Debido a la falta de regulaciones y legislación, la vigilancia ubicua va mucho más allá de la simple identificación biométrica y ahora se centra en los comportamientos, incluido el análisis pre-crímen. Las expresiones faciales, los movimientos oculares, el andar, la respiración, etc., se aplican a los algoritmos de inteligencia artificial para detectar el estado de ánimo, la personalidad y las emociones.
En 1787, al filósofo inglés Jeremy Bentham se le ocurrió una idea para una prisión que costaría una fracción del costo de otras cárceles contemporáneas para que pudiera funcionar prácticamente sin crimen interno. Su prisión teórica, el panóptico, estaba curvada, con las celdas orientadas hacia el interior hacia un punto central donde se ubicaría una torre de guardia. Las ventanas de la torre de guardia debían oscurecerse en un lado. De esta manera, un solo guardia podría observar el comportamiento de todos los prisioneros.
Pero lo que es más importante, los prisioneros nunca sabrían si el guardia tenía su mirada puesta sobre ellos. El resultado final, cada individuo dentro de la prisión internaliza la sensación de ser vigilado todo el tiempo y se comporta en consecuencia.
Esta idea del panóptico se ha convertido en un sustituto de la amenaza de la vigilancia ubicua, debido principalmente a la elección del lugar de Bentham: una prisión. Pero Bentham se propuso no asustar a las personas, sino proporcionar una manera de administrar un recurso escaso: la atención de las autoridades policiales.
Una nueva tendencia en la tecnología de videovigilancia está convirtiendo el panóptico de Bentham en realidad, pero no de la manera que él imaginó. En lugar de una prisión, el nuevo panóptico centrará la atención de las autoridades policiales en una persona cuando su comportamiento se vuelva relevante para la torre de guardia. Imagínese que fuera posible reconocer no las caras de las personas que ya habían cometido delitos, sino los comportamientos que indican un delito que estaba a punto de ocurrir.
Varios proveedores y nuevas empresas que asistieron a ISC West, una reciente conferencia sobre tecnología de seguridad en Las Vegas, buscaron atender un mercado en crecimiento para equipos de vigilancia y software que pueden encontrar armas ocultas, leer placas de matrículas y otros indicadores de identidad, e incluso descifrar el comportamiento humano.
Una compañía llamada ZeroEyes fuera de Filadelfia ofrece a los departamentos de policía un sistema que puede detectar cuándo una persona ingresa a una instalación determinada con un arma. Se integra con cualquier número de sistemas de vigilancia de circuito cerrado. Pero los algoritmos de aprendizaje automático no solo salen de una caja sabiendo cómo reconocer un arma de fuego más de lo que un perro antidrogas llega del criador, sabiendo la diferencia entre la marihuana y el orégano.
Para enseñar el algoritmo, un equipo de la compañía aparece en la ubicación y procede a realizar simulacros de ataques. Lentamente, el algoritmo comienza a aprender cómo se ve una pistola en ese ajuste específico, dependiendo de la luz, los ángulos y otras condiciones. Actualmente están trabajando con las Escuelas de la Ciudad de Nueva York y tienen un contrato con la Aduana y la Patrulla Fronteriza de los Estados Unidos, pero aún no están desplegados en la frontera, dijo Kenny Gregory, un ingeniero de software de la compañía.
La detección automática de armas de fuego es una solución a un problema creciente que no tiene una cura política clara: frenar los tiroteos masivos y la violencia con armas de fuego. Si bien algunas encuestas muestran que el 70 por ciento de los estadounidenses apoyan las leyes de armas más estrictas, ese número es mucho más bajo, alrededor del 31 por ciento, entre los conservadores. Y así, el debate político, aunque ardiente, se ha estancado. Los algoritmos de detección de armas que alertan al personal de seguridad cuando llega una persona armada podrían reducir el número de víctimas, aunque probablemente no tanto como si no hubiera un tirador armado en primer lugar.
Es un indicador predictivo de violencia potencial, en lugar de un indicador rezagado, como el reconocimiento facial, y lleva menos carga política. Cada vez más, las ciudades y los departamentos de policía están experimentando con el reconocimiento facial para detectar la presencia de sospechosos en tiempo real. Se están reuniendo con una fuerte resistencia de los defensores de la privacidad en San Francisco, donde algunos legisladores están tratando de bloquear el despliegue, y en otros lugares.
Visto en : La Verdad Nos Espera