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PostHeaderIcon Policía detiene conductores por patrones sospechosos según IA; grupo advierte que afectará a más inocentes que culpables


Un informe de la ACLU advierte que la policía está utilizando algoritmos de IA y lectores de matrículas para detener a conductores basándose en patrones de viaje considerados sospechosos. Esta vigilancia masiva podría provocar un aumento de detenciones injustificadas, afectando a más personas inocentes que a criminales. Expertos denuncian la falta de regulación y el riesgo de abusos en el uso de estos sistemas de monitoreo constante.





La policía utiliza cada vez más pretextos derivados de la IA para justificar la detención de conductores, afirma un informe de la American Civil Liberties Union (ACLU) del 26 de octubre. Según Jay Stanley, analista senior de políticas del Proyecto de Discurso, Privacidad y Tecnología de la ACLU, la policía está utilizando algoritmos de IA y datos de vigilancia de lectores automáticos de matrículas (ALPR) para marcar a automovilistas cuyos historiales de viaje parecen "sospechosos", incluso sin pruebas de ninguna irregularidad.

Condenando este enfoque y el uso de la vigilancia masiva en general, Stanley expresó su preocupación de que este método de aplicación de la ley provoque un aumento de las controvertidas "detenciones bajo pretexto" y que "cada vez más personas se verán sujetas a encuentros policiales, ya que estos algoritmos de IA inevitablemente atraparán a muchas más personas inocentes que a verdaderos infractores". El informe detalla varios incidentes, incluido uno en el que una mujer afirma que un agente la detuvo durante un viaje por carretera porque un sistema de vigilancia que él utilizaba había marcado sus movimientos como sospechosos. El sistema accedió a los datos de ALPR sobre los lugares por donde ella había estado conduciendo.

Los ALPR instalados en carreteras y autopistas fotografían los vehículos que pasan y registran sus números de matrícula, ubicaciones y marcas de tiempo. Al combinar avistamientos de diferentes cámaras, las fuerzas del orden pueden determinar por dónde ha viajado un vehículo, qué rutas utilizó y con qué frecuencia visitó lugares específicos. Un sistema de IA con acceso a los datos de vigilancia puede analizar rápidamente enormes cantidades de datos e identificar patrones que ha sido entrenado para considerar como "sospechosos", activando una alerta para la policía. Stanley insinúa que los agentes pueden recibir la alerta y buscar una infracción de tráfico menor para justificar la detención del conductor. En algunos casos documentados, los agentes han ocultado el motivo real de la parada.


El informe surge en medio de una creciente preocupación por el impacto de las redes masivas de cámaras de vigilancia, como la privacidad, el abuso y la regulación limitada. Varios agentes han sido despedidos por abusar del sistema de vigilancia Flock. Los lectores de matrículas han existido durante años y tradicionalmente han ayudado a la policía a rastrear sospechosos conocidos o localizar un vehículo ya asociado con un delito, como un coche robado. Sin embargo, la escala actual y la vigilancia generalizada no tienen precedentes. Investigadores de seguridad revelaron una red de más de 335,000 cámaras ALPR de Flock en todo Estados Unidos.

Utilizando IA, los sistemas ahora también pueden analizar grandes colecciones de movimientos de vehículos y generar nuevos sospechosos basados en patrones de comportamiento. Empresas como Flock Safety han estado desarrollando sistemas de vigilancia mejorados con IA que pueden identificar comportamientos de viaje "inusuales" y asociaciones entre vehículos, comercializándolos como herramientas eficaces de prevención del delito.


Fuente:
TomsHardware