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Aplicaci\u00f3n de la ley india<\/span> est\u00e1 empezando a dar una gran importancia a la tecnolog\u00eda de reconocimiento facial. La polic\u00eda de Delhi, que busca identificar a las personas involucradas en los disturbios civiles en el norte de India en los \u00faltimos a\u00f1os, dijo que considerar\u00eda una precisi\u00f3n del 80 por ciento o m\u00e1s como una coincidencia \u00abpositiva\u00bb, seg\u00fan documentos obtenidos por Internet Freedom Foundation a trav\u00e9s de registros p\u00fablicos. solicitud.<\/p>\n La llegada del reconocimiento facial a la regi\u00f3n de la capital de la India marca la expansi\u00f3n de los funcionarios encargados de hacer cumplir la ley indios que utilizan datos de reconocimiento facial como evidencia para un posible enjuiciamiento, lo que hace sonar las alarmas entre los expertos en privacidad y libertades civiles. Tambi\u00e9n hay preocupaciones sobre el umbral de precisi\u00f3n del 80 por ciento, que los cr\u00edticos dicen que es arbitrario y demasiado bajo, dadas las posibles consecuencias para aquellos marcados como coincidentes. La falta de una ley integral de protecci\u00f3n de datos en India hace que las cosas sean a\u00fan m\u00e1s preocupantes.<\/p>\n Los documentos afirman adem\u00e1s que incluso si una coincidencia est\u00e1 por debajo del 80 por ciento, se considerar\u00eda un \u00abfalso positivo\u00bb en lugar de un negativo, lo que har\u00eda que esa persona \u00absujeta a la debida verificaci\u00f3n con otra evidencia corroborativa\u00bb.<\/p>\n \u201cEsto significa que aunque el reconocimiento facial no les est\u00e1 dando el resultado que ellos mismos han decidido que es el umbral, seguir\u00e1n investigando\u201d, dice Anushka Jain, asesora asociada de pol\u00edticas de vigilancia y tecnolog\u00eda del IFF, quien solicit\u00f3 esta informaci\u00f3n. . \u201cEsto podr\u00eda conducir al acoso del individuo solo porque la tecnolog\u00eda dice que se parece a la persona que la polic\u00eda est\u00e1 buscando\u201d. Agreg\u00f3 que este movimiento de la polic\u00eda de Delhi tambi\u00e9n podr\u00eda resultar en el acoso de personas de comunidades que hist\u00f3ricamente han sido blanco de agentes de la ley.<\/p>\n En respuesta a la solicitud de registros de la IFF, la polic\u00eda dijo que est\u00e1 utilizando fotograf\u00edas de convictos y fotograf\u00edas de expedientes para ejecutar el reconocimiento facial. Agregaron que estos podr\u00edan usarse como evidencia, pero se negaron a compartir m\u00e1s detalles. Sin embargo, aclararon que, en caso de una coincidencia positiva, los oficiales de polic\u00eda realizar\u00edan una \u201cinvestigaci\u00f3n emp\u00edrica\u201d adicional antes de emprender cualquier tipo de acci\u00f3n legal. La polic\u00eda de Delhi no respondi\u00f3 a las solicitudes de comentarios por correo electr\u00f3nico de WIRED.<\/p>\n Divij Joshi, que ha dedicado tiempo a investigar la legalidad de los sistemas de reconocimiento facial, dice que el umbral de una coincidencia del 80 por ciento es pr\u00e1cticamente insignificante. Joshi explica que los n\u00fameros de precisi\u00f3n dependen en gran medida de las condiciones para probar los modelos de tecnolog\u00eda de reconocimiento facial frente a conjuntos de datos de referencia particulares.<\/p>\n \u201cLa precisi\u00f3n normal con los sistemas de reconocimiento facial o aprendizaje autom\u00e1tico se determina comparando un modelo desarrollado sobre datos de entrenamiento y datos de validaci\u00f3n con un conjunto de datos de evaluaci\u00f3n comparativa\u201d, dice Joshi, candidato a doctorado en University College London. \u201cUna vez que se modifican los datos de entrenamiento, se deben comparar con un conjunto de datos de terceros o un conjunto de datos ligeramente diferente\u201d. Esta evaluaci\u00f3n comparativa, dice, es lo que normalmente se usa para calcular el porcentaje de precisi\u00f3n predictiva.<\/p>\n La evidencia de sesgo racial en los modelos de reconocimiento facial ha hecho que el uso de la tecnolog\u00eda sea problem\u00e1tico durante mucho tiempo. Y aunque muchas variables afectan la precisi\u00f3n de los sistemas de reconocimiento facial, el uso generalizado por parte de la polic\u00eda de un sistema con un umbral de precisi\u00f3n general del 80 por ciento parece ser muy inusual. Un estudio del Instituto Nacional de Est\u00e1ndares y Tecnolog\u00eda de EE. UU. de 2021 descubri\u00f3 que los sistemas utilizados para hacer coincidir un solo escaneo de los rostros de los viajeros con una base de datos que contiene sus fotos ten\u00edan una tasa de precisi\u00f3n del 99,5 por ciento o m\u00e1s. Sin embargo, otros estudios han encontrado tasas de error de hasta el 34,7 por ciento cuando se utilizan para identificar a mujeres con tez m\u00e1s oscura.<\/p>\n<\/div>\n