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Exponen tecnología de la policía londinense por fallar 80% de las veces

La plataforma de reconocimiento biométrico aplicado por la Policía de Londres se equivoca 4 de cada 5 análisis que ejecuta sobre la población en busca de sospechosos.

ElectronicosOnline.com Magazine / Oswaldo Barajas

La Policía de Londres (Inglaterra) se encuentra bajo los reflectores de los principales analistas del sector tecnológico y organismos de derechos humanos, debido a las recientes fallas expuestas en sus sistemas de detección de sospechosos, los cuales alcanzan discrepancias de hasta un 80% en sus análisis.

   

Según difundió la revista británica Sky News</>, las fallas fueron confirmadas por académicos de la Universidad de Essex tras haber sido convocados por diferentes gremios sociales y autoridades distritales de Londres, para evaluar el rendimiento de la plataforma auxiliar de su cuerpo policíaco.

El informe señala que durante la evaluación se encontró que el sistema registra discrepancias entre la tasa de fallos superior al 80%, es decir, 4 de cada 5 análisis que ejecuta el instrumento sobre un grupo determinado de personas son erróneas, lo que ha dado como resultado penosas detenciones, incremento de los esfuerzos policíacos, una marcada molestia de la ciudadanía, y por supuesto un detrimento en el nivel de confianza que tienen las personas sobre las autoridades de seguridad.

El sistema de detección lleva por nombre NeoFace, desarrollado por la compañía japonesa NEC. De acuerdo al reporte, la plataforma está siendo probada desde el 2016 por la Policía de Londres en un intento por abrazar tecnologías que les permitan incrementar los niveles de seguridad ciudadana y las capacidades de los elementos policíacos para identificar y prevenir actos delictivos.

 

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El sistema llamado NeoFace fue desarrollado por la firma japonesa NEC y ahora está siendo evaluado su retiro como instrumento tecnológico de la Policía de Londres debido a los errores en sus resultados.
 

El sistema utiliza algoritmos de Inteligencia Artificial y modelos de Machine Learning para analizar en tiempo real los diferentes patrones biométricos de las personas que están en su rango de visión, y los resultados son enviados a un servidor central donde se cotejan para evaluar si se trata de algún sospechoso que posea un registro pendiente con las autoridades, incluyendo órdenes de aprensión o conductas irregulares que presuman un hecho potencial delictivo.

Los académicos de la Universidad de Essex encargados de la revisión de NeoFace, informaron que el sistema era impreciso en el 81% de los casos, para lo cual se generó un pool de pruebas con 42 correspondencias extraídas a partir del módulo de almacenamiento del sistema, y descubrieron que solo 8 análisis encajaban con las características de las caras que estaban buscando.

Las pruebas arrojaron que las fallas propiciaban que los policías detuvieran a ciudadanos inocentes o incluso fueran informados sobre perfiles inexistentes, lo que en numerosas ocasiones generaba una confusión colectiva entre los guardianes del orden.

En cuatro de las coincidencias detectadas por el sistema, nunca se pudo obtener una correspondencia final con un individuo real, pues que estos falsos positivos se perdían entre la multitud, un factor que demuestra la ineficiencia de la herramienta que debe asegurar precisión y velocidad en su análisis para su misión policíaca.

Actualmente el sistema NeoFace está siendo señalado como ilegal ante diversas reclamaciones ciudadanas ante los tribunales locales, donde se han levantado denuncias de violación a los derechos humanos y principalmente de carácter administrativo contra la propia Policía de Londres, misma que ya evalúa la posibilidad de remover la plataforma temporalmente para buscar otro proveedor o alternativas que no arrojen sesgos analíticos.

Cabe señalar, que Londres no es la única ciudad donde las autoridades han planteado la posibilidad de innovar sus protocolos tradicionales de actuación policial, pues en China diversas metrópolis han implementado ya de forma exitosa y con un alto grado de precisión robots que incluyen sistemas de detección de delincuentes, y no solo los autómatas, también los propios elementos de seguridad incorporan diminutas cámaras en su solapa que les ayudan a identificar posibles hechos delictivos y ciudadanos con órdenes de aprensión vigentes.

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