Incidentes Asociados
Introducción ------------ El 28 de abril de 2017, un sospechoso fue captado por una cámara supuestamente robando cerveza de un CVS en la ciudad de Nueva York. La cámara de vigilancia de la tienda que grabó el incidente capturó el rostro del sospechoso, pero estaba parcialmente oscurecido y muy pixelado. Cuando los detectives investigadores enviaron la foto al sistema de reconocimiento facial del Departamento de Policía de Nueva York (NYPD), no arrojó coincidencias útiles. Sin embargo, en lugar de concluir que el sospechoso no podía ser identificado mediante el reconocimiento facial, los detectives se pusieron creativos. Un detective de la Sección de Identificación Facial (FIS), responsable de realizar búsquedas de reconocimiento facial para la policía de Nueva York, señaló que el sospechoso se parecía al actor Woody Harrelson, conocido por sus actuaciones en Cheers, Natural Born Killers, True Detective y otros programas de televisión. y películas Como era de esperar, una búsqueda de imágenes del actor en Google arrojó imágenes de alta calidad, que los detectives luego enviaron al algoritmo de reconocimiento facial en lugar de la foto del sospechoso. En la lista resultante de posibles candidatos, los detectives identificaron a alguien que creían que coincidía, no con Harrelson sino con el sospechoso cuya foto no había producido posibles coincidencias. Esta “coincidencia” de celebridades fue devuelta a los oficiales investigadores, y alguien que no era Woody Harrelson finalmente fue arrestado por hurto menor. No hay reglas cuando se trata de qué imágenes puede enviar la policía a los algoritmos de reconocimiento facial para generar pistas de investigación. Como consecuencia, las agencias de todo el país pueden, y lo hacen, enviar todo tipo de "fotos de prueba", fotos de personas desconocidas enviadas para su búsqueda en una base de datos de licencias de conducir o de la policía. Estas imágenes pueden ser imágenes fijas de cámaras de vigilancia de baja calidad, fotos de redes sociales con filtros e imágenes escaneadas de álbumes de fotos. Los registros de los departamentos de policía muestran que también pueden incluir rasgos faciales generados por computadora o bocetos compuestos o de artistas. O la foto de la investigación puede ser una celebridad doble del sospechoso. Woody Harrelson no es la única celebridad que reemplaza a un sospechoso buscado por la policía de Nueva York. FIS también usó una foto de un jugador de los New York Knicks para buscar en su base de datos de reconocimiento facial a un hombre buscado por agresión en Brooklyn. Hay demasiado en juego en las investigaciones criminales como para depender de datos poco confiables o incorrectos. Una cosa es que una empresa construya un sistema de reconocimiento facial diseñado para ayudar a las personas a encontrar su doppelgänger celebridad o una pintura similar con fines de entretenimiento. Otra muy distinta es utilizar estas técnicas para identificar a los presuntos delincuentes, que pueden ser privados de su libertad y, en última instancia, procesados en función de la coincidencia. Desafortunadamente, la confianza de los departamentos de policía en fotos de sondeo cuestionables parece demasiado común. Basura entra, basura sale ----------------------- > "Por favor, Sr. Babbage, si ingresa cifras incorrectas en la máquina, ¿vendrán las respuestas correctas?" ¿afuera?" > > —Charles Babbage "Basura entra, basura sale" es una frase utilizada para expresar la idea de que ingresar datos de baja calidad o sin sentido en un sistema producirá resultados de baja calidad o sin sentido. No importa cuán poderoso o ingeniosamente diseñado sea un sistema, solo puede operar con la información que se le proporciona; si faltan datos, el sistema no puede operar con ellos. Cualquier intento de reconstruir o aproximar los datos faltantes será necesariamente una "conjetura" sobre qué información contenían esos datos. Peor aún, si los datos son incorrectos, como una foto de alguien que no sea el sospechoso, el sistema no tiene forma de corregirlo. Literalmente no tiene información sobre el sospechoso y no puede inventarlo. Las fotos pixeladas, distorsionadas o de caras parciales proporcionan menos datos para que los analice un sistema de reconocimiento facial que las fotos de alta calidad tipo pasaporte, lo que aumenta el margen de error. La tecnología de reconocimiento facial ha mejorado enormemente solo en los últimos dos años, lo que permite búsquedas rápidas en bases de datos más grandes y emparejamientos más confiables en entornos de prueba. Pero no importa qué tan buena sea la máquina si aún recibe las cifras incorrectas; es probable que las respuestas incorrectas salgan. 