{"id":4690,"date":"2021-08-20T22:58:02","date_gmt":"2021-08-21T01:58:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.acpdbrasil.com\/?p=4690"},"modified":"2021-09-21T18:25:15","modified_gmt":"2021-09-21T21:25:15","slug":"por-que-a-biometria-e-um-dado-pessoal-sensivel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.acpdbrasil.com\/en\/por-que-a-biometria-e-um-dado-pessoal-sensivel\/","title":{"rendered":"Por que a biometria \u00e9 um dado pessoal sens\u00edvel?"},"content":{"rendered":"\n

Por que a biometria \u00e9 um dado pessoal sens\u00edvel? N\u00f3s desbloqueamos nossos smartphones apenas olhando para a tela, e costum\u00e1vamos achar legal o fato do Facebook<\/a> e o Google Photos sugerirem nossas marca\u00e7\u00f5es em fotos, e at\u00e9 mesmo de nossos amigos e familiares. O que geralmente n\u00e3o refletimos \u00e9 que a tecnologia por tr\u00e1s desses recursos n\u00e3o \u00e9 apenas algo bacana e interessante, j\u00e1 que esta \u00e9 a mesma tecnologia utilizada para vigil\u00e2ncia realizada por autoridades, seja em zonas de imigra\u00e7\u00e3o, em aeroportos, est\u00e1dios de futebol, praias, grandes eventos p\u00fablicos etc. Contudo, vai al\u00e9m, e tamb\u00e9m \u00e9 empregada em decis\u00f5es de cr\u00e9dito, oportunidades de trabalho e at\u00e9 mesmo moradia. N\u00e3o \u00e9 \u00e0 toa que o reconhecimento facial vem sendo proibido para uso corriqueiro, por for\u00e7as policiais e ag\u00eancias locais em v\u00e1rias cidades do mundo, com destaque para Boston, Michigan e S\u00e3o Francisco, nos EUA.<\/p>\n\n\n\n

Voc\u00ea pode estar se perguntando o porqu\u00ea que o reconhecimento facial est\u00e1 sendo proibido, certo? Bem, quando comparamos o reconhecimento facial com os dados pessoais biom\u00e9tricos mais utilizados, como por exemplo, impress\u00e3o digital, \u00edris, palma da m\u00e3o e voz, ele \u00e9 o menos preciso e est\u00e1 repleto de quest\u00f5es relacionadas \u00e0 privacidade.<\/p>\n\n\n\n

Nos EUA, a pol\u00edcia vem usando o reconhecimento facial para comparar fotos de suspeitos de cometerem delitos, com imagens de carteiras de motoristas. Em mat\u00e9ria publicada pela Harvard University, em outubro do ano passado, estimou-se que mais de 117 milh\u00f5es de norte-americanos, em 2016, tinham fotos em bancos de dados que realizam este tipo de compara\u00e7\u00e3o. Um problema imediato \u00e9 que essa participa\u00e7\u00e3o involunt\u00e1ria neste programa, ocorre sem consentimento, ou qualquer outra hip\u00f3tese legal, ou at\u00e9 mesmo sem a menor no\u00e7\u00e3o desses cidad\u00e3os, de que isto est\u00e1 ocorrendo. E, o mais grave, num geral, legisladores reconhecem que raramente a legisla\u00e7\u00e3o acompanha a tecnologia emergente, os m\u00e9todos de processamento de dados, os avan\u00e7os inesperados de modelos de neg\u00f3cio e aplicativos digitais.<\/p>\n\n\n\n

