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Alerj se debruça sobre o uso de reconhecimento facial nas delegacias de polícia

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Alerj se debruça sobre o uso de reconhecimento facial nas delegacias de polícia

Duas audiências importantes debateram o polêmico uso do reconhecimento facial nas delegacias de polícia. O tema está na pauta de uma das Comissões Parlamentares de Inquérito (CPI) mais polarizadas da Assembleia Legislativa, que está investigando prisões arbitrárias feitas com base na tecnologia.

Na CPI, a coisa não anda muito boa para o relator, Márcio Gualberto (PL), que defende o uso da técnica e contrapõe a posição da presidente, Renata Souza (PSOL), que batalha há tempos pela proibição.  

Foi ouvida uma das principais autoridades do mundo em pesquisa sobre memória, a psicóloga Lilian Stein, da Universidade do Arizona. Ela defendeu que a mente humana não funciona como máquina fotográfica, que registra e guarda imagens. A mente inevitavelmente distorce o que vê, em permanente atualização de memórias por vezes até inventadas, não por má fé.

Também houve o depoimento do delegado Carlos Eduardo Rangel da ACADEPOL, que concordou com os argumentos da pesquisadora. Gualberto, porém, não ficou pra ouvir a fala do delegado até o final.

Novo regramento

Já na comissão do Cumpra-se! da Alerj, foi o Projeto de Lei 5272/2021, que prevê novos procedimentos de verificação de informação e de reconhecimento de investigados a serem adotados por agentes de polícia e delegados no estado.  

O projeto, de autoria dos deputados Carlos Minc (PSB) e Luiz Paulo (PSD), pretende corrigir os equívocos que Renata Souza tanto cita. O projeto está na pauta da Comissão de Constituição de Justiça nesta semana para análise de 34 emendas recebidas.

O projeto levou em conta os estudos da Defensoria Pública do Estado do Rio de Janeiro (DPERJ), denúncias de vítimas feitas pela ONG Educafro e estudo publicado pelo Instituto de Tecnologia de Massachusetts.

Neste documento, fica demonstrado que os reconhecimentos fotográficos, ainda que realizados por inteligência artificial, apresentam índice de falhas de 34,7% quando se trata de pessoas negras em contraponto a 1% quando se refere a pessoas brancas.

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