Pesquisadores de inteligência artificial e ciência de dados lançaram um alerta: os sistemas de reconhecimento facial que dominam o mercado — e são usados por governos, empresas e serviços públicos — não são tão confiáveis quanto parecem em ambientes do mundo real.
O alvo da análise foi o FRTE (Face Recognition Technology Evaluation), programa do NIST (Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA), que funciona como um benchmark global para medir a precisão de sistemas de reconhecimento facial. Embora amplamente adotado como referência internacional, o estudo aponta falhas estruturais que colocam em xeque sua representatividade.
Condições ideais demais para serem verdade
O ponto central da crítica é que os testes do FRTE são realizados em condições controladas, com imagens de alta qualidade, rostos bem iluminados, em posições frontais e sem grandes obstruções. No entanto, em cenários reais — como aeroportos, estações, ruas movimentadas ou até sistemas bancários — as imagens frequentemente estão borradas, mal iluminadas, parcialmente obstruídas ou com expressões faciais variadas.
Esses fatores interferem diretamente no desempenho dos algoritmos, que podem cometer falsos positivos ou negativos, especialmente quando confrontados com envelhecimento, uso de óculos, mudanças de penteado ou barba. O estudo ressalta que esses elementos são subestimados ou simplificados nos benchmarks atuais.
Falta de diversidade nos dados
Outro ponto crítico levantado pelos pesquisadores diz respeito aos conjuntos de dados utilizados pelo NIST. Segundo a análise, as bases usadas no FRTE não representam de forma suficiente a diversidade demográfica global, com sub-representação de grupos étnicos, faixas etárias e gêneros. Isso aumenta o risco de viés algorítmico, onde determinadas populações têm mais chance de serem identificadas incorretamente.
Esse tipo de viés já foi identificado em sistemas usados em países como os EUA e o Reino Unido, onde pessoas negras ou asiáticas foram desproporcionalmente apontadas como suspeitas por sistemas automatizados.
O que está em jogo
Em um momento em que o reconhecimento facial é utilizado em aeroportos, celulares, sistemas de vigilância urbana, segurança bancária e até escolas, a confiabilidade desses sistemas é um tema urgente. Se a base de testes não reflete o mundo real, confiar cegamente nos resultados pode comprometer direitos, segurança e até a justiça.
O estudo recomenda que os benchmarks como o FRTE sejam revisados para incluir:
- Imagens com qualidade variável;
- Diversidade étnica, geográfica e etária;
- Ambientes realistas com múltiplas variáveis simultâneas;
- Cenários com múltiplas faces e movimentos rápidos.
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Fontes: NIST FRTE documentation, AI Now Institute, Wired, Nature Machine Intelligence, MIT Technology Review