No Brasil, pode parecer algo distante, mas n\u00e3o \u00e9. Segundo Rodrigo Dias de Pinho Gomes, todos os aeroportos internacionais do nosso pa\u00eds j\u00e1 t\u00eam sistemas de reconhecimento facial. Um outro exemplo de emprego de intelig\u00eancia artificial \u00e9 o que \u00e9 utilizado na Praia de Copacabana<\/a>, no Rio de Janeiro, onde v\u00e1rias c\u00e2meras e algoritmos de reconhecimento facial est\u00e3o sendo amplamente utilizados, o que acarreta abordagens policiais, monitoramento e demais a\u00e7\u00f5es relacionadas a tratamento de dados, inclusive. No que se refere \u00e0 Pol\u00edcia Militar<\/a> do Rio de Janeiro, duas pessoas foram presas<\/a> em um jogo de futebol com base em sistemas de reconhecimento facial. A tecnologia de reconhecimento facial tamb\u00e9m vem sendo amplamente utilizada no Carnaval do Rio de Janeiro. E a empresa que fornece essa tecnologia a este Estado \u00e9 a empresa privada Oi. O projeto \u00e9 uma parceria entre as secretarias das Pol\u00edcias Militar e Civil, Detran, Prefeitura do Rio de Janeiro e a Oi. No Brasil, a grande maioria dos sistemas de Intelig\u00eancia Artificial utilizados pela inciativa p\u00fablica s\u00e3o fornecidos por empresas da administra\u00e7\u00e3o privada.<\/p>\n\n\n\n

O sistema usa um software<\/em> da Oi e as imagens capturadas s\u00e3o transmitidas diretamente para o Centro Integrado de Comando e Controle (CICC), na Cidade Nova, regi\u00e3o do Centro, do Rio de Janeiro. No CICC, as imagens s\u00e3o checadas e comparadas com os bancos de dados da Pol\u00edcia Civil, no caso de reconhecimento facial, e do Detran para as placas de carros. Segundo Fernando Veloso, comentarista do Jornal Bom dia Rio, a precis\u00e3o do algoritmo utilizado \u00e9 de noventa e dois por cento (92%).<\/p>\n\n\n\n

Segundo o coronel Mauro Fliess, porta-voz da Secretaria, destacou que o custo inicial do projeto foi zero, uma vez que a Oi j\u00e1 tinha contrato com os \u00f3rg\u00e3os de seguran\u00e7a na instala\u00e7\u00e3o de programas de comunica\u00e7\u00e3o nas viaturas policiais.<\/p>\n\n\n\n

\u201cA Oi j\u00e1 \u00e9 uma parceira do estado. Hoje, d\u00e1 todo o suporte \u00e0 telefonia 190 e a toda a rede de dados da corpora\u00e7\u00e3o. Esse custo j\u00e1 est\u00e1 agregado ao servi\u00e7o que a Oi presta ao Estado. Isso na realidade \u00e9 o tr\u00e1fego de dados\u201d<\/p>Coronel Mauro Fliess, porta-voz da Secretaria<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

Na capital bahiana, Salvador, tamb\u00e9m foi adotado sistema de reconhecimento facial. Contudo l\u00e1, \u00e9 o mesmo sistema adotado na China, e as pr\u00f3prias c\u00e2meras j\u00e1 disp\u00f5em de software<\/em> de reconhecimento facial, que atuam por meio de cruzamento de informa\u00e7\u00f5es com bancos de dados estatais.<\/p>\n\n\n\n

