California aprueba prohibir la tecnología de reconocimiento facial

El asambleísta Phil Ting, autor del proyecto de ley AB 1215, pudo comprobar que este tipo de tecnología confundió las fotografías de decenas de legisladores estatales con las de criminales de una base de datos de la Policía

Municipiosur.com
Agencias

California busca convertirse en el campeón de la defensa a los derechos civiles tras la aprobación del proyecto de ley AB 1215, que busca prohibir que las tecnologías de reconocimiento facial sea utilizadas en las cámaras que los agentes del orden portan en sus uniformes. La iniciativa ahora espera la firma del gobernador Gavin Newsom para convertirse en ley.

«Sin mi propuesta, la tecnología de reconocimiento facial esencialmente convertiría las cámaras en los uniformes en herramientas de vigilancia continua las 24 horas del día, dándole a los agentes del orden la habilidad de rastrear todos nuestros movimientos. No nos convirtamos en un estado policiaco», dijo Ting a través de un comunicado.

Uno de los factores cruciales para impulsar la medida fue una prueba realizada por la Unión Americana de Libertades Civiles (ACLU) en la que este tipo de tecnología confundió a 26 legisladores de California con criminales. El asambleísta estatal por San Francisco y autor del proyecto, Phil Ting, jamás ha sido arrestado. Su colega Reggie Jones-Sawyer, representante por Los Ángeles, tampoco cuenta con antecedentes penales. Pero eso no impidió que estos dos legisladores de California -junto a decenas más- fueran confundidos con criminales por un software desarrollado y comercializado por la compañía Amazon.

Para los asambleístas Ting y Jones-Sawyer el apoyo de la medida también fue personal, pues sus fotografías estaban entre las de 26 asambleístas californianos que arrojaron coincidencias positivas cuando se les comparó con una base de datos que contenía las imágenes de más de 25,000 fichas criminales.

La Unión Americana de Libertades Civiles (ACLU) es una de las organizaciones que apoyó el proyecto de ley y la que puso a prueba el programa ‘ Rekognition’, un software que Amazon ofrece al público para «identificar a personas en fotos y videos» de forma «rápida y precisa». Los resultados del experimento demostraron que 1 de cada 5 legisladores estatales -15 asambleístas y 11 senadores en total- fueron seleccionados por el programa como personas que habían sido previamente arrestadas cuando se les comparó con la base de datos. Un experimento similar realizado el año pasado, tuvo los mismos resultados con 28 congresistas federales.