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miércoles, 23 de mayo de 2018

La herramienta de 'Reconocimiento' Facial de Amazon utilizada por los policías es más barata que Netflix

Amazon's Facial Recognition ToolAmazon Rekognition se introdujo en el año 2016 como una API basada en el aprendizaje profundo que puede identificar "objetos, personas, texto, escenas y actividades" al proporcionar una foto o video. Una de las características más impresionantes de la API es su análisis y reconocimiento facial preciso.
Al año siguiente, Amazon comenzó a vender la API a las agencias del orden público, incluido el Departamento de Policía de Orlando en Florida y la Oficina del Sheriff del Condado de Washington en Oregón a través de Amazon Web Services.
Las agencias encargadas de hacer cumplir la ley gastaron $ 400 para obtener los datos que comprenden 305,000 fotos de ficha policial en la API y Amazon cobra una escasa cantidad de $ 6 por mes por usarla, por lo que es más barata que Netflix.
Según documentos oficiales obtenidos por la Unión Americana de Libertades Civiles del Norte de California, las agencias están utilizando la tecnología para identificar y controlar los movimientos de personas en tiempo real, lo que representa una amenaza para la privacidad del público en general. Además, la tecnología basada en inteligencia artificial es propensa a errores y a menudo comete errores al reconocer a las personas de piel oscura.
Los documentos revelan que Rekognition se ha utilizado en Police Body Camera para identificar personas. Las aplicaciones masivas de una tecnología relativamente nueva e imprecisa han suscitado preocupación entre los legisladores y los defensores de la privacidad.
El martes, la Unión Estadounidense de Libertades Civiles, junto con más de otras doce organizaciones de derechos civiles, le pidió a Amazon que detenga la venta de Rekognition a las entidades encargadas de hacer cumplir la ley. Se considera que la tecnología podría utilizarse para arrestar a personas sospechosas y su naturaleza falaz puede reducir el derecho a la privacidad del público.

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