1. Bocetos compuestos como imágenes de sondeo -------------------------------------- > "El arte compuesto es un matrimonio de dos disciplinas poco probables: el trabajo de investigación policial y el arte... Es esencial darse cuenta de que un boceto compuesto es un dibujo de la percepción que tiene una víctima o un testigo de un perpetrador en el momento en que fue observado. retrato exacto del sospechoso. Tenga en cuenta las dos palabras 'semejanza' y 'similitud' en todo momento. Esto es lo mejor que puede lograr un boceto compuesto". > > —The Police Composite Sketch A principios de 2018, Google lanzó "Art Selfie", una aplicación diseñada para hacer coincidir la foto de un usuario con una pintura famosa mediante el reconocimiento facial. El resultado es un emparejamiento de fotos a menudo humorístico y una oportunidad para aprender más sobre el arte. Menos humorístico es el hecho de que algunos departamentos de policía hacen lo mismo cuando buscan sospechosos de delitos, solo que al revés: envían arte en un intento de identificar a personas reales. Al menos media docena de departamentos de policía en todo el país permiten, si no fomentan, el uso de búsquedas de reconocimiento facial en bocetos forenses. Al menos media docena de departamentos de policía en todo el país permiten, si no fomentan, el uso de búsquedas de reconocimiento facial en bocetos forenses: caras compuestas dibujadas a mano o generadas por computadora basadas en descripciones que ha ofrecido un testigo. En un folleto que informa a sus oficiales sobre la adquisición del reconocimiento facial, la Oficina del Sheriff del condado de Maricopa en Arizona afirma: "[La] imagen puede provenir de una variedad de fuentes, incluidas las representaciones de artistas policiales", y que la tecnología "puede ser utilizado de manera efectiva en la identificación de sospechosos mediante fotografías, imágenes fijas y videos de vigilancia, bocetos de sospechosos e incluso arrestos forenses". Una presentación sobre el sistema de reconocimiento facial que opera el Departamento del Sheriff del condado de Washington en Oregón incluye un "Ejemplo del mundo real" de la tecnología que se utiliza para identificar el dibujo de una cara de un artista. Una evaluación de impacto de privacidad de reconocimiento facial que un grupo de trabajo de 15 agencias estatales y federales escribió en 2011 establece que debería estar permitido usar el reconocimiento facial para "... identificar sospechosos en función de bocetos de artistas". La información sobre el Departamento de Seguridad Pública y Servicios Correccionales de Maryland, el Sistema de Información Regional del Norte de Virginia y la Oficina del Sheriff del Condado de Pinellas en Florida sugiere que los bocetos también podrían enviarse a los sistemas de reconocimiento facial de estas agencias. Esta práctica está respaldada por algunas de las empresas que proporcionan estos sistemas de reconocimiento facial a los departamentos de policía. El ejemplo del condado de Washington en la Figura 2 es parte de un estudio de caso que Amazon Web Services destacó en una presentación sobre las capacidades de su software de reconocimiento facial, Rekognition. Cognitec, uno de los principales proveedores de algoritmos de reconocimiento facial para las fuerzas del orden de EE. UU., promueve el uso de su software para "identificar a personas en fotografías, imágenes fijas de video y bocetos de la escena del crimen". Vigilant Solutions comercializa herramientas específicamente para "crear una imagen proxy a partir de un dibujante o representación de un artista" para enviarla a su sistema de reconocimiento facial. A. Revisión científica del reconocimiento facial de imágenes compuestas ------------------------------------------- ------------- Incluso los bocetos más detallados generan imágenes deficientes de la sonda de reconocimiento facial. La guía del