Malu Vieira*

Nos últimos 15 anos, a tecnologia de reconhecimento facial ganhou espaço no mercado e se tornou uma ferramenta comum, especialmente no setor de segurança pública. Baseada em algoritmos sofisticados e aprendizado de máquina, essa tecnologia promete aumentar a eficiência das investigações, mas também levanta questões sérias sobre precisão, privacidade e ética. Fernando Osório, professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP (ICMC-USP) e membro do Laboratório de Robótica Móvel, explica os principais aspectos dessa tecnologia e seus impactos na sociedade.

O sistema de reconhecimento facial tem como princípio a identificação única de cada indivíduo por meio de suas características faciais. “O reconhecimento facial existe em diferentes tipos e propósitos. Então, por exemplo, você pode querer identificar uma pessoa para fazer o que a gente chama de autenticação, de entrar num serviço protegido, num banco, alguma coisa que você se identifique como eu sou eu. E o ‘eu sou eu’ a gente chama de identificação um para um. Você está verificando se aquela pessoa bate com os dados que ela cadastrou anteriormente”, explica o professor. 

Existem diferentes tipos de sistemas, mas o mais utilizado em segurança pública é o reconhecimento um para N, onde o objetivo é comparar uma imagem com um banco de dados de milhões de fotos, a fim de identificar a pessoa em questão. A tecnologia se baseia em atributos faciais como o formato do rosto, nariz, queixo, olhos, além de outros detalhes, que são analisados por algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning). Essa técnica permite comparar uma imagem digitalizada com um vasto banco de dados e, a partir daí, determinar a probabilidade de a pessoa ser quem o sistema está sugerindo.

Os limites da tecnologia

Embora os sistemas de reconhecimento facial sejam constantemente aprimorados, eles ainda apresentam limitações. Osório destaca que, apesar de considerarem-se seguros, os algoritmos não oferecem 100% de certeza. “O reconhecimento feito por uma máquina não tem uma garantia de 100% de certeza. E isso pode levar a problemas, sem dúvida, problemas principalmente do tipo de aplicação que você está fazendo. Se você vai prender uma pessoa por um reconhecimento facial, é como aquele retrato falado. Basta um retrato falado para prender e acusar uma pessoa? Eu acredito que não é o adequado. Você tem que ter mais provas”, afirma.

Em situações extremas, como determinar a prisão de alguém, ainda é necessário uma aprimoração dessa tecnologia, a fim de evitar ações inadequadas contra o indivíduo. “Se a polícia estiver usando um sistema com uma taxa de acurácia de 70%, isso é absolutamente inadequado. O mínimo aceitável seria 99,9%”, afirma.

Preocupação com a privacidade

Outro ponto central nas discussões sobre reconhecimento facial é a privacidade. A coleta e o uso de dados biométricos sem o consentimento dos indivíduos podem representar uma violação de direitos fundamentais. Osório comenta sobre a Lei Geral de Proteção de Dados e de sua importância para manter a ética e a privacidade dos indivíduos. “E aí entra a LGPD também, que é uma questão de privacidade. Será que você tem direito a essa privacidade do seu rosto, da sua face? Na Europa, eles proíbem que haja um reconhecimento facial em lugares públicos. Isso porque você está ali num lugar em que você não está esperando que tenha um monitoramento”, discorre.

Osório também menciona casos de empresas que recolheram imagens de pessoas sem autorização, extraindo fotos de redes sociais como Facebook, Instagram e YouTube. “Houve um grande problema com uma empresa que criou um banco de dados recolhendo fotos da internet. Foi lá no Facebook, redes sociais, YouTube, onde ele pegava faces. Isso é correto? Não teve autorização”, questiona.

O papel do ser humano na tomada de decisão

Apesar dos avanços, Osório defende que a tecnologia deve ser utilizada de forma ética e equilibrada. Para ele, é fundamental integrar o uso da inteligência artificial com o julgamento humano. Para o professor, a tecnologia ainda precisa avançar, para que erros mais graves não sejam cometidos. Ele reforça que um sistema de reconhecimento facial precisa ser complementado com outros dados e critérios, como comportamento, voz e documentos.  

“O humano continua sendo importante, o reconhecimento tem que partir de mais dados do que apenas um reconhecimento facial, porque a gente não sabe a qualidade e a tomada de ação e de decisão em relação ao reconhecimento tem que ser feita de uma maneira equilibrada. Continuamos precisando do ser humano para dar um equilíbrio e um uso mais adequado com mais informações, um julgamento que dê direito a julgar a pessoa por critérios mais adequados que só uma foto”, conclui. 

*Com informações do Jornal da USP.