O RECONHECIMENTO FACIAL NA SEGURANÇA PÚBLICA

UMA QUESTÃO DE DISCRIMINAÇÃO INSTITUCIONALIZADA

Abstract

O reconhecimento facial é uma tecnologia de identificação biométrica que analisa as características faciais de uma pessoa. Não é realizado apenas com câmeras (hardware), é necessário todo um sistema integrado de algoritmo (software) alimentado por um grande conjunto de dados (big data). Na prática, através da inteligência artificial, com o uso de uma rede neural profunda, milhões de faces de brasileiros presentes em bancos de dados são comparados às imagens capturadas pelas câmeras através de pontos específicos presentes nos rostos. Caso haja a convergência de uma determinada porcentagem destes pontos, o sistema prediz que a pessoa da câmera é a mesma do banco de dados. Um sistema com tantas variáveis é sujeito a uma baixa acurácia e, consequentemente, uma grande quantidade de falsos positivos, levantando preocupações significativas relacionadas à perda de liberdade e privacidade do cidadão. Em um país como o Brasil, entranhado pelo racismo estrutural, o sistema de reconhecimento facial foi apelidado por alguns especialistas de “racismo algorítmico”, depois de uma grande quantidade de prisões de negros inocentes. Na Bahia, por exemplo, o sistema de reconhecimento facial foi implantado pela Secretaria de Segurança Pública desde 2018, e teve como foco identificar pessoas acusadas de crimes com mandado de prisão em aberto. Em uma festa junina em 2022, em Salvador, um vigilante negro foi preso enquanto passeava com sua família no parque de exposições e ficou detido injustamente por 26 dias acusado de roubo. O crime que ele foi acusado foi cometido por outra pessoa em 2012. O vigilante inocente acabou perdendo o emprego. O Estado punitivo busca legitimar o sistema apresentando à população alguns casos de presos procurados pela justiça, omitindo as falhas do algoritmo com os falsos positivos, o que inverte toda a lógica do princípio constitucional da presunção da inocência, representado pelo in dubio pro reo, para um in dubio pro societate. Quando esses sistemas são usados para identificar ou rotular pessoas com base em suas características faciais, eles podem perpetuar preconceitos e estereótipos, sendo enfatizado na teoria do etiquetamento social (ou Labelling Approach). Isso significa que as pessoas que pertencem a grupos minoritários podem ser mais propensas a serem rotuladas como suspeitas ou desviantes, mesmo sem motivo legítimo, devido a vieses nos algoritmos de reconhecimento facial, sendo o próprio sistema seletivo e preconceituoso. Isto posto, esse trabalho traz como problemática os erros judiciários no reconhecimento facial por parte do Estado na segurança pública, contra pessoas acusadas de cometer crimes, e como ele tem gerado discriminação, além do cerceamento de direitos constitucionais. A hipótese é de que devido à falta de confiabilidade e acurácia dos algoritmos, diversos falsos positivos serão criados cerceando a presunção de inocência, a privacidade e a liberdade de locomoção principalmente dos grupos minoritários. O objetivo do trabalho é mostrar como o reconhecimento facial utilizado na segurança pública pode gerar uma questão de discriminação institucionalizada. A metodologia feita foi através do método hipotético-dedutivo e a técnica de pesquisa por documentação indireta.