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Plan de KC sobre reconocimiento facial en autobuses públicos aviva debate por seguridad y privacidad

Las autoridades de Kansas City, Missouri, se preparan para equipar con cámaras algunos autobuses públicos con software de reconocimiento facial capaz de identificar a pasajeros que aparezcan en una lista de usuarios vetados o de personas desaparecidas.

Tanto partidarios como detractores consideran el intento una importante prueba decisiva para incorporar el software impulsado por IA en un sistema de transporte público de Estados Unidos, lo que sitúa a Kansas City como el más reciente epicentro de un intenso debate sobre si los beneficios de seguridad de la inteligencia artificial valen el costo en privacidad.

“La idea de ejecutar reconocimiento facial en una cámara apuntando a espacios públicos en vivo es una línea que, hasta hace poco, realmente no se había cruzado en los últimos 25 años”, afirmó Jay Stanley, analista sénior de políticas del Proyecto sobre Expresión, Privacidad y Tecnología de la Unión Americana de Libertades Civiles (ACLU, por sus siglas en inglés).

El estado de Missouri declinó ayudar a financiar el proyecto como se esperaba debido a preocupaciones con el componente de reconocimiento facial. Aun así, la ciudad sigue adelante con fondos municipales y federales, señaló Tyler Means, director de movilidad y estrategia de la Autoridad de Transporte de Kansas City.

“La privacidad siempre es algo complicado”, comentó Means. “Siempre hemos tenido cámaras en nuestros autobuses. Sólo que es tecnología nueva. Creo que con el tiempo se irá relajando y la gente se dará cuenta: ‘Bueno, en realidad no se sintió diferente’”.

SafeSpace Global, la empresa con sede en Knoxville, Tennessee, que se asocia con Kansas City para operar las cámaras, empezó a usar reconocimiento facial en vivo hace años para alertar a residencias de ancianos cuando los residentes salían del edificio, y luego llevó la tecnología a instituciones penitenciarias y escuelas. Los autobuses de Kansas City representan la primera incursión de la empresa en el transporte.

Las imágenes captadas por las cámaras a bordo de los autobuses se cotejarán de inmediato con cualquier alerta activa, generada cuando se identifica a una persona desaparecida, a un usuario vetado o a alguien incluido en una lista de vigilancia de las fuerzas policiales designada por la autoridad de transporte.

Si no se detecta ninguna coincidencia ni problema de seguridad, los datos faciales no se conservarán. Luego que los autobuses regresen a la terminal central , la autoridad de transporte archivará el metraje de video habitual en un servidor local durante hasta cinco años.

“No está ahí filmando todo el tiempo. Sólo captura el rostro y desaparece”, explicó Scott Boruff, director ejecutivo de SafeSpace Global.

Pero Stanley, de la ACLU, advirtió que es casi imposible limitar el alcance de un proyecto de vigilancia cuando interviene la inteligencia artificial.

“Hoy puede usarse para una lista de vigilancia muy acotada, pero hay muy buenas razones para pensar que se ampliará con el tiempo”, sostuvo.

Quienes respaldan el esfuerzo señalan que las cámaras de seguridad ya están prácticamente en todas partes —incluso en los autobuses de Kansas City— y que algunas agencias policiales han utilizado software de reconocimiento facial para identificar a sospechosos vistos en video.

En otras ciudades se han instalado en autobuses públicos y autobuses escolares cámaras con otros tipos de software impulsado por IA para leer las matrículas de vehículos cercanos y multar a los que se detecta cometiendo infracciones, como estacionar ilegalmente en un carril de autobuses. A los defensores de la privacidad también les preocupan esos dispositivos, pero les alarman especialmente las cámaras que podrían registrar rostros incluso cuando no se comete ningún delito.

“Los residentes de la ciudad no deberían ser conejillos de Indias para que los sistemas de transporte prueben la más reciente tecnología de vigilancia de Silicon Valley, no comprobada y sesgada”, subrayó Will Owen, director de comunicaciones del Surveillance Technology Oversight Project.