usuario de reconocimiento facial del Departamento del Sheriff del Condado de Los Ángeles resume esto bien: > "Se debe usar una fotografía tomada de una persona real. El dibujo compuesto tendrá un éxito marginal porque son imágenes renderizadas y no detallan con precisión las características precisas". Los estudios que han analizado el rendimiento de los sistemas de reconocimiento facial en bocetos compuestos concluyen lo mismo. Un estudio de la Universidad Estatal de Michigan de 2011 señaló que "los sistemas comerciales de reconocimiento de rostros no están diseñados para comparar bocetos forenses con fotografías de rostros". En 2013, los investigadores que estudiaron esta pregunta compararon bocetos con una base de datos de reconocimiento facial utilizando un algoritmo disponible comercialmente de Cognitec, una de las empresas que anuncia esto como una característica de su sistema. El algoritmo fue programado para devolver una lista de 200 posibles coincidencias buscando en una base de datos de 10.000 imágenes. Para bocetos, recuperó la coincidencia correcta entre el 4,1 y el 6,7 por ciento de las veces. Dicho de otra manera, en solo aproximadamente 1 de cada 20 búsquedas, la coincidencia correcta aparecería entre las 200 posibles coincidencias principales que produjo el algoritmo. En 2014, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST, por sus siglas en inglés) encontró resultados igualmente deficientes y concluyó que "las búsquedas de [s]ketch fallan en su mayoría". La policía de Nueva York ha concluido por separado lo mismo a partir de su propia experiencia. Según el detective de la policía de Nueva York, Tom Markiewicz, FIS ha intentado ejecutar el reconocimiento facial en bocetos en el pasado y descubrió que "los bocetos no funcionan". Lo mismo hizo la oficina del alguacil del condado de Pinellas, y concluyó que la práctica "es dudosa que arroje resultados exitosos con el [sistema] actual"; sin embargo, todavía permite la práctica. B. Bocetos forenses y errores de identificación ------------------------------------------- Lo más probable El resultado de usar un boceto forense como foto de prueba es que el sistema no logra encontrar una coincidencia, incluso cuando el sospechoso está en la base de datos de fotos disponible para las fuerzas del orden. Con este resultado, el sistema no produce pistas útiles, y los oficiales de investigación deben volver a la mesa de dibujo. Pero esta práctica también introduce la posibilidad de una identificación errónea. El proceso de generar un boceto forense es inherentemente subjetivo. Los bocetos generalmente se basan en: 1. El recuerdo de un testigo presencial de cómo se veía el sujeto; 2. La capacidad del testigo para comunicar el recuerdo del sujeto a un dibujante; 3. La habilidad del artista para traducir esa descripción en un dibujo preciso del rostro del sujeto, alguien a quien el artista nunca ha visto en persona. Cada uno de estos pasos introduce elementos de interpretación subjetiva y margen de error. Por ejemplo, es posible que un testigo ocular no recuerde la forma de la mandíbula del sujeto, pero el boceto resultante necesariamente incluirá una. O el testigo puede recordar que el sospechoso tenía "ojos saltones", algo que el artista tendría que interpretar figurativamente en lugar de literalmente. Como consecuencia, el boceto resultante puede parecerse más a alguien en la base de datos de reconocimiento facial que no sea el sujeto que se busca, como se ilustra en la Figura 3. En este escenario, la revisión humana de las coincidencias de reconocimiento facial no podrá eliminar el riesgo de error. Al examinar los resultados del reconocimiento facial en busca de una posible coincidencia, el analista solo tendrá el boceto como referencia. El analista no tendrá ninguna base para evaluar si la imagen representa con precisión el tema que se busca. Esto agrava el riesgo de que la búsqueda de reconocimiento facial conduzca a una investigación, si no al arresto, de la persona equivocada. 