Cabe ressaltar que o emprego desse tipo de tecnologia traz benef\u00edcios, como melhora da seguran\u00e7a p\u00fablica e otimiza\u00e7\u00e3o da aloca\u00e7\u00e3o de recursos. Contudo, \u00e9 importante que sejam debatidos quais s\u00e3o os crit\u00e9rios para implementa\u00e7\u00e3o e utiliza\u00e7\u00e3o dessas tecnologias, quais mecanismos de controle e o seu e grau de transpar\u00eancia s\u00e3o empregados.<\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o podemos esquecer, que por aqui h\u00e1 a Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados (LGPD<\/a>), Lei n\u00ba 13.709\/2018. Os \u00a7\u00a7 1\u00ba e 2\u00ba, do Art. 4\u00ba chamam a nossa aten\u00e7\u00e3o. O \u00a7 1\u00ba estabelece que o tratamento de dados pessoais realizado para fins de seguran\u00e7a p\u00fablica, defesa nacional, seguran\u00e7a do Estado ou atividades de investiga\u00e7\u00e3o e repress\u00e3o de infra\u00e7\u00f5es penais ser\u00e1 regido por legisla\u00e7\u00e3o espec\u00edfica (ainda inexistente), que dever\u00e1 prever medidas proporcionais e estritamente necess\u00e1rias ao atendimento do interesse p\u00fablico, observados o devido processo legal, os princ\u00edpios gerais de prote\u00e7\u00e3o e os direitos do titular previstos nesta Lei. J\u00e1 o \u00a7 2\u00ba determina que \u00e9 vedado o tratamento dos dados para os fins supracitados por pessoa de direito privado, exceto em procedimentos sob tutela de pessoa jur\u00eddica de direito p\u00fablico, que ser\u00e3o objeto de informe espec\u00edfico \u00e0 autoridade nacional de prote\u00e7\u00e3o de dados (ANPD), e que dever\u00e3o observar a limita\u00e7\u00e3o imposta no \u00a7 4\u00ba do, Art. 4\u00ba, da LGPD.     <\/p>\n\n\n\n

Somado ao que j\u00e1 foi exposto, o que \u00e9 mais perturbador, no entanto, \u00e9 que a implementa\u00e7\u00e3o atual do reconhecimento faicial carrega uma boa parcela de preconceito racial, o que de fato pode ampliar as desigualdades pr\u00e9-existentes. J\u00e1 que estas tecnologias s\u00e3o baseadas em uma longa hist\u00f3ria de vigil\u00e2ncia racista e anti-ativista, ou seja, os algoritmos s\u00e3o reflexo da sociedade em que vivemos.<\/p>\n\n\n\n

Definitivamente, a preocupa\u00e7\u00e3o com tecnologias de reconhecimento facial, n\u00e3o \u00e9 um caso isolado, e muito menos restrito \u00e0s fronteiras brasileiras, e alguns pa\u00edses est\u00e3o repensando os seus empregos aceit\u00e1veis. A Organiza\u00e7\u00e3o Mundial das Na\u00e7\u00f5es Unidas (ONU) publicou relat\u00f3rio, criticando duramente a utiliza\u00e7\u00e3o irrestrita no Reino Unido de tecnologias de reconhecimento facial por autoridades, j\u00e1 que acarretou in\u00fameros falsos positivos e discrimina\u00e7\u00e3o de minorias. A pr\u00f3pria Autoridade Nacional de Prote\u00e7\u00e3o de Dados do Reino Unido, a Information Commissioner’s Office (ICO) tamb\u00e9m j\u00e1 reiterou que mesmo as autoridades precisam respeitar os arcabou\u00e7os jur\u00eddicos-regulat\u00f3rios que falam sobre privacidade e prote\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n\n\n\n

Em 9 de julho de 2019, foi amplamente divulgada uma falha no Sistema de reconhecimento facial carioca, quando uma mulher foi detetida por engano<\/a>, na Praia de Copacabana. N\u00e1 \u00e9poca, os policiais acreditavam ter prendido uma foragida da Justi\u00e7a, acusada de hom\u00edcidio e oculta\u00e7\u00e3o de cad\u00e1ver. Somente ap\u00f3s ser conduzida \u00e0 12\u00aa DP (Copacabana), que os agentes confirmaram que esta mulher n\u00e3o era a fugitiva.<\/p>\n\n\n\n

