Este artículo es producto del Bootcamp en derechos digitales realizado en alianza con TEDIC y el Surtidor.
Hace un par de años, en la capital argentina, el rostro de una empleada doméstica se convirtió en una amenaza. Era mayo de 2019 y, de pronto, se dispararon las alertas en la estación de metro subterráneo de Constitución, en Buenos Aires. Las cámaras de videovigilancia con reconocimiento facial del lugar “detectaron” a una sospechosa. Los agentes de la policía la sacaron del vagón, como a una criminal ranqueada. Mientras, los curiosos agitados gritaban «chorra», “chorra”, una jerga argentina para decir “ladrona”.
Pudo ser el clímax de una operación policial exitosa. Excepto porque se trataba de una persona inocente.
La instalación de cámaras de reconocimiento facial en varios países de Latinoamérica tiene derivaciones insospechadas que alertan a los defensores de derechos humanos. Existen estudios y numerosos ejemplos que evidencian que si eres una mujer o una persona marrón o afrodescendiente hay mayor probabilidad de terminar en una celda sin haber cometido ningún delito debido a los errores de esta tecnología.
Además, sin prevenirlo: las cámaras de videovigilancia prácticamente funcionan en secreto. Casi no es posible saber cuándo están acechando nuestros rostros, o en qué momento pueden cometer una equivocación con nosotros, como ocurrió con la empleada doméstica.
El estudio “Gender Shades”, realizado en 2018 por investigadoras del MIT y la Universidad de Stanford, evaluó los softwares de reconocimiento facial de empresas como IBM, Microsoft y Facebook y encontró que los algoritmos suelen identificar mal a las mujeres afrodescendientes el 35% de las veces. Sin embargo, casi no cometen equivocaciones con hombres blancos: solo en 0.8% de las ocasiones. Otro estudio, realizado también por investigadores del MIT Media Lab, reveló que la tecnología de reconocimiento facial de Amazon incidía en ese mismo error. Las mujeres de piel oscura eran confundidas con hombres el 31% de las veces.
La empleadora de la mujer detenida en Argentina contó a través de Twitter el minuto a minuto del caso, mientras recibía asistencia de algunos abogados. «Hace 2 horas me llamaron para avisarme que mi empleada doméstica estaba siendo detenida en el subte. En Constitución. Logra mandar algunos mensajes x celular. No le explican mucho», escribió.
“Los algoritmos suelen identificar mal a las mujeres afrodescendientes el 35% de las veces. Sin embargo, casi no cometen equivocaciones con hombres blancos: solo en 0.8% de las ocasiones”.
Nota original publicada en el portal de vice.com: https://www.vice.com/es/article/si-eres-mujer-o-una-persona-racializada-te-estan-vigilando/.
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