2. ¿Un arte o una ciencia? Rasgos faciales generados por computadora --------------------------------------------- ------------- Un libro blanco titulado "Reconocimiento facial: ¿arte o ciencia?" publicado por la empresa Vigilant Solutions postula que los sistemas de reconocimiento facial, incluso sin considerar bocetos compuestos, son "[p]ciencia del arte y parte del arte". El aspecto "arte" es el proceso de modificar imágenes de baja calidad antes de enviarlas a un algoritmo de reconocimiento para aumentar la probabilidad de que el sistema devuelva posibles coincidencias. Editar fotos antes de enviarlas para la búsqueda es una práctica común, como lo sugieren las respuestas a las solicitudes de registros y una revisión de los paquetes de software que ofrecen las empresas proveedoras de reconocimiento facial. Estos documentos también ilustran que las ediciones a menudo van mucho más allá de los ajustes menores de iluminación y la corrección de color, y con frecuencia equivalen a fabricar puntos de identidad completamente nuevos que no están presentes en la foto original. Una técnica que utiliza la policía de Nueva York consiste en reemplazar los rasgos faciales o las expresiones en una foto de prueba con otras que se parecen más a las de las fotos policiales, recopiladas de fotos de otras personas. Las presentaciones y entrevistas sobre FIS incluyen los siguientes ejemplos: * "Eliminación de la expresión facial", como reemplazar una boca abierta con una boca cerrada. En un ejemplo proporcionado en una presentación de la policía de Nueva York, los detectives realizaron "... una búsqueda en Google de Black Male Model" cuyos labios luego se pegaron en la imagen de la sonda sobre la boca del sospechoso. * "Inserción de ojos": la práctica de "reemplazar gráficamente los ojos cerrados con un par de ojos abiertos en una imagen de prueba", generada a partir de una búsqueda en Google de un par de ojos abiertos. * Efecto reflejado en una cara parcial: copiar y reflejar una cara parcial sobre el eje Y para aproximar las características que faltan, lo que puede incluir agregar "[e]píxeles adicionales... para crear una apariencia natural de una sola cara". * "Creación de una sonda virtual": combinación de dos fotografías de rostros de diferentes personas que los detectives creen que se parecen para generar una sola imagen para buscar, para ubicar una coincidencia con una de las personas de la fotografía combinada. * Uso del "Efecto de desenfoque" en una imagen sobreexpuesta o de baja calidad, agregando píxeles a una foto que de otro modo no tiene suficiente detalle "para generar una sonda que [tiene] una nariz, boca y frente similares a las del sospechoso en la foto. " * Uso de la "herramienta de sello de clonación" para "crear una mejilla izquierda y toda el área de la barbilla" de un sospechoso cuyo rostro estaba oculto en la imagen original. Otra técnica que emplean la policía de Nueva York y otras agencias implica el uso de software de modelado 3D para completar caras y para "normalizar" o rotar las caras que están alejadas de la cámara. Después de generar un modelo 3D, el software completará los datos faciales que faltan con una aproximación de cómo debería verse, en función de la parte visible de lo que el el rostro del sujeto se ve tan bien como las medidas de un rostro "promedio". Según la policía de Nueva York, el software crea "una apariencia virtual del sospechoso mirando hacia adelante, replicando una pose de una foto policial estándar". Estas técnicas equivalen a la fabricación de puntos de identidad facial: en el mejor de los casos, un intento de crear información que no existe en primer lugar y, en el peor de los casos, la introducción de evidencia que coincide con alguien que no es la persona buscada. Durante una búsqueda de reconocimiento facial en una foto editada, el algoritmo no distingue entre las partes del rostro que estaban en la evidencia original (la foto de prueba) y las partes que fueron generadas por computadora o agregadas por un detective, a menudo de fotos de diferentes personas ajenas al crimen. Esto significa que la foto original podría representar el 60 por ciento de la cara de un sospechoso y, sin embargo, el algoritmo podría devolver una posible coincidencia a la que se le asignó un índice de confianza del 95 por ciento, lo que sugiere una alta probabilidad de coincidencia con el detective que realiza la búsqueda. Si se descubriera que un experto forense en huellas dactilares estaba reemplazando gráficamente partes faltantes o borrosas de una huella latente con líneas generadas por computadora, o dibujadas manualmente, o reflejando una huella parcial para completar el dedo, sería un escándalo. La revelación podría conducir a la revisión de miles de casos, posiblemente incluso a la revocación de condenas. 