Acuerdo de Clearview AI de CBP: reconocimiento facial para la identificación táctica.
La Oficina de Aduanas y Protección Fronteriza de EE. UU. (CBP) ha asegurado un contrato de $225,000 con Clearview AI, lo que permite el uso de su tecnología de reconocimiento facial para 'orientación táctica' y 'análisis estratégico de contra-redes'. La herramienta de Clearview AI tiene acceso a más de 60 mil millones de imágenes extraídas de internet, mejorando las capacidades para las unidades de inteligencia de CBP, como la división de inteligencia (INTEL) y el Centro Nacional de Orientación en la identificación de amenazas a la seguridad.
El acuerdo implica que la tecnología de Clearview se integrará en las tareas diarias de inteligencia de los analistas. Se espera que los analistas manejen datos personales sensibles, incluidos identificadores biométricos como imágenes faciales, mientras estén sujetos a acuerdos de no divulgación. Sin embargo, el contrato no especifica los tipos de fotos que se cargarán, la posible inclusión de ciudadanos estadounidenses en las búsquedas, ni la duración para almacenar imágenes o resultados de búsqueda.
Este acuerdo llega en medio de un creciente escrutinio sobre el uso del reconocimiento facial por parte de entidades federales más allá de la seguridad fronteriza, con preocupaciones sobre su uso rutinario en lugar de investigaciones aisladas. Notablemente, el senador Ed Markey ha propuesto legislación que prohíbe a ICE y CBP utilizar tecnología de reconocimiento facial, abordando la integración cada vez más profunda de la vigilancia biométrica sin límites claros ni transparencia.
Se destaca que pruebas anteriores del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) destacan los desafíos de los sistemas de reconocimiento facial. Aunque son efectivos en entornos controlados como 'fotos de visa de alta calidad', estos sistemas presentan dificultades en configuraciones menos controladas, mostrando tasas de error superiores al 20% con imágenes de menor calidad. NIST subraya que estos sistemas, cuando se utilizan de manera investigativa, deberían proporcionar una lista clasificada de posibles coincidencias para revisión humana, en lugar de generar una única coincidencia confirmada.
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