Resumo: A regulamentação jurídica de sistemas de reconhecimento facial por inteligência artificial é de suma importância na seara digital. Esses sistemas oferecem benefícios em vários sentidos, contudo também levantam sérias indagações legais e éticas. Os desafios jurídicos incluem a necessidade de proteger a privacidade e os direitos individuais de cada cidadão, bem como evitar a má utilização desses dados. É essencial estabelecer diretrizes sólidas para o manuseamento dessas tecnologias, levando em conta questões de responsabilidade jurídica. Essa pesquisa busca analisar questões relacionadas a práticas de desenvolvimento de software, garantindo a transparência e a imparcialidade dos algoritmos de reconhecimento facial. Testes minuciosos são necessários para a identificação de erros com o objetivo de mitigar riscos. Em suma, a regulamentação jurídica eficaz gera segurança e proteção de dados pessoais, pontos essenciais para o equilíbrio e os benefícios dos sistemas de reconhecimento facial com IA, promovendo assim a inovação e proteção dos direitos e da privacidade dos seus usuários.
Palavras-chave: Software, Regulamentação. Reconhecimento. Jurídico. IA.
Abstract: The legal regulation of artificial intelligence-powered facial recognition systems is of paramount importance in the digital realm. These systems offer benefits in various ways; however, they also raise serious legal and ethical questions. Legal challenges include the need to protect the privacy and individual rights of each citizen, as well as to prevent the misuse of this data. It is essential to establish robust guidelines for the handling of these technologies, taking into account legal liability issues. This research aims to analyze issues related to software development practices, ensuring transparency and impartiality of facial recognition algorithms. Thorough testing is necessary for error identification with the goal of mitigating risks. In summary, effective legal regulation ensures security and protection, essential for the balance and benefits of AI-powered facial recognition systems, thereby promoting innovation and safeguarding the rights and privacy of individuals.
Keywords: Software, Regulation, Recognition, Legal, AI.
Sumário
Introdução. 1. A Evolução da Regulamentação de Proteção de Dados e o Impacto da LGPD. 2. Desafios Legais da Integração de Sistemas de Biometria Facial e Desenvolvimento de Software. 3. Perspectivas Futuras a Abordagens para a Regulamentação de Reconhecimento Facial com IA. Considerações Finais. Referências Bibliográficas.
Introdução
A regulamentação jurídica dos sistemas de reconhecimento facial desenvolvidos por inteligência artificial é um campo de estudo de grande complexidade e importância no contexto tecnológico atual, principalmente no que tange ao cenário brasileiro, onde a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) estabelece um arcabouço jurídico rigoroso para a proteção de dados. Essa abordagem vem a transcender parâmetros exclusivamente tecnológicos e se insere em diversas camadas como éticas, jurídicas e de desenvolvimento de software, colidindo diretamente com questões de privacidade e responsabilidade jurídica.
Atualmente, o reconhecimento facial é desenvolvido através de combinações de algoritmos, onde se utiliza características como a diferença de intensidade de pixels em várias regiões retangulares para fazer a identificação do rosto. Após ocorrer a extração das características faciais do usuário, as redes neurais atuam em conjunto para identificar e aprender as características físicas. As características são transformadas posteriormente em informações de formato numérico.
Essas tecnologias impulsionam uma grande demanda usual, desde o desbloqueio de smartphones até a segurança em aeroportos e bancos, sendo cada vez mais utilizada no cotidiano. No entanto, à medida que esses sistemas se tornam mais sofisticados, surgem inúmeras dúvidas relacionadas à privacidade e a possibilidade de violações de dados pessoais.
Dentro do cenário brasileiro, a LGPD, inspirada no Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) desenvolvido na União Europeia, estabelece fundamentos principiológicos que norteiam a questão de dados pessoais, incluindo a questão de biometria facial. Isso impõe barreiras jurídicas no quesito relacionado a desenvolvimento de software e proteção de direitos fundamentais. O presente estudo se propõe a explorar com afinco a regulamentação jurídica desses softwares com foco na aplicação da LGPD, analisando sobre uma ótica multidisciplinar.