3. Resultados como "Solamente pistas de investigación..." ------------------------------------------ La mayoría de las agencias aún no consideran que el reconocimiento facial sea una identificación positiva. Muchas agencias policiales, incluida la policía de Nueva York, afirman que los resultados de una búsqueda de reconocimiento facial solo son posibles coincidencias y no deben usarse como identificación positiva. En teoría, esto es un control valioso contra posibles identificaciones erróneas, incluidas aquellas introducidas en el sistema al ingresar comparaciones de celebridades, bocetos compuestos u otras fotografías alteradas por computadora que no representan con precisión a la persona que se busca. Sin embargo, en la mayoría de las jurisdicciones, los oficiales no parecen recibir orientación clara sobre qué evidencia adicional se necesita para corroborar una posible coincidencia de reconocimiento facial.La guía de la policía de Nueva York establece: "Se deben realizar pasos de investigación adicionales para establecer una causa probable para arrestar al Sujeto [sic]" de la búsqueda de reconocimiento facial . Pero qué o cuántos pasos adicionales se necesitan, y qué tan independientes deben ser del proceso de reconocimiento facial, no se define. En ausencia de esta guía, la realidad es que los sospechosos están siendo detenidos casi en su totalidad sobre la base de "posibles coincidencias" de reconocimiento facial. Por ejemplo: * En un caso reciente, los agentes de la policía de Nueva York detuvieron a un sospechoso y lo colocaron en una fila únicamente sobre la base de un resultado de búsqueda de reconocimiento facial. El arresto final se realizó sobre la base de la identificación del testigo resultante, pero el sospechoso solo estaba en la fila debido al proceso de reconocimiento facial. * Los oficiales de policía de Nueva York realizaron un arresto después de enviar un mensaje de texto a un testigo con una fotografía de "posible coincidencia" de reconocimiento facial con el texto adjunto: "¿Es este el tipo...?" La respuesta afirmativa del testigo al ver la foto única y el texto que la acompaña, sin que se haya realizado una alineación en vivo o una serie de fotos, fue la única confirmación de la posible coincidencia antes de que los oficiales realizaran un arresto. * Los alguaciles en Jacksonville, Florida, que formaban parte de una venta de drogas encubierta arrestaron a un sospechoso sobre la base de la búsqueda de reconocimiento facial. La única corroboración fue la revisión de la fotografía por parte de los oficiales, presentada como la posible coincidencia "más probable" del sistema de reconocimiento facial. * Un oficial del Departamento de Policía Metropolitana en Washington, D.C., imprimió de manera similar una fotografía de "posible coincidencia" del sistema de reconocimiento facial de MPD y presentó esa fotografía única a un testigo para su confirmación. La solicitud de orden de arresto resultante para la persona de la fotografía utilizó la coincidencia de reconocimiento facial, la confirmación del testigo y una publicación en las redes sociales sobre una posible fecha de nacimiento (solo mes y día) como las únicas fuentes de evidencia de identificación. Probablemente hay muchos más ejemplos que no conocemos. Estos representan una fracción de los casos que han utilizado el reconocimiento facial para ayudar a realizar una identificación. El Departamento de Policía de Nueva York realizó 2878 arrestos mediante búsquedas de reconocimiento facial en los primeros cinco años y medio de uso de la tecnología. Las agencias de aplicación de la ley de Florida, incluida la Oficina del Sheriff de Jacksonville, realizan un promedio de 8,000 búsquedas por mes en el sistema de reconocimiento facial de la Oficina del Sheriff del Condado de Pinellas, que ha estado en funcionamiento desde 2001. Muchas otras agencias no llevan un registro de cuántas veces sus oficiales ejecutar búsquedas de reconocimiento facial y si estas búsquedas resultan en un arresto. Otro control valioso contra la identificación errónea, y las pistas de