OBrasil tem 37 iniciativas em cidades adotando, de alguma maneira, tecnologias de reconhecimento facial. Mais da metade, 19, foram lançados no período de 2018 a 2019. Essas soluções, em geral, são empregadas nas áreas de segurança pública, transporte e controle de fronteiras. O levantamento foi realizado pelo Instituto Igarapé e apresentado hoje (19) no 10º Seminário de Proteção à Privacidade e aos Dados Pessoais, evento organizado pelo Comitê Gestor da Internet no Brasil. O estudo mapeou iniciativas desde 2011, em todo o país.

O tema vem suscitando intensas polêmicas. Autoridades vêm apostando no reconhecimento facial como um instrumento sofisticado das formas de controle em políticas públicas. Por outro lado, essas ferramentas também são objeto de fortes questionamentos, já tendo sido proibidas em cidades dos Estados Unidos, como San Francisco e Oakland. Para além de governos e organizações da sociedade civil, até mesmo empresas de tecnologia, como a Microsfot, já defenderam a regulação dessa prática.

A pesquisadora do instituto autor do levantamento Louise Marie Hurel ressaltou que a opção por essas formas de identificação não é nova. Em 2004, um projeto de lei do então deputado Eduardo Paes, ex-prefeito do Rio de Janeiro, já buscava regulamentar a utilização de biometria facial para autenticar acesso a dados tributários. No início desta década, cidades começaram a recorrer à tecnologia.

Os primeiros projetos foram fundamentalmente na área de transporte, de empresas intermunicipais que colocavam o reconhecimento como condição para o acesso a serviços. Esse setor foi responsável por 21 projetos mapeados pelo estudo. Nos últimos anos, ganhou força fundamentalmente em aplicações na segurança pública, como para o acesso a locais e monitoramento por meio de câmeras. Outras 13 iniciativas identificadas no documento têm essas finalidades.

Não somente governos mas empresas também implementaram a tecnologia. A concessionária de uma das linhas do Metrô de São Paulo instalou câmeras para analisar os sentimentos dos passageiros por meio de suas expressões faciais e subsidiar os anúncios nos vagões. A Hering, indústria especializada em vestuário, colocou sistemas semelhantes em uma loja da capital paulista com o intuito de examinar as atitudes dos consumidores, interesses e práticas como elemento a ser considerado em estratégias de marketing.

Os primeiros projetos foram fundamentalmente na área de transporte, de empresas intermunicipais que colocavam o reconhecimento como condição para o acesso a serviços. Esse setor foi responsável por 21 projetos mapeados pelo estudo. Nos últimos anos, ganhou força fundamentalmente em aplicações na segurança pública, como para o acesso a locais e monitoramento por meio de câmeras. Outras 13 iniciativas identificadas no documento têm essas finalidades.

Não somente governos mas empresas também implementaram a tecnologia. A concessionária de uma das linhas do Metrô de São Paulo instalou câmeras para analisar os sentimentos dos passageiros por meio de suas expressões faciais e subsidiar os anúncios nos vagões. A Hering, indústria especializada em vestuário, colocou sistemas semelhantes em uma loja da capital paulista com o intuito de examinar as atitudes dos consumidores, interesses e práticas como elemento a ser considerado em estratégias de marketing.

Juntamente com a disseminação desse recurso, vêm também a preocupação das autoridades. O levantamento identificou dois projetos de lei no Congresso Nacional e 21 em assembleias legislativas sobre o tema, sendo oito no Rio de Janeiro e dois em São Paulo. “O reconhecimento facial é colocado como uma espécie de bala de prata para segurança pública”, observou a pesquisadora Marie Hurel.

O Projeto de Lei 9.736, de 2018, do deputado Júlio Lopes (PP/RS), por exemplo, obriga o reconhecimento facial em presídios. O PL 11.140 de 2018, do líder do PSL, Delegado Waldir (GO), vai além, e determina registros não somente aos detidos, mas também a funcionários e até mesmo advogados que ingressem na unidades de internação.

O professor da Faculdade de Direito da Universidade de São Paulo (USP) Rafael Mafei salientou os riscos associados a essa tecnologia. O primeiro é o do viés que gera discriminação, que, segundo o professor, pode ser uma consequência tanto da lógica de funcionamento de um sistema quanto resultante dos registros utilizados para alimentá-lo. Quanto menor a diversidade dos dados inseridos, menor a capacidade do programa de identificar adequadamente determinados tipos de face, disse Mafei.

O docente citou estudos cujas conclusões revelaram margens de erros maiores para mulheres, para negros e para mulheres negras. Em algumas empresas, o nível de erro na análise de uma imagem chegava a mais de 30%. O problema é que esses “falsos positivos” podem gerar prejuízos graves, como uma prisão de alguém inocente.

“Tecnologia que objetiva o reconhecimento com margens de erros arbitrárias e a depender de como a régua é modificada, as consequências são graves. O reconhecimento facial é tão perigoso quando mal usado que não vale o risco disso ser popularizado. Seria a tecnologia dos sonhos de governos autoritários”, disse Mafei.

A advogada do Instituto Brasileiro de Defesa do Consumidor (Idec) Bárbara Simão lembrou que pesquisas realizadas por diferentes institutos de pesquisa em países como Estados Unidos e Reino Unido mostraram um baixo nível de confiança das pessoas nesse tipo de tecnologia. Em uma dessas sondagens, apenas 7% concordaram com tecnologias voltadas ao rastreamento de seus comportamentos e direcionamento de publicidade.

Na opinião de Simão, a decisão de uma empresa por essa solução técnica deve levar em consideração uma série de critérios. O primeiro envolve considerar se ela de fato agrega algo, ou se a identificação poderia ser realizada por outros meios. A segunda diz respeito à transparência nessa operação, com relatórios de impacto. A terceira presume o direito da escolha da pessoa, e não adotar o reconhecimento facial como imposição. Por fim, são necessárias medidas antidiscriminação para impedir esse tipo de problema.

O reconhecimento facial começa com a coleta da imagem de um indivíduo. Um filtro verifica se o elemento em questão é uma face ou não. Em seguida, é realizada uma “normalização”, na qual as pessoas são classificadas em padrões.

No próximo passo, os traços e características do rosto são transformados em “pontos de referência”, que são analisados. Esse conjunto de informações é trabalhado como um identificador associado àquela pessoa. Em um serviço de autenticação, por exemplo, a câmera filma ou registra uma imagem e o sistema busca no banco de dados se há alguma face com determinado nível de semelhança.

Com informação: Agência Brasil