Las técnicas de videovigilancia mediante reconocimiento facial están ya en el centro del debate público. Unos pocos ejemplos. En EE. UU., los algoritmos de reconocimiento facial son propensos a identificar erróneamente a personas de raza negra o asiática, que tienen hasta 100 veces más posibilidades de dar un falso negativo que una persona blanca. Por eso, muchas de las grandes tecnológicas se han dedicado en los últimos meses a renegar de esta tecnología para evitar problemas legales. En Suecia, hace ahora un año, la autoridad de protección de datos impuso una multa de casi 20.000 euros a una escuela de educación secundaria por usar un software de reconocimiento facial para controlar la asistencia a clase. Más de 2.000 sociólogos, científicos, antropólogos y juristas condenaron en junio el uso de la inteligencia artificial (IA) en el desarrollo de algoritmos para predecir crímenes basándose en datos biométricos (rostro de la persona) que pueden tener un sesgo racial. También en España hemos tenido alguna polémica. El pasado 1 de julio, Mercadona comenzó a utilizar en medio centenar de supermercados de la Comunidad Valenciana, Baleares y Aragón un sistema de reconocimiento biométrico de todos los compradores para detectar a aquellos que tengan sentencias firmes o medidas de alejamiento contra Mercadona o sus trabajadores. Según la empresa de supermercados, el software, desarrollado por una empresa israelí, no almacena los datos, que son eliminados en 0,3 segundos.

En este contexto se ha conocido que seis empresas tecnológicas españolas, tres universidades y el Instituto Tecnológico de Castilla y León (ITCL) llevan desde 2018 desarrollando un proyecto de control policial con reconocimiento facial. Asesorado y supervisado por el Ministerio del Interior, el sistema dotaría a los agentes de policía de gafas de realidad aumentada (RA) e inteligencia artificial (IA) para distinguir entre una multitud a delincuentes. La novedad del proyecto es que sería capaz de identificar a personas que llevan mascarilla, tal y como desveló el diario La Vanguardia la semana pasada. El objetivo del programa AI MARS (Sistema de inteligencia artificial para el monitoreo, alerta y respuesta para la seguridad en eventos) es rastrear millones de caras por segundo en grandes eventos, estaciones, centros comerciales y manifestaciones. El éxito del proyecto, pionero en Europa, depende de la tecnología 5G, que es la que permitirá que el policía reciba la alerta en décimas de segundo.

En abril de 2019, el grupo de investigación RSTI, dependiente de la Univerisdad Politécnica de Madrid, explicó en su web que AI MARS está financiado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico e Industrial (CDTI), dependiente del Ministerio de Ciencia e Innovación, y participa el grupo CELNEX, las empresas Televes, Emergya, Singular, SHS y Herta, y cuenta con el apoyo de la Universidad de Granada, la Universidad Carlos III de Madrid, la Universidad Politécnica y el citado Instituto Tecnológico de Castilla y León.

Aunque se ha informado de que el proyecto español está auspiciado por el Ministerio del Interior, las fuentes de la Politécnica aseguraron que la tecnología de videovigilancia facilitaría información no solo a las fuerzas y cuerpos de seguridad del Estado, sino también a empresas de seguridad privada ya gestores de grandes espacios públicos.

Una de las novedades del sistema español es que puede hacer identificaciones de personas que lleven la mascarilla. Los algoritmos permiten una identificación al 99 % tan solo reconociendo el tercio superior de un rostro. Como explicó Levanta la cabeza en abril, en pleno confinamiento por el estado de alarma, la compañía china Hanwang Technology anunció que había desarrollado la primera tecnología de reconocimiento facial capaz de identificar con éxito a una persona con mascarilla con un 95 % de eficacia, porcentaje que se elevaba hasta el 99,5 % si la persona no iba a cara descubierta. Las técnicas de vigilancia social se intensificaron en China con la pandemia aunque empresas de aquel país llevan años con ensayos de identificación biométrica.

Según las mismas fuentes de la Universidad Politécnica, entre las diferentes tecnologías que desarrolla el programa AI MARS destaca el reconocimiento de patrones biométricos (iris, facial y vascular), la detección de dispositivos móviles (WiFi, Bluetooth y redes celulares) y el uso de sensores y dispositivos IoT (Internet de las cosas), además de todas las técnicas de Big data, Machine Learning e IA.

Como explicó a Levanta la cabeza Borja Adsuara, responsable de divulgación de OdiseIA, plaltaforma española que fomenta el buen uso de los algoritmos entrenados para tomar decisiones –lo que conocemos como inteligencia artificial–, “la tecnología de reconocimiento facial no es mala en sí misma si la usa un banco para que pue das sacar efectivo de un cajero, para desbloquear tu teléfono o para luchar contra el terrorismo en un aeropuerto”. El problema es cuando la tecnología se pone al servicio del control social. Los expertos aclaran que no es lo mismo identificar que autenticar. Identificar significa poner en relación el patrón biométrico de la cara de una persona con todos los que hay en una base de datos. Y otra cosa es la autenticación, que supone comprobar que los patrones de una cara coinciden con el patrón de solo un rostro en concreto. Es decir, saber que eres quien dices ser. Para la identificación, los requisitos legales son más restrictivos.

En la actualidad, un total de 109 países utilizan o han aprobado la vigilancia con tecnología de reconocimiento facial. Y la expansión del SARS-CoV-2 ha acelerado su desarrollo. La empresa tecnológica Surfshark analizó a comienzos de este año el estado de la videovigilancia en 194 países. En Europa, solo Bélgica lo ha declarado ilegal y Francia y Suecia lo prohíben expresamente en las escuelas. Antes de la pandemia, el pasado enero, la policía de Londres desplegó por toda la ciudad cámaras capaces de identificar caras. A finales de febrero ya había realizado su primer arresto aprovechando esta herramienta tecnológica que analiza los datos biométricos de las personas.