La policía de Tampa, Florida, utilizó cámaras de reconocimiento facial en el vecindario de Ybor City poco después de los atentados terroristas del 11 de septiembre para buscar sospechosos de delitos, pero hubo oposición inmediata y el programa pronto se abandonó, indicó Stanley.

Más recientemente, la policía de Nueva Orleans recurrió en secreto a cámaras de vigilancia con reconocimiento facial operadas por una empresa privada pese a una ordenanza municipal que prohibía la tecnología, reportó The Washington Post el año pasado.

Aunque se creía que el programa se había pausado, Stanley redactó el mes pasado un informe para la ACLU que concluyó que seguía operando de alguna manera, citando correos electrónicos que un activista obtuvo mediante una solicitud de registros públicos.

Detroit se asoció en 2016 con algunas gasolineras y licorerías para instalar cámaras de alta definición que transmiten en vivo imágenes de delitos violentos directamente al Departamento de Policía. Pero luego que una investigación del diario The New York Times determinó que el metraje se combinaba con software de reconocimiento facial para realizar arrestos, algunos de los acusados presentaron demandas exitosas al afirmar que fueron señalados injustamente debido a una tecnología defectuosa que identificó erróneamente a sospechosos negros.

James Craig, quien era el jefe de policía en ese momento, dijo que las autoridades vieron la reacción adversa y cambiaron las reglas sobre cómo podía usarse el reconocimiento facial sin desechar el programa por completo. Pero sigue defendiendo la tecnología, siempre que se use correctamente, y afirma que sería una lástima que las ciudades abandonaran una de sus mejores herramientas para mantener seguras las calles.

“Si el Departamento de Policía o la ciudad no tienen la capacidad de establecer políticas sólidas, políticas transparentes y rendición de cuentas, la reacción instintiva es: ‘Bueno, entonces prohibámoslo’”, indicó Craig.

Se esperaba que las cámaras se instalaran en los autobuses de Kansas City esta primavera, pero los organizadores detuvieron el plan justo antes del lanzamiento, lo que frustró las esperanzas de que estuvieran en operación a tiempo para los partidos del Mundial que la ciudad comenzó a albergar esta semana.

El retraso fue en parte técnico —la necesidad de actualizar los enrutadores de Wi-Fi para dar soporte tanto a las cámaras como a un nuevo sistema de cobro de tarifas en los autobuses— y en parte financiero, debido a que se cayó el financiamiento del gobierno estatal, lo que ilustra los obstáculos que suelen enfrentar las ciudades de Estados Unidos cuando buscan desplegar reconocimiento facial.

Pese a los retrasos, Means dijo que confía en que el programa se lanzará este año y será “un poco más grande” de lo planeado inicialmente, con potencialmente hasta 30 autobuses en lugar de los nueve previstos en el plan piloto.

Boruff, director ejecutivo de SafeSpace Global, señaló que la empresa está lista para empezar a instalar las cámaras de Kansas City tan pronto como se concrete el financiamiento, aunque probablemente tomará de tres a cuatro meses configurar el software para las necesidades específicas de la ciudad.

Ryana Parks-Shaw, integrante del Concejo Municipal que se desempeña como alcaldesa interina, comentó que no le decepciona que el despliegue se haya retrasado.

“Creo que necesitan tomarse su tiempo y hacerlo bien. Considero que cualquier uso de este tipo de tecnología debe abordarse con cuidado, de manera transparente y con límites claros”, afirmó Parks-Shaw.

Sobre cómo asegurar los autobuses durante el Mundial sin las cámaras de reconocimiento facial, Means indicó que el plan reconfigurado incluye hasta 40 agentes más patrullando paradas y centros de transporte.

“Estamos volviendo un poco a lo tradicional para abordar lo que esperábamos que la tecnología hiciera”, concluyó.

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Esta historia fue traducida del inglés por un editor de AP con la ayuda de una herramienta de inteligencia artificial generativa.

FUENTE: AP

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