A parcialidade em algoritmos de reconhecimento facial<\/h2>\n\n\n\n

Os algoritmos de reconhecimento de rosto apresentam alta precis\u00e3o de classifica\u00e7\u00e3o (mais de 90%), embora esses resultados n\u00e3o sejam universais. Um grupo de pesquisadores concluiu que h\u00e1 taxas de erro divergentes e relevantes entre grupos demogr\u00e1ficos, com a menor precis\u00e3o encontrada consistentemente em indiv\u00edduos do sexo feminino, negros e dentro da faixa et\u00e1ria de 18 a 30 anos. O projeto Gender Shades<\/strong>, de 2018, realizou uma abordagem interseccional que foi aplicada para avaliar algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o de g\u00eanero, incluindo aqueles desenvolvidos pela IBM e Microsoft. Os indiv\u00edduos foram agrupados em quatro categorias:<\/p>\n\n\n\n

  • mulheres de pele mais escura;<\/li>
  • homens de pele mais escura;<\/li>
  • mulheres de pele mais clara; e<\/li>
  • homens de pele mais clara.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

    Os tr\u00eas algoritmos utilizados tiveram o pior desempenho em mulheres de pele mais escura, com taxas de erro at\u00e9 34% maiores do que para homens de pele mais clara. A avalia\u00e7\u00e3o independente do Instituto Nacional de Padr\u00f5es e Tecnologia (NIST) confirmou esses estudos, descobrindo que as tecnologias de reconhecimento facial em 189 algoritmos s\u00e3o menos precisas em mulheres negras.<\/p>\n\n\n\n

    Os resultados do projeto em quest\u00e3o moldaram um discurso cont\u00ednuo em torno da equidade no reconhecimento facial. A IBM e a Microsoft anunciaram medidas para reduzir o preconceito, modificando a An\u00e1lise de Cohort, que melhorou a coleta de dados, em dados demogr\u00e1ficos espec\u00edficos. Uma nova auditoria do Gender Shades confirmou uma diminui\u00e7\u00e3o nas taxas de erro em mulheres negras e investigou mais algoritmos, incluindo o Rekognition da Amazon, que tamb\u00e9m mostrou preconceito racial contra mulheres de pele mais escura (31% de erro na classifica\u00e7\u00e3o de g\u00eanero). Este resultado corroborou uma avalia\u00e7\u00e3o anterior da capacidade de correspond\u00eancia facial do Rekognition pela American Civil Liberties Union<\/strong> (ACLU), na qual 28 membros do Congresso norte-americano, pessoas negras, foram correspondidas incorretamente quando comparadas a imagens de bancos de dados para reconhecimento facial. No entanto, as respostas da Amazon foram defensivas, alegando problemas com a metodologia dos auditores, ao inv\u00e9s de abordar o preconceito racial. Como a Amazon comercializou sua tecnologia para a aplica\u00e7\u00e3o da lei, essas discrep\u00e2ncias s\u00e3o preocupantes. As empresas que fornecem esses servi\u00e7os t\u00eam a responsabilidade de garantir que sejam equitativas – tanto em suas tecnologias quanto em suas aplica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

    Reconhecimento facial na discrimina\u00e7\u00e3o racial por parte da aplica\u00e7\u00e3o da lei<\/h2>\n\n\n\n

    Um fato hist\u00f3rico, ocorreu na Nova York do s\u00e9culo 18, com a \u201clei das lanternas\u201d, que exigia que os escravos carregassem lanternas depois de escurecer, para serem vis\u00edveis publicamente. Os defensores temem que, mesmo que os algoritmos de reconhecimento facial sejam tornados equitativos, as tecnologias possam ser aplicadas com o mesmo esp\u00edrito, prejudicando desproporcionalmente comunidades espec\u00edficas, com padr\u00f5es racistas existentes de aplica\u00e7\u00e3o da lei. Al\u00e9m disso, o reconhecimento facial pode potencialmente ter como alvo outras popula\u00e7\u00f5es marginalizadas, como imigrantes sem documentos pelo Immigration and Customs Enforcement (ICE) ou cidad\u00e3os mu\u00e7ulmanos.<\/p>\n\n\n\n