investigación poco confiables, sería permitir que los acusados accedan a las entradas y salidas de una búsqueda de reconocimiento facial que resultó en su arresto. Pero esto no sucede. Aunque los fiscales están obligados por ley federal a revelar cualquier evidencia que pueda exonerar al acusado, los abogados defensores no suelen recibir información sobre "investigaciones virtuales", doppelgängers famosos o información sobre el papel que jugó el reconocimiento facial en la identificación de su cliente. Esta es una falla del sistema de justicia penal para proteger el debido proceso de los acusados. Puede ser que muchos de los arrestados sobre la base de búsquedas cuestionables de reconocimiento facial cometieron de hecho el delito del que fueron acusados. Pero la posibilidad de que no lo hicieran, que el sistema de reconocimiento facial identificara a la persona equivocada, se cierne sobre la ausencia de una investigación policial independiente adicional y el acceso suficiente a la evidencia por parte de la defensa. Esto es arriesgado y las consecuencias las van a cargar personas investigadas, detenidas y acusadas por delitos que no cometieron. 4. Conclusión y recomendaciones ---------------------------------- No existe una manera fácil de descubrir qué tan amplia es una tendencia esto representa, y cuántos arrestos se han realizado en gran parte sobre la base de personas que se parecen a celebridades, bocetos de artistas o rostros alterados gráficamente enviados a sistemas de reconocimiento facial. Pero podemos anticipar que el problema se hará mucho más grande. Los departamentos de policía de todo el país confían cada vez más en los sistemas de reconocimiento facial para ayudar en sus investigaciones. Además, un funcionario de la Oficina Federal de Investigaciones (FBI), que administra su propio sistema de reconocimiento facial, indicó que la agencia planea eliminar por completo la limitación de "solo pistas de investigación". En una conferencia en 2018, el jefe de la sección de servicios biométricos del FBI, Bill McKinsey, dijo sobre el FBI: "Estamos bastante seguros de que vamos a tener un [reconocimiento] facial con identificación positiva en dos o tres años". Como objetivo, el FBI ha asumido que los resultados de los sistemas de reconocimiento facial serán más precisos a medida que mejoren los algoritmos, pero estas mejoras no importarán mucho si no existen normas que rijan lo que los departamentos de policía pueden introducir en estos sistemas. normas, creemos que una moratoria en el uso del reconocimiento facial por parte de las fuerzas del orden locales, estatales y federales es apropiada y necesaria. Hay demasiado en juego en las investigaciones criminales como para depender de datos poco fiables o incorrectos. Las fuerzas del orden que persisten en utilizar El reconocimiento facial en sus investigaciones debe, como mínimo, tomar medidas para reducir el riesgo de identificación errónea y error sobre la base de evidencia poco confiable.Estos pasos incluyen: * Dejar de usar imágenes de prueba que se parezcan a celebridades.El reconocimiento facial generalmente se considera biométrico, aunque imperfecto. La policía no puede sustituir la biometría de una persona por la de otra, independientemente del parecido pasajero que puedan tener. * Dejar de enviar bocetos de artistas o compuestos a sistemas de reconocimiento facial no diseñados expresamente para este fin. Es muy poco probable que los bocetos den como resultado una coincidencia correcta, y conllevan un riesgo real de resultar en una identificación errónea que una revisión humana de las posibles coincidencias no puede corregir. * Establezca y siga estándares mínimos de calidad fotográfica, como la densidad de píxeles y el porcentaje de la cara que debe ser visible en la foto original, y prohíba la práctica de pegar los rasgos faciales de otras personas en una sonda. Cualquier foto que no cumpla con estos estándares mínimos debe descartarse, no mejorarse mediante la adición de nuevos puntos de identidad, como la boca o los ojos de otra persona. * Si se realizan ediciones en las imágenes de la sonda, documente cuidadosamente estas ediciones y sus resultados. Conservar todas las versiones de la imagen de la sonda enviada al sistema de reconocimiento facial para su producción