Proibindo o reconhecimento facial, perdemos a essência

Todo o sentido da vigilância moderna é distinguir as pessoas, para tratar cada uma de forma diferente. As tecnologias de reconhecimento facial são apenas uma pequena parte de um sistema de vigilância total.

O autor do ensaio é Bruce Schneier, criptógrafo americano, escritor e especialista em segurança da informação. Membro do conselho da Associação Internacional de Pesquisa em Criptologia e membro do conselho consultivo do Centro de Privacidade Eletrônica. O ensaio foi publicado em 20 de janeiro de 2020 no blog do autor e no jornal Vedomosti.

Comunidades preocupadas em todo o território dos EUA estão começando a proibir tecnologias de reconhecimento facial. Em maio do ano passado, foram proibidas em São Francisco, logo seguido pelo vizinho Oakland, além de Somerville e Brooklyn em Massachusetts (a proibição pode ser expandida para todo o estado). Em dezembro, San Diego suspendeu o programa de reconhecimento facial antes da entrada em vigor de uma nova lei. Quarenta dos maiores festivais de música prometeram não podem utilizar essa tecnologia, e ativistas apelam por uma proibição nacional. Muitos candidatos presidenciais do Partido Democrata apoiam pelo menos uma proibição parcial do reconhecimento facial.

Esses esforços são motivados por boas intenções, mas a proibição do reconhecimento facial é uma resposta inadequada ao problema da vigilância moderna. A atenção a um método específico de identificação desvia a atenção da natureza da sociedade de vigilância que estamos construindo, onde a vigilância em massa se torna a norma. Em países como a China, o governo cria uma infraestrutura de vigilância total para controlar a sociedade. Em países como os EUA, é criada por corporações para influenciar o comportamento do consumidor e, incidentalmente, utilizada pelo governo.

Em todos os casos, a vigilância em massa moderna tem três componentes principais:

• identificação;
• correlação;
• discriminação.

Vamos analisá-los um a um.

O reconhecimento facial é uma tecnologia que pode ser usada para identificar pessoas sem seu conhecimento ou consentimento. Ela se baseia na prevalência de câmeras de vigilância, que estão se tornando mais potentes e compactas, e na tecnologia de aprendizado de máquina, capaz de comparar as imagens capturadas com fotografias existentes em bancos de dados.

Mas este é apenas um dos muitos métodos de identificação. As pessoas podem ser identificadas à distância por batimentos cardíacos ou andares, utilizando um sistema a laser. As câmeras são tão boas que conseguem ler impressões digitais e a íris do olho a vários metros de distância. E mesmo sem todas essas tecnologias, nós sempre podemos ser identificados, pois nossos smartphones transmitem endereços MAC únicos. Somos identificados por números de telefone, números de cartões de crédito, números de veículos. Por exemplo, a China utiliza vários métodos de identificação para seu sistema de vigilância total Como assim que somos identificados, os dados sobre nossa identidade e ações podem ser associados a outros dados coletados em momentos diferentes. Isso pode incluir dados sobre movimentos, para ‘rastrear’ uma pessoa durante todo o dia. Ou dados sobre compras, páginas visitadas na internet, com quem nos comunicamos por e-mail ou em chats. Isso pode incluir dados sobre nossas rendas, pertencimento étnico, estilo de vida, profissão e interesses. Existe toda uma indústria de corretores de dados que ganha a vida analisando e.

complementando dados sobre quem somos — usando dados de vigilância coletados por todos os tipos de empresas, que são vendidos a corretores sem nosso conhecimento ou consentimento. Nos Estados Unidos, há uma enorme — e quase totalmente não regulamentada — indústria de corretores de dados que comercializam nossas informações pessoais. É assim que grandes empresas de internet, como Google e Facebook, ganham dinheiro. Não se trata apenas de identificação. O principal é que eles são capazes de criar perfis profundos sobre cada um, coletando informações sobre nós e nossos interesses e complementando esses perfis ao máximo. É por isso que muitas empresas

compram dados sobre placas de veículos dos serviços estaduais. É por isso que empresas como Google compram registros médicos, e em parte é por isso que o Google comprou a Fitbit junto com todos os seus dados. Todo o objetivo desse processo é permitir que empresas — e governos — consigam diferenciar as pessoas e tratá-las de maneiras diferentes. As pessoas veem anúncios diferentes na internet e recebem diferentes ofertas de taxas de cartões de crédito.

Painéis publicitários inteligentes Painéis publicitários inteligentes mostram anúncios diferentes dependendo do seu perfil. No futuro, podemos ser reconhecidos automaticamente ao entrar na loja da mesma forma que acontece atualmente ao acessar um site.

Não importa qual tecnologia é usada para identificar pessoas. O fato de que atualmente não existe uma base de dados abrangente de batimentos cardíacos ou padrões de marcha não torna as tecnologias de coleta de dados menos eficazes. E, na maioria dos casos, a conexão entre ID e nome real não é relevante. O importante é que podemos ser identificados de forma consistente ao longo do tempo. Podemos ser completamente anônimos em um sistema que atribui a cada usuário um cookie exclusivo e rastreia suas ações na internet, mas isso não impede, de forma alguma, processos semelhantes de correlação e discriminação. O mesmo vale para rostos. Podemos ser rastreados em nossas movimentações pela loja ou shopping mesmo sem estar vinculado a um nome específico. E essa anonimidade é frágil: assim que compramos algo com um cartão de crédito, de repente nossos nomes reais são anexados ao que era um perfil anônimo de rastreamento.

Para regular esse sistema, é necessário considerar todas as três etapas do processo de vigilância. A proibição do reconhecimento facial não significa nada se os sistemas de videovigilância passarem a se basear na identificação de pessoas pelo endereço MAC dos smartphones. O problema é que somos identificados sem nosso conhecimento ou consentimento, e a sociedade precisa de regras sobre quando isso é aceitável e quando não é.

Da mesma forma, precisamos de regras sobre como nossos dados podem ser combinados com outros dados e, em seguida, comprados e vendidos sem nosso conhecimento ou consentimento. A indústria de corretores de dados é quase completamente não regulamentada; há apenas uma lei – aprovada em Vermont em 2018 – que exige que os corretores de dados se registrem e expliquem, em termos gerais, quais dados coletam. Grandes empresas de vigilância na internet, como Facebook e Google, coletam de nós dossiês muito mais detalhados do que os que tinham as agências de segurança de qualquer estado policial do século 20. Leis razoáveis ajudarão a prevenir os piores abusos deles.

Finalmente, precisamos de regras mais claras sobre quando e como as empresas podem conduzir discriminação. A discriminação baseada em características protegidas, como raça e gênero, já é ilegal, mas essas regras são ineficazes diante das modernas tecnologias de vigilância e controle. Quando as pessoas podem ser identificadas e seus dados correlacionados com uma velocidade e escala sem precedentes, precisamos de novas regras.

Hoje, os sistemas de reconhecimento facial sofreram a maior parte das críticas, mas ao proibi-los, perdemos a essência. Precisamos ter uma conversa séria sobre todas as tecnologias de identificação, correlação e discriminação. Como sociedade, devemos decidir se tal vigilância por parte do governo e das corporações é aceitável — e como queremos que isso influencie nossas vidas.

Fonte: habr.com