    Pr\u00e1ticas discriminat\u00f3rias de aplica\u00e7\u00e3o da lei foram destacadas ap\u00f3s o assassinato de George Floyd pelo Minist\u00e9rio P\u00fablico de Minneapolis. Os norte-americanos negros t\u00eam maior probabilidade de serem presos e encarcerados por crimes menores do que os norte-americanos brancos. Consequentemente, os negros s\u00e3o super-representados nos dados de fotos, que o reconhecimento facial usa para fazer previs\u00f5es. A presen\u00e7a negra em tais sistemas cria um ciclo de feed-forward<\/em> por meio do qual estrat\u00e9gias racistas de policiamento levam a pris\u00f5es desproporcionais de pessoas negras, que ficam ent\u00e3o sujeitas a vigil\u00e2ncia futura.<\/p>\n\n\n\n

    Em um exemplo marcante, o programa modelo de vigil\u00e2ncia Project Green Light<\/strong> (PGL) foi implementado em 2016, instalando c\u00e2meras de alta defini\u00e7\u00e3o em toda a cidade de Detroit. Os dados, que s\u00e3o transmitidos diretamente para o Departamento de Pol\u00edcia de Detroit, podem ser testados para reconhecimento facial em bancos de dados criminais, carteiras de habilita\u00e7\u00e3o e fotos de identidade do estado; quase todos os residentes de Michigan est\u00e3o neste sistema. Mas as esta\u00e7\u00f5es PGL n\u00e3o s\u00e3o distribu\u00eddas igualmente: a vigil\u00e2ncia se correlaciona com \u00e1reas de maioria negra, evitando enclaves brancos e asi\u00e1ticos. Ao entrevistar os residentes, uma an\u00e1lise cr\u00edtica da PGL relatou em 2019 que:<\/p>\n\n\n\n

    “a vigil\u00e2ncia e a coleta de dados estavam profundamente ligadas ao desvio de benef\u00edcios p\u00fablicos, habita\u00e7\u00e3o prec\u00e1ria, perda de oportunidades de emprego, policiamento e subsequente criminaliza\u00e7\u00e3o dos membros da comunidade que entram em contato com esses sistemas de vigil\u00e2ncia.\u201d<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

    O PGL ilustra como os sistemas de monitoramento facial podem perpetuar a desigualdade racial se sua aplica\u00e7\u00e3o n\u00e3o for regulamentada.<\/p>\n\n\n\n

    Construindo um cen\u00e1rio de reconhecimento facial menos tendencioso<\/h2>\n\n\n\n

    V\u00e1rios caminhos est\u00e3o sendo buscados para lidar com essas desigualdades. Alguns visam o desempenho algor\u00edtmico t\u00e9cnico. Primeiro, os algoritmos podem ser treinados em conjuntos de dados diversos e representativos, j\u00e1 que os bancos de dados de treinamento padr\u00e3o s\u00e3o predominantemente brancos e masculinos. A inclus\u00e3o nesses conjuntos de dados deve exigir o consentimento de cada indiv\u00edduo. Em segundo lugar, as fontes de dados (fotos) podem ser tornadas mais equitativas. As configura\u00e7\u00f5es padr\u00f5es das c\u00e2meras geralmente n\u00e3o s\u00e3o otimizadas para capturar tons de pele mais escuros, resultando em imagens de banco de dados de baixa qualidade de pessoas negras. O estabelecimento de padr\u00f5es de qualidade de imagem para executar o reconhecimento de rosto e configura\u00e7\u00f5es para fotografar pessoas negras pode reduzir esse efeito. Terceiro, para avaliar o desempenho, auditorias regulares e \u00e9ticas, especialmente considerando registros que se cruzam (ou seja, jovens, pele mais escura e mulheres, por exemplo), pelo NIST ou outras fontes independentes podem responsabilizar as empresas de reconhecimento facial por vieses metodol\u00f3gicos remanescentes.<\/p>\n\n\n\n

