Incidentes Asociados
Esto siempre va a ser una cosa con el reconocimiento facial. Se han probado cientos de algoritmos. Prácticamente todos y cada uno [lo hace peor al "reconocer" a las minorías] casi-100-veces-más-a menudo-que-los-hombres-blancos/) que reconoce a los implementadores predominantes de la tecnología de reconocimiento facial: los hombres blancos.
En 2020, la policía de Detroit logró [acumular arrestos falsos consecutivos](https://www.techdirt.com/2020/07/14/detroit-pd-now-linked-to-two-bogus-arrests-stemming- reconocimiento facial-falsos-positivos/) confiando demasiado en las conclusiones (mal) extraídas por su tecnología de reconocimiento facial. Este departamento de policía acumulará más arrestos falsos en el futuro, ya que su tecnología es incorrecta [casi el 100 % del tiempo](https://www.techdirt.com/articles/20200629/17423944814/detroit-police-chief-says -facial-recognition-software-involved-bogus-arrest-is-wrong-96-percent-time.shtml).
Los policías de Nueva Jersey hicieron lo mismo ese mismo año, [arrestando a un hombre](https://www.techdirt.com/2020/12/29/facial-recognition-helps-new-jersey-cops-jail-wrong- man-ten-days-update/) quien voluntariamente se presentó en la estación después de ser sorprendido al enterarse de que había una orden de arresto en su contra. La víctima pasó 10 días en la cárcel y luego el resto de sus ahorros personales limpiando su nombre.
El siguiente fallo de encendido de la tecnología de reconocimiento facial que genera titulares nos lleva al sur, [donde los ambiciosos de dos agencias de aplicación de la ley de Luisiana combinaron fuerzas para joderla] (https://www.nola.com/news/crime_police/jpso- utilizó-reconocimiento-facial-para-arrestar-a-un-hombre-fue-incorrecto/article_0818361a-8886-11ed-8119-93b98ecccc8d.html).
[Un] intento reciente de la oficina del alguacil de la parroquia de Jefferson de atrapar a un ladrón de bolsos de alto nivel a través del reconocimiento facial terminó mal para un hombre de Georgia que estuvo encarcelado durante casi una semana por una coincidencia falsa, dice su abogado.
Un detective tomó el algoritmo al pie de la letra para obtener una orden de arresto contra Randal Reid, de 28 años, por el robo en junio de bolsos de lujo de una tienda de segunda mano en Metairie, dijo el abogado Tommy Calogero.
Un detective del Departamento de Policía de Baton Rouge luego adoptó la identificación de JPSO de Reid para obtener una orden de arresto que alegaba que él estaba entre los tres hombres involucrados en otro robo de cartera de lujo la misma semana en una tienda en Jefferson Highway, según muestran los registros judiciales.
Esta "adopción" de un desajuste llegó a manos de las fuerzas del orden público de Georgia. Los oficiales en el condado de Dekalb, Georgia, detuvieron a Reid y lo sorprendieron con la noticia de que lo buscaban por robos cometidos en un estado que nunca había visitado. Fue ingresado en la cárcel del condado el 25 de noviembre. Finalmente fue liberado el 1 de diciembre, después de que la Oficina del Sheriff de la parroquia de Jefferson "rescindiera" la orden.
Ahora, el abogado de Reid admite que la coincidencia facial fue bastante cercana, llamando a su cliente una "imagen facial escupida". Pero no son solo las caras las que deben coincidir. El resto de la descripción también debe coincidir. Y ahí es donde las cosas divergen. El sospechoso capturado en las cámaras de la tienda pesaba al menos 40 libras más. El sospechoso tampoco tenía un lunar en la cara, como lo tiene Reid. A menos que los oficiales se inclinaran a creer que Reid perdió 40 libras en cinco meses mientras le crecía un lunar en la cara, Reid debería haber sido liberado de inmediato.
Pero eso no sucedió. Y muestra otro problema más al depender únicamente de la tecnología de reconocimiento facial para obtener órdenes de arresto: lo único que esta tecnología mira son las caras. Hay mucho más en una persona que el conjunto de características físicas que residen sobre el cuello.
Luego está el resto de la ridiculez que rodea a este error. A los agentes de la ley no les importa estar equivocados. Ese es solo otro vector de ataque para [búsquedas sin orden judicial](https://www.techdirt.com/2016/01/06/judge-helps-ensure-that-more-ignorant-law-enforcement-officers-are-more-theyll -be-able-to-get-away-with/) y [incautaciones de efectivo] (https://www.techdirt.com/articles/20150806/11061031874/pese-recent-court-rulings-getting-behind-wheel- es-bastante-besar-su-cuarta-enmienda-protecciones-adiós.shtml). Simplemente odian cuando todos los demás descubren que están equivocados. Ahí es cuando entran en modo de bloqueo, evitando que la prensa acceda a cualquier cosa que pueda exponer aún más sus patrones y prácticas descuidadas.
La oficina del alguacil Joe Lopinto no respondió a varias solicitudes de información sobre el arresto y liberación de Reid, el uso del reconocimiento facial por parte de la agencia o cualquier salvaguarda al respecto. Esa oficina también negó una solicitud formal de la orden de arresto del 18 de julio para Reid y copias de pólizas o compras relacionadas con el reconocimiento facial, citando una investigación en curso.
La policía de Baton Rouge tampoco respondió a las preguntas sobre su orden de arresto contra Reid.
Cuando los policías obtienen una victoria, no pueden dejar de hablar de ello. Cuando las cosas van mal, se niegan a interactuar con la misma prensa en la que confían para reimprimir comunicados de prensa que promocionan su último triunfo sobre el mal. Siempre es lo mismo y nunca se vuelve menos molesto o estúpido.
Sin embargo, NOLA logró obtener algo que probablemente será útil para Reid y su demanda en curso.
La orden, firmada por el juez del Distrito Judicial 19 Eboni Rose, no dice cómo la oficina de Lopinto identificó a Reid.
Eso parece una omisión bastante grave. Va a ser bastante difícil para los oficiales afirmar que actuaron de buena fe cuando la orden judicial se obtuvo de mala fe. Y puede empeorar para la JPSO si la publicación de documentos futuros muestra que la agencia juega rápido y suelto con las coincidencias de reconocimiento facial, considerando que casi todos los proveedores de tecnología advierten que las coincidencias de las agencias de aplicación de la ley nunca deben usarse como la única base para los arrestos.
Las fallas ocasionales de la tecnología de reconocimiento facial no deben dejarse de lado como el resultado inevitable del uso generalizado. Estas herramientas se promocionan como mejores que los humanos falibles para identificar sospechosos. Pero casos como estos muestran que la tecnología es un poco mejor que los oficiales que la usan, quienes con demasiada frecuencia deciden que la mayoría de los hombres negros se parecen, así que ¿por qué no arrestar al próximo oficial que encuentre? Necesitamos herramientas que hagan que la policía sea mejor, más precisa y menos propensa a incumplir sus prejuicios. Sin embargo, hasta ahora, la tecnología de reconocimiento facial solo está jugando con las ideas preconcebidas de los oficiales, pero permitiéndoles culpar a la máquina, en lugar de a sus propios impulsos por las llamadas fallidas.