Encarcelaron a un hombre afroamericano por un “error racial” del sistema de reconocimiento facial

Este es el más reciente caso en el que los sesgos raciales de la tecnología de reconocimiento facial provocan que una persona inocente sea arrestada o encarcelada.

Reid fue encerrado el pasado noviembre en el condado de DeKalb, Georgia, después de que fuera identificado equivocadamente como parte de dos robos de artículos de lujo ocurridos en los condados de Jefferson Parish y Baton Rouge, en Louisiana.

Sin embargo, las obvias diferencias físicas entre el ladrón y Reid provocaron que el alguacil de Jefferson pronto retirara los cargos y rescindiera la orden de arresto; entre éstas se encuentran un lunar en el rostro de Reid y una diferencia de peso corporal de cerca de 20 kilogramos entre las personas.

Más grave aún es que la segunda orden de arresto, generada en Baton Rouge, se originó a partir de la identificación errónea realizada en el condado de Jefferson Parish, así el departamento de policía local pudo acusar a Reid.

Aunque la policía en Nueva Orleans asegura que la tecnología de reconocimiento facial solo puede ser utilizada para generar pistas, que cualquier identificación deben pasar por una revisión de pares e investigadores, y que las y los policías deben obtener aprobación de los oficiales de departamento antes de poder subirlo a un sistema para compartirlo con otros departamentos de policía de Louisiana, todos esos controles parecen haber fallado.

“El reconocimiento facial ofrece la promesa de una identificación precisa y rápida en circunstancias en las que las autoridades tal vez no tengan otras formas de identificar personas sospechosas, pero esta suposición nunca ha sido probada o confirmada”, aseguró Clare Garvie, consejero de la Asociación Nacional de Abogados de Defensa Criminal de Estados Unidos a Gizmodo.

Este caso se suma a otros como el de Robert Williams, ocurrido en Detroit en 2020, en el que fue arrestado y acusado de robar relojes de lujo de la tienda Shinola por una identificación errónea del sistema de reconocimiento facial. Posteriormente, el departamento de policía admitió que el software de nombre DataWorks Plus, identificaba erróneamente al 96 por ciento de las personas sospechosas.

Como han comprobado diversas investigaciones, esta tecnología es muy imprecisa y tiene severos sesgos que provocan errores al identificar mujeres, pieles más oscuras no caucásicas y personas trans o no binarias, lo que puede llevar a mayor discriminación y persecución de grupos ya marginalizados.

(Con información de r3d y agencias)