    O Algorithmic Accountability Act de 2019 autorizou a Federal Trade Commission (FTC), dos Estados Unidos, a regular as empresas, decretando obriga\u00e7\u00f5es para avaliar o treinamento algor\u00edtmico, a precis\u00e3o e a privacidade dos dados. Al\u00e9m disso, v\u00e1rias audi\u00eancias no Congresso norte-americano consideraram especificamente a discrimina\u00e7\u00e3o contra os negros no reconhecimento facial. Os poderosos protestos ap\u00f3s o assassinato de George Floyd tamb\u00e9m geraram mudan\u00e7as significativas. Os democratas do Congresso Norte-americano apresentaram um projeto de reforma da pol\u00edcia contendo cl\u00e1usulas para restringir o uso de tecnologias de reconhecimento facial. Mais surpreendente foi a resposta da tecnologia: a IBM descontinuou seu sistema, a Amazon anunciou um congelamento de um ano no uso do Rekognition, pela pol\u00edcia, e a Microsoft suspendeu as vendas de sua tecnologia de reconhecimento facial para a pol\u00edcia norte-americana, at\u00e9 que as regulamenta\u00e7\u00f5es federais sejam institu\u00eddas. Esses avan\u00e7os t\u00eam apoiado os apelos por uma legisla\u00e7\u00e3o mais progressiva. Por enquanto, o movimento por um reconhecimento facial igualit\u00e1rio est\u00e1 entrela\u00e7ado com o movimento por um sistema de justi\u00e7a criminal igualit\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n

    Em 2019, o professor de direito chin\u00eas Guo Bing deu in\u00edcio ao que foi amplamente visto como o primeiro desafio legal contra a tecnologia de reconhecimento facial, processando um zool\u00f3gico local por exigir que os visitantes registrassem seus rostos como parte de um novo sistema de entrada. Em novembro do ano passado, o juiz do caso ordenou que o zool\u00f3gico indenizasse o Sr. Guo ao equivalente a US$ 160.<\/p>\n\n\n\n

    Ocasionalmente, as autoridades s\u00e3o alvo de reclama\u00e7\u00f5es de privacidade. Na primavera passada, um aplicativo para celular desenvolvido pelo Minist\u00e9rio de Seguran\u00e7a P\u00fablica da China, para combater a fraude online<\/em> por meio da triagem de chamadas e mensagens, incitou uma rea\u00e7\u00e3o na coleta de dados que inclu\u00edam n\u00fameros de identifica\u00e7\u00e3o e endere\u00e7os residenciais.<\/p>\n\n\n\n

    Na cidade de Shenzhen, no sul da China, alguns residentes acessaram a plataforma chinesa Weibo, semelhante ao Twitter, para reclamar que as escolas pressionavam os alunos e pais a se inscreverem em um aplicativo, e os centros de vacina\u00e7\u00e3o em dois distritos informaram ao The Wall Street Journal que haviam sido visitados por policiais para garantir que as pessoas baixassem determinado aplicativo.<\/p>\n\n\n\n

    O reconhecimento facial continua sendo uma tecnologia poderosa com implica\u00e7\u00f5es significativas na justi\u00e7a criminal e na vida cotidiana. Existem aplica\u00e7\u00f5es menos contenciosas de reconhecimento facial, por exemplo, tecnologia assistiva que d\u00e1 suporte a pessoas com defici\u00eancia visual. Embora nos concentremos especificamente no reconhecimento de rosto neste artigo, os problemas e solu\u00e7\u00f5es discutidos s\u00e3o parte de esfor\u00e7os mais amplos para identificar e eliminar as desigualdades nas \u00e1reas de intelig\u00eancia artificial e machine learning<\/em>. Portanto, da pr\u00f3xima vez que desbloquearmos nossos telefones, vamos lembrar que abordar o preconceito racial no reconhecimento de rosto e suas aplica\u00e7\u00f5es \u00e9 necess\u00e1rio para tornar esses algoritmos equitativos.<\/p>\n\n\n\n