a la defensa. * Requerir que cualquier revisión humana posterior de la posible coincidencia de reconocimiento facial se realice con la foto original, no con una foto que haya sufrido mejoras, incluida la corrección de color y pose. * Como es práctica en algunos departamentos de policía, requiere confirmación doble ciego. El sistema de reconocimiento facial debe producir una pista de investigación solo si dos analistas concluyen de forma independiente que la misma foto es una posible coincidencia. * Proporcionar orientación concreta a los agentes de investigación sobre lo que constituye una corroboración suficiente de una posible coincidencia generada por un sistema de reconocimiento facial antes de que se tomen medidas policiales contra un sospechoso. Esto debe incluir: conjuntos de fotos obligatorios; una prohibición de informar a los testigos que se utilizó el reconocimiento facial; y un nexo concreto entre el sospechoso y el delito además de la identificación, como una dirección compartida. * Poner a disposición de la defensa cualquier información sobre el uso del reconocimiento facial, incluida la foto de prueba original, cualquier edición que se haya hecho en esa foto antes de la búsqueda, la lista de candidatos resultante y el rango del acusado dentro de esa lista, y la revisión humana que corroboró la posible coincidencia. * Prohibir el uso del reconocimiento facial como identificación positiva bajo ninguna circunstancia. Estas recomendaciones se deben considerar como requisitos mínimos y se suman a las recomendaciones más amplias que hizo el Centro de Privacidad y Tecnología en su informe de 2016, [The Perpetual Line-up: Unregulated Police Face Recognition in America](https://www .perpetuallineup.org/). A medida que la tecnología detrás de estos sistemas de reconocimiento facial continúa mejorando, es natural suponer que las pistas de investigación se vuelven más precisas. Sin embargo, sin reglas que rijan lo que puede y no puede enviarse como una foto de prueba, esto está lejos de ser una garantía. La entrada de basura seguirá provocando la salida de basura. 5. Agradecimientos -------------------- Este informe no sería posible sin la incansable defensa del profesor David Vladeck, Stephanie Glaberson y numerosos estudiantes de derecho de la Clínica de Litigios Civiles de Derecho de Georgetown. , que representa al Centro de Privacidad y Tecnología en nuestra demanda de registros públicos contra el Departamento de Policía de la Ciudad de Nueva York. Solo con la asistencia de la clínica hemos podido recuperar miles de páginas de documentos sobre el uso de la tecnología de reconocimiento facial por parte de la policía de Nueva York, a pesar de que la propia agencia se ha esforzado por mantener el uso de esta tecnología oculto a la vista del público. Nuestro equipo de revisores externos, que permanecerán en el anonimato, brindaron orientación crítica y lectura minuciosa, pero nos brindaron su experiencia en la policía de la ciudad de Nueva York, los litigios penales y el funcionamiento técnico de los sistemas de reconocimiento facial. Este informe no sería posible sin todo el equipo del Centro, que ayudó de innumerables formas: Alvaro Bedoya, Laura Moy, Katie Evans, Harrison Rudolph, Jameson Spivack, Gabrielle Rejouis y Julia Chrusciel. También estamos agradecidos con los asistentes de investigación y becarios de verano del Centro; nuestra correctora, Joy Metcalf; nuestra firma de diseño y desarrollo web, Rootid; y nuestra diseñadora de portadas, Eve Tyler. También reconocemos, con gratitud, el trabajo de nuestros amigos y aliados en otras organizaciones que también se esfuerzan por arrojar luz sobre cómo se usa la tecnología de reconocimiento facial y para evitar que las poderosas herramientas policiales se usen de manera dañina para las personas y las comunidades. En particular, quizás nadie haya hecho más para abordar y exponer los usos dañinos, secretos e injustos de la tecnología policial que los abogados defensores penales, muchos de los cuales continúan brindándonos una guía invaluable. El Centro de Privacidad y Tecnología de Georgetown Law cuenta con el apoyo por la Fundación Ford, las Fundaciones Open Society, la Fundación MacArthur, Luminate, Media Democracy Fund y el Centro de Derecho de la Universidad de Georgetown.