A ferramenta de reconhecimento facial, que j\u00e1 prendeu 1.011 pessoas na Bahia, levou v\u00e1rios inocentes \u00e0 cadeia desde a implementa\u00e7\u00e3o, em 2018. Especialistas dizem que o sistema, que tem investimento de R$ 665 milh\u00f5es do estado, usa cat\u00e1logos informais e \u00e9 fundamentado no “racismo algor\u00edtmico”.<\/p>\n\n\n\n
Na segunda quinzena de agosto, a Secretaria de Seguran\u00e7a P\u00fablica da Bahia (SSP-BA) divulgou o balan\u00e7o dos mais de mil detidos. A justificativa do estado \u00e9 de que as pessoas encontradas pelo sistema est\u00e3o inseridas no banco de mandados de pris\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
No entanto, pesquisadores apontam que, mesmo inserido no banco de mandados de pris\u00e3o, n\u00e3o h\u00e1 garantia legal de que o suspeito tenha cometido o crime ao qual responde, o que fere a chamada presun\u00e7\u00e3o da inoc\u00eancia \u2013 popularmente conhecida pelo jarg\u00e3o: “todos s\u00e3o inocentes, at\u00e9 que se prove o contr\u00e1rio”.<\/p>\n\n\n\n
Um desses casos ocorreu durante a festa junina de 2022, em Salvador. Um homem negro foi preso enquanto chegava no Parque de Exposi\u00e7\u00f5es da capital com a esposa e o filho, para aproveitar o evento. Ele, que \u00e9 vigilante, foi detido e ficou preso por 26 dias, por roubo, injustamente.<\/p>\n\n\n\n
O crime que levou o trabalhador \u00e0 pris\u00e3o foi cometido em 2012, por outra pessoa. O verdadeiro criminoso foi preso em flagrante e usou o nome do vigilante e as pr\u00f3prias digitais para se identificar. Este homem foi solto em 2013, e depois condenado a cinco anos e quatro meses de pris\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
Com isso, um mandado de pris\u00e3o foi inserido no sistema, com o nome do trabalhador. Na \u00e9poca em que o vigilante foi preso, a SSP-BA disse que as c\u00e2meras constataram 95% de similaridade entre ele e a pessoa que deveria ser presa.<\/p>\n\n\n\n
A secretaria nunca explicou como a imagem dele foi parar no banco de dados do reconhecimento facial, j\u00e1 que o vigilante nunca havia cometido um crime. O g1 pediu informa\u00e7\u00f5es \u00e0 SSP-BA, para explicar como \u00e9 formado o banco de suspeitos do reconhecimento facial, mas n\u00e3o obteve respostas.<\/p>\n\n\n\n
O vigilante foi preso na frente do filho e da esposa. A Defensoria P\u00fablica da Bahia (DPE-BA), que atuou no caso, destacou a falta de identifica\u00e7\u00e3o pessoal do homem preso em 2012, o que gerou a pris\u00e3o injusta por meio do reconhecimento facial, e a viola\u00e7\u00e3o dos direitos do trabalhador.<\/p>\n\n\n\n
A DPE-BA tamb\u00e9m precisou solicitar per\u00edcia das digitais do homem preso em 2012 e a do trabalhador, para provar que n\u00e3o se tratava da mesma pessoa. Al\u00e9m do constrangimento pela pris\u00e3o injusta, o vigilante perdeu o emprego: ele come\u00e7aria a trabalhar em uma nova empresa tr\u00eas dias ap\u00f3s a pris\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
Mesmo solto por n\u00e3o ter cometido o crime, a pris\u00e3o do vigilante \u00e9 computada pela Secretaria de Seguran\u00e7a P\u00fablica da Bahia (SSP-BA).<\/p>\n\n\n\n
Ap\u00f3s passar a marca de mil pris\u00f5es com aux\u00edlio da ferramenta, o secret\u00e1rio de SSP-BA, Marcelo Werner, disse que a Bahia \u00e9 “refer\u00eancia mundial no uso deste equipamento”.<\/p>\n\n\n\n
Negros s\u00e3o mais afetados pelos erros<\/strong><\/p>\n\n\n\n Para al\u00e9m da viola\u00e7\u00e3o do princ\u00edpio jur\u00eddico, a advogada, mestra em Direito e doutoranda em Filosofia, Ana Gabriela Ferreira, que \u00e9 pesquisadora do assunto, aponta tamb\u00e9m o fator ra\u00e7a como determinante para o desrespeito aos direitos constitucionais.<\/p>\n\n\n\n “S\u00e3o in\u00fameras viola\u00e7\u00f5es, a come\u00e7ar pelo tratamento desigual em raz\u00e3o de ra\u00e7a, g\u00eanero e etnia. O efeito sobre a vida de uma pessoa presa injustamente \u00e9 devastador. Ap\u00f3s ser preso, fica estigmatizado por toda a vida, dos seus c\u00edrculos \u00edntimos aos de trabalho e sociais”.<\/p>\n\n\n\n “Imagine num estado como a Bahia, em que 80,3% da popula\u00e7\u00e3o \u00e9 negra, a propor\u00e7\u00e3o de ‘matches’ [combina\u00e7\u00f5es] errados e o impacto sobre as fam\u00edlias em geral?”, questiona.