    Refer\u00eancias Bibliogr\u00e1ficas<\/h2>\n\n\n\n

    AG\u00caNCIA BRASIL. Rio: programa de reconhecimento facial entra em opera\u00e7\u00e3o no carnaval.<\/strong> Dispon\u00edvel em: https:\/\/agenciabrasil.ebc.com.br\/geral\/noticia\/2019-01\/rio-programa-de-reconhecimento-facial-entra-em-operacao-no-carnaval. Acesso em: 17 ago. 2021.<\/p>\n\n\n\n

    BRASIL. Lei n\u00ba 13.709, de 14 de agosto de 2018<\/strong>. Bras\u00edlia, DF: Presid\u00eancia da Rep\u00fablica, [2018]. Dispon\u00edvel em: http:\/\/www.planalto.gov.br\/ccivil_03\/_ato2015-2018\/ 2018\/lei\/L13709.htm. Acesso em: 17 ago. 2021.<\/p>\n\n\n\n

    G1. PM prende dois foragidos no entorno do Maracan\u00e3 usando sistema de reconhecimento facial<\/strong>. Dispon\u00edvel em: https:\/\/g1.globo.com\/rj\/rio-de-janeiro\/noticia\/2019\/09\/01\/mulher-e-presa-na-entrada-do-estadio-do-maracana-apos-ser-flagrada-por-sistema-de-reconhecimento-facial.ghtml. Acesso em: 17 ago. 2021.<\/p>\n\n\n\n

    G1. PM vai ampliar os testes com as c\u00e2meras de reconhecimento facial no Rio<\/strong>. Dispon\u00edvel em: https:\/\/g1.globo.com\/rj\/rio-de-janeiro\/noticia\/2019\/09\/01\/mulher-e-presa-na-entrada-do-estadio-do-maracana-apos-ser-flagrada-por-sistema-de-reconhecimento-facial.ghtml. Acesso em: 17 ago. 2021.<\/p>\n\n\n\n

    G1. Sistema de reconhecimento facial da PM do RJ falha, em ulher \u00e9 detida por engano<\/strong>. Dispon\u00edvel em: https:\/\/g1.globo.com\/rj\/rio-de-janeiro\/noticia\/2019\/07\/11\/sistema-de-reconhecimento-facial-da-pm-do-rj-falha-e-mulher-e-detida-por-engano.ghtml. Acesso em: 17 ago. 2021.<\/p>\n\n\n\n

    HARVARD UNIVERSITY. Racial Dis<\/strong><\/em>crimination in Face Recognition Technology<\/em><\/strong>. Dispon\u00edvel em: https:\/\/sitn.hms.harvard.edu\/flash\/2020\/racial-discrimination-in-face-recognition-technology. Acesso em: 17 ago. 2021.<\/p>\n\n\n\n

    FOLHA DE S\u00c3O PAULO. Rio e Salvador ter\u00e3o sistema de reconhecimento facial no Carnaval<\/strong>. Dispon\u00edvel em: https:\/\/www1.folha.uol.com.br\/cotidiano\/2019\/02\/rio-e-salvador-terao-sistema-de-reconhecimento-facial-no-carnaval.shtml. Acesso em: 19 ago. 2021.<\/p>\n\n\n\n

    THE WALL STREET JOURNAL. China Set to Pass One of the World\u2019s Strictest Data-Privacy Laws<\/strong>.<\/em> Dispon\u00edvel em: https:\/\/www.wsj.com\/articles\/china-set-to-pass-one-of-the-worlds-strictest-data-privacy-laws-11629201927?st=z5u599n8ecf0l8g&reflink=desktopwebshare_linkedin. Acesso em: 19 ago. 2021.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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