de sesgo. Hemos escuchado estas voces. Esta investigación significa que comprendemos mejor el rendimiento de nuestro algoritmo. Entendemos cómo podemos operar para garantizar que el rendimiento entre razas y géneros sea equitativo”.

La sociedad civil reacciona

A pesar de la precisión mejorada del sistema Neoface, los grupos de la sociedad civil sostienen que la tecnología es “discriminatoria y opresiva”.

La oficial legal y de políticas de Big Brother Watch, Madeleine Stone, por ejemplo, describió a LFR como una “vigilancia masiva sin sospechas”. [tool] eso nos convierte en carnés de identidad ambulantes”, añadiendo que “una de cada 6.000 personas marcadas erróneamente por reconocimiento facial no es nada de lo que presumir, especialmente en las implementaciones en las grandes ciudades donde se escanean decenas de miles de personas por día”.

Stone dijo que si se implementa en todo el Reino Unido, LFR podría significar que decenas de miles de personas serán marcadas erróneamente como delincuentes y obligadas a demostrar su inocencia.

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“Este informe confirma que el reconocimiento facial en vivo tiene sesgos significativos de raza y sexo, pero dice que la policía puede usar configuraciones para mitigarlos”, dijo. “Dados los hallazgos repetidos de racismo institucional y sexismo dentro de la policía, las fuerzas no deberían usar tecnología discriminatoria en absoluto”.

La abogada de Liberty, Katy Watts, quien describió la tecnología como “opresiva por diseño”, también dijo que el informe no ofrece nuevos conocimientos. “Sabemos que esta tecnología viola nuestros derechos y amenaza nuestras libertades, y estamos profundamente preocupados de ver que la Met Police aumenta su uso del reconocimiento facial en vivo”, dijo. “La expansión de las herramientas de vigilancia masiva no tiene cabida en las calles de una democracia respetuosa de los derechos.

“El reconocimiento facial no hace que las personas estén más seguras, afianza patrones de discriminación y siembra división”, agregó Watts. “La historia nos muestra que la tecnología de vigilancia siempre se usará de manera desproporcionada en las comunidades de color y, en un momento en que se ha destacado con razón el racismo en la policía del Reino Unido, es injustificable usar una tecnología que empeorará esto”.

Peligrosamente autoritario

Stone agregó que la “tecnología de vigilancia peligrosamente autoritaria” no se menciona en una sola ley y que nunca se ha debatido en el Parlamento.

Tanto el Parlamento como la sociedad civil han pedido repetidamente nuevos marcos legales para regir el uso de la biometría por parte de las fuerzas del orden, incluida una investigación de la Cámara de los Lores sobre el uso policial de tecnologías algorítmicas avanzadas; el excomisionado de biometría del Reino Unido, Paul Wiles; una revisión legal independiente por Matthew Ryder QC; la Comisión de Igualdad y Derechos Humanos del Reino Unido; y el Comité de Ciencia y Tecnología de la Cámara de los Comunes, que pidió una moratoria sobre LFR desde julio de 2019.

Más recientemente, el actual comisionado de biometría Fraser Sampson dijo en febrero de 2023 que se necesitan marcos claros, integrales y coherentes para regular el uso policial de la inteligencia artificial (IA) y la biometría en el Reino Unido.

El gobierno, sin embargo, sostiene que “ya existe un marco integral”.

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