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O reconhecimento facial se tornou uma das aplicações mais populares da Inteligência Artificial, especialmente na área de segurança e vigilância. Empresas e governos ao redor do mundo adotam essa tecnologia para identificar pessoas em locais públicos, autorizar acessos e até mesmo auxiliar investigações criminais. No entanto, sua implementação levanta questões preocupantes, principalmente quando se trata da discriminação racial e social.

Quem tem "cara de bandido"?

Estudos mostram que sistemas de reconhecimento facial apresentam uma taxa de erro significativamente maior ao identificar pessoas negras, especialmente mulheres negras. Isso acontece porque os algoritmos são treinados com bancos de imagens que, na maioria das vezes, são compostos por rostos brancos, especialmente homens brancos. Como resultado, a tecnologia se torna um reflexo do racismo estrutural, perpetuando desigualdades em vez de solucioná-las.

O uso da tecnologia para fins de policiamento acaba reforçando estereótipos perigosos. Pessoas negras e de baixa renda são frequentemente alvo de abordagens injustas devido a erros no reconhecimento facial, aumentando a criminalização dessas populações. A pergunta que fica é: quem define o que é um rosto suspeito?

O perigo dos dados enviesados

Os bancos de dados utilizados para treinar os sistemas de reconhecimento facial não surgem do nada. Eles são construídos por desenvolvedores e programadores que, intencionalmente ou não, deixam seus próprios vieses influenciar os resultados. Assim, um sistema que deveria ser objetivo acaba refletindo preconceitos e desigualdades existentes na sociedade.

O problema não está na tecnologia em si, mas na forma como ela é desenvolvida e utilizada. Sem diversidade nas equipes que criam esses algoritmos, continuaremos vendo ferramentas que beneficiam um grupo enquanto prejudicam outros.