<\/p>\n\n\n\n De acordo com a pesquisadora, o primeiro ponto a ser questionado \u00e9 a falta de clareza sobre a base de dados usada para compor a ferramenta de reconhecimento facial.<\/p>\n\n\n\n A advogada destaca que o reconhecimento facial fotogr\u00e1fico ou biom\u00e9trico \u2013 quando os pontos nodais do rosto s\u00e3o analisados, a exemplo de dist\u00e2ncia das sobrancelhas \u2013 \u00e9 feito a partir de uma base de perfis de pessoas majoritariamente negras, mesmo que estas pessoas nunca tivessem cometido qualquer crime.<\/p>\n\n\n\n “Na instala\u00e7\u00e3o de sistemas de reconhecimento biom\u00e9trico na Bahia foram utilizados crit\u00e9rios como “estilo de cabelo” e “estilo inferior”. No caso do reconhecimento biom\u00e9trico, h\u00e1 ainda um agravante: as pessoas que n\u00e3o conhecem o funcionamento do reconhecimento presumem que ele \u00e9 um “match matem\u00e1tico perfeito”.<\/p>\n\n\n\n “Na verdade, estudos sobre as tr\u00eas maiores tecnologias de reconhecimento utilizadas no mundo mostram que o \u00edndice de erro chega a quase 40% para mulheres negras e pessoas trans. Enquanto isso, para homens brancos, o \u00edndice de erro seria de 0,3%”.<\/p>\n\n\n\n Racismo algor\u00edtmico<\/strong><\/p>\n\n\n\n A descri\u00e7\u00e3o feita por Ana Gabriela Ferreira faz parte do conceito de racismo algor\u00edtmico. No livro “Racismo Algor\u00edtmico: intelig\u00eancia artificial e discrimina\u00e7\u00e3o nas redes digitais”, o pesquisador baiano, mestre em Comunica\u00e7\u00e3o e doutorando em Ci\u00eancias Humanas e Sociais, Tarc\u00edzio Silva, escreveu:<\/p>\n\n\n\n “Se a tecnologia \u00e9 erroneamente enquadrada e percebida como neutra, a tal equ\u00edvoco se soma a nega\u00e7\u00e3o do racismo como fundante de rela\u00e7\u00f5es e hierarquias sociais em pa\u00edses como o Brasil”.<\/p>\n\n\n\n Outra quest\u00e3o criticada pelo especialistas \u00e9 a falta de transpar\u00eancia sobre a quantidade de pessoas que foram presas injustamente. O g1 perguntou \u00e0 SSP-BA o n\u00famero de pessoas que foram \u201creconhecidas\u201d pelo sistema e depois liberadas por n\u00e3o serem os suspeitos, mas n\u00e3o obteve resposta.<\/p>\n\n\n\n “O n\u00famero de casos errados \u00e9 gritante. Um exemplo de outro estado parecido mostra bem: o Maracan\u00e3 utilizou c\u00e2meras de reconhecimento facial como teste. Prendeu 11 pessoas, sete delas erradas. \u00c9 uma margem de quase 70% de erros”, questiona a advogada e pesquisadora Ana Gabriela Ferreira.<\/p>\n\n\n\n A advogada destaca ainda que uma cidade como Salvador, que \u00e9 a capital brasileira com a maior popula\u00e7\u00e3o negra, pode ter um percentual de erro ainda maior, e acentua que a falta de transpar\u00eancia e divulga\u00e7\u00e3o destes n\u00fameros.<\/p>\n\n\n\n “Salvador, capital mais negra do mundo fora de \u00c1frica, tem chances alt\u00edssimas de multiplicar erros e n\u00e3o teve uma diminui\u00e7\u00e3o da viol\u00eancia com o uso dos sistemas, ao contr\u00e1rio, chegou a ter aumento. A avalia\u00e7\u00e3o \u00e9 simples: os erros n\u00e3o s\u00e3o divulgados porque tornariam ainda mais evidente a grande falha que \u00e9 este projeto, notoriamente racista e dispendioso, que vem sendo banido em diversos pa\u00edses, mas o governo insiste em aplicar no estado”.<\/p>\n\n\n\n O alto valor injetado como investimento para manuten\u00e7\u00e3o da ferramenta de reconhecimento facial tamb\u00e9m \u00e9 criticado pelos especialistas.<\/p>\n\n\n\n “Se de 2018 a 2023, investidos quase R$ 700 milh\u00f5es e tendo mais de 65 mil registros biom\u00e9tricos, ocorreram mil pris\u00f5es, esse sistema seria realmente um investimento priorit\u00e1rio? H\u00e1 cidades sem saneamento b\u00e1sico, mas com sistema milion\u00e1rio de reconhecimento”, finaliza Ana Gabriela.<\/p>\n\n\n\n Fonte: Varela Net <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" A ferramenta de reconhecimento facial, que j\u00e1 prendeu 1.011 pessoas na Bahia, levou v\u00e1rios inocentes \u00e0 cadeia desde a implementa\u00e7\u00e3o, em 2018. Especialistas dizem que o sistema, que tem investimento de R$ 665 milh\u00f5es do estado, usa cat\u00e1logos informais e \u00e9 fundamentado no “racismo algor\u00edtmico”. 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