1. A Evolução da Regulamentação de Proteção de Dados e o Impacto da LGPD
O cenário brasileiro antes da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) era considerado um espaço de lacuna significativa no quesito privacidade. Havia algumas regulamentações sobre tema, mas não fornecia estrutura consistente na proteção de dados. Nesse sentido, destaca-se o Marco Civil da Internet (Lei n° 12.965/14), vejamos:
"Art. 3º - A disciplina do uso da internet no Brasil tem os seguintes princípios: [...] III - garantia da privacidade dos dados pessoais [...]."
"Art. 7º - O acesso à internet é essencial ao exercício da cidadania, e ao usuário são assegurados os seguintes direitos: [...] VIII - inviolabilidade e sigilo das comunicações privadas armazenadas, salvo por ordem judicial."
"Art. 10 - A guarda e a disponibilização dos registros de conexão e de acesso a aplicações de internet de que trata esta Lei, bem como de dados pessoais e do conteúdo de comunicações privadas, devem atender à preservação da intimidade, da vida privada, da honra e da imagem das partes direta ou indiretamente envolvidas."
Ademais, o Código de Defesa do Consumidor (Lei n° 8.078/90) também nutre uma ínfima passagem pela proteção de dados no Brasil:
"Art. 43 - O consumidor, sem prejuízo do disposto no art. 86, terá acesso às informações existentes em cadastros, fichas, registros e dados pessoais e de consumo arquivados sobre ele, bem como sobre as suas respectivas fontes."
"Art. 72 - No fornecimento de produtos ou serviços que envolva coleta de dados pessoais e cadastro de consumidores, deve o fornecedor [...] informar, de forma clara e ostensiva, os tipos de dados que serão coletados e a finalidade de sua coleta."
"Art. 73 - O fornecedor de produtos ou serviços, quando constatar a inexatidão dos dados e informações de que trata o art. 72, deverá comunicar o fato ao consumidor e aos órgãos públicos competentes."
Devido à ausência de uma legislação uníssona sobre o tema, o cenário tecnológico brasileiro seguiu perante inúmeras incertezas, tanto para usuários do sistema quanto para organizações empresariais. Enquanto isso, na União Europeia uma legislação de privacidade de dados entrou em vigor em 25 de maio de 2018, regulamentando a questão dentro e fora da Europa, visto que a mesma era aplicada a qualquer organização que lide com dados de cidadãos da UE.
O Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) definiu a conceituação de dados pessoais, sendo de natureza genérica qualquer informação que possa identificar o individua, no sentido de e-mails, nomes etc. Em 2018, no cenário brasileiro, finalmente surge a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), inspirada na GDPR onde se viu a necessidade de uma legislação semelhante no país.
A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) traz à tona a questão principíológica da questão, que vem por definir diretrizes que empresas e organizações devem seguir ao coletar dados pessoais de usuários. O princípio da finalidade define que dados pessoais devem ser coletados para finalidades estritamente especificas como é o caso da biometria facial, sendo voltado a questões de segurança. A organização deve informar ao usuário claramente que seus dados estão sendo coletadas para tal finalidade e que não serão utilizados para fins não autorizados, gerando assim transparência e confiabilidade.
Dentro dessa mesma ótica, há a aplicação do princípio da necessidade e transparência onde a coleta deve ser realizada apenas para fins necessários gerando o máximo de transparência possível ao usuário. Ademais, a legislação também inova com a aplicação dos princípios do consentimento e segurança onde o consentimento do usuário se torna essencial a coleta e processamento de dados. O consentimento deve ser voluntário ao usuário que possui liberdade para retirar seus dados a qualquer momento.
A lei também demonstra que é função das organizações e empresas garantirem a segurança de dados pessoais, desenvolvendo medidas técnicas e operacionais para evitar o vazamento ou acesso a dados não autorizados, vejamos a previsão do artigo 7º:
“Art. 7º O tratamento de dados pessoais somente poderá ser realizado nas seguintes hipóteses:
I - Mediante o fornecimento de consentimento pelo titular;
II - Para o cumprimento de obrigação legal ou regulatória pelo controlador;
III - Pela administração pública, para o tratamento e uso compartilhado de dados necessários à execução de políticas públicas previstas em leis e regulamentos ou respaldadas em contratos, convênios ou instrumentos congêneres;
IV - Para a realização de estudos por órgão de pesquisa, garantida, sempre que possível, a anonimização dos dados pessoais;
V - Quando necessário para a execução de contrato ou de procedimentos preliminares relacionados a contrato do qual seja parte o titular, a pedido do titular dos dados;
VI - Exercício regular de direitos em processo judicial, administrativo ou arbitral5,
VII - Para a proteção da vida ou da incolumidade física do titular ou de terceiros;
VIII - Para a tutela da saúde, exclusivamente, em procedimento realizado por profissionais de saúde, serviços de saúde ou autoridade sanitária;
IX - Quando necessário para atender aos interesses legítimos do controlador ou de terceiros, exceto no caso de prevalecerem direitos e liberdades fundamentais do titular que exijam a proteção dos dados pessoais; ou
X - Proteção do crédito, inclusive quanto ao disposto na legislação pertinente.”
Apesar do Brasil não obter uma previsão especifica sobre a autorização da biometria facial por inteligências artificiais, sua regulamentação tem previsão da seção III, artigo 11º da LGPD que orienta sobre a questão de utilização e autorização de dados:
“Art. 11. O tratamento de dados pessoais sensíveis somente poderá ocorrer nas seguintes hipóteses:
I - Quando o titular ou seu responsável legal consentir, de forma específica e destacada, para finalidades específicas;
II - Sem fornecimento de consentimento do titular, nas hipóteses em que for indispensável para:
a) Cumprimento de obrigação legal ou regulatória pelo controlador;
b) Tratamento compartilhado de dados necessários à execução, pela administração pública, de políticas públicas previstas em leis ou regulamentos;
c) Realização de estudos por órgão de pesquisa, garantida, sempre que possível, a anonimização dos dados pessoais sensíveis;
d) exercício regular de direitos, inclusive em contrato e em processo judicial, administrativo e arbitral6;
e) Proteção da vida ou da incolumidade física do titular ou de terceiros;
f) Tutela da saúde, exclusivamente, em procedimento realizado por profissionais de saúde, serviços de saúde ou autoridade sanitária.
§ 4º É vedada a comunicação ou o uso compartilhado entre controladores de dados pessoais sensíveis referentes à saúde com objetivo de obter vantagem econômica, exceto nas hipóteses relativas a prestação de serviços de saúde, de assistência farmacêutica e de assistência à saúde, desde que observado o § 5º deste artigo, incluídos os serviços auxiliares de diagnose e terapia, em benefício dos interesses dos titulares de dados, e para permitir:
I - A portabilidade de dados quando solicitada pelo titular; ou
II - As transações financeiras e administrativas resultantes do uso e da prestação dos serviços de que trata este parágrafo.”
É importante destacar a necessidade de conhecimentos atualizados sobre avanços de tecnologias e principalmente inteligências artificiais, em comunhão com regulamentações jurídicas para a obtenção de uma sociedade atualizada perante eventuais sofisticações de segurança.
A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) trouxe inovação em organizações tanto públicas quanto privadas gerando responsabilidade no tratamento de dados e estabelecendo direitos no reconhecimento de uso inadequado de informações de titulares.
2. Desafios Legais da Integração de Sistemas de Biometria Facial e Desenvolvimento de Software.
A inteligência artificial vem se desenvolvendo de forma suprassumo nos últimos anos, com grande potência de perfeição e refinamento tecnológico, proporcionando bons resultados no quesito de segurança. Historicamente, o pioneirismo que originou o reconhecimento de pessoas foi liderado pelo cientista inglês Sir Francis Galton, primo de Charles Darwin no final do século XIX.
Galton desenvolveu um sistema com necessidade de classificação objetiva de indivíduos, visto que possuía extrema dificuldade de expressão, diante disso desenvolveu um dispositivo denominado “seletor mecânico” que tinha a capacidade de medir perfis faciais de pessoas, analisando medições físicas especificas como dimensões da cabeça, largura, comprimento do pé e dedo médio da mão. Embora rudimentar do ponto de vista contemporâneo, foi uma das primeiras abordagens no quesito biométrico.
A biometria facial moderna, pela ótica contemporânea, foi um resultado de décadas e décadas de pesquisas e avanços tecnológicos, tanto por cientista como por desenvolvedores. No entanto, um marco histórico importante foi à criação do sistema “Eingenfaces” (em português, “Rostos Próprios”) por Sirovich e Kirby em 1987.
A “Eingenfaces” funciona a priori com uma coleta de dados, coletando imagens faciais, podendo ser em escala de cinza. As imagens são pré-processada para normalizar o tamanho, a orientação e a luz com a finalidade de torna-las mais compatíveis. Posteriormente, ocorre o que chamamos de “extração de características faciais” onde é utilizada uma técnica denominada PCA (Principal Component Analysis) que reduz a dimensionalidade e dados multivariados, conforme Williams e Abdi:
“A análise de componentes principais, ou PCA, é uma técnica de redução dimensional baseada em estatística que aumenta a interpretabilidade, enquanto reduz a perda de informações. Por ser um conceito relativamente simples e versátil, a PCA é amplamente utilizada para análise de dados em diversas áreas, inclusive processamento de imagens.” (ABDI; WILLIAMS, 2010).
Desta maneira, o reconhecimento facial passa a ser utilizado através de vetores que representam as principais variações faciais, com o armazenamento de informações há combinações para a formação da face especifica. Por fim, se a face é reconhecida e estiver acima do limiar é considerada uma correspondência. Sendo assim, historicamente, a Eigenfaces é uma técnica de reconhecimento de fundamental importância que contribuiu para o desenvolvimento de tecnologias mais avançadas e desenvolvimento de novos algoritmos.
Quanto ao surgimento de novos algoritmos é indispensável citar o renomado cientista japonês Takeo Kanade e sua contribuição para o desenvolvimento de tecnologias de reconhecimento facial. Dentro das inúmeras contribuições é possível citar técnicas de rastreamento facial em tempo real, modelagem facial em 3D etc. Sua participação é de suma importância no tópico de segurança e autenticação de dados e desenvolvimento de softwares.
Dentro dessa temática, inúmeras empresas passaram a desenvolver softwares de reconhecimento facial, como por exemplo, a Microsoft com o software Azure Face API, um serviço de inteligência artificial que analisa rostos em imagens, desta forma levanta-se a indagação jurídica de proteção de dados e a análise desses sistemas de biometria.
Na cidade de São Paulo em 2019, foi anunciada a suspensão de sistemas de biometria facial nas estações de metrô da cidade por questões relacionadas a privacidade, vejamos a noticia publicada pelo site Agência Brasil:
“O Metrô de São Paulo vai ter que parar de coletar dados dos rostos dos usuários do sistema de transporte. A determinação vem de uma decisão da justiça. A juíza Cynthia Thome, da 6ª Vara de Fazenda Pública de São Paulo, determinou a suspensão do sistema de reconhecimento facial que tinha sido implantado no transporte público com a justificativa de monitorar os usuários para garantir a segurança. A ação civil pública foi aberta agora em março pedindo a suspensão da coleta de dados biométricos sem o consentimento dos usuários. A ação foi proposta pelas defensorias públicas do Estado e da União, o Instituto de Defesa do Consumidor, o IDEC, o Coletivo Intervozes, a ONG Artigo 19 e o Coletivo de Advocacia em Direitos Humanos. O argumento é que a medida desrespeitava a Lei Geral de Proteção de Dados, o Estatuto da Criança e do Adolescente, a Constituição Federal e o Código de Defesa do Consumidor. Para a assessora de Centro de Referência Legal da Artigo 19 Raquel da Cruz Lima, a forma como o sistema foi instalado é completamente ilegal. Para ela, as pessoas precisaram concordar com esse tipo de coleta de informações pessoais, além disso, a medida viola a privacidade das pessoas, expões os usuários a possíveis monitoramentos que podem cercear a liberdade de expressão e pode prejudicar principalmente as pessoas não-brancas. Em nota, o Metrô diz que o novo sistema de monitoramento obedece a lei geral de proteção de dados. Também diz que ainda não foi intimado da decisão, mas que quando isso acontecer vai entrar com recurso.”
Em parâmetros globais o Caso Clearview AI (EUA) foi alvo de inúmeras polêmicas em 2020, visto que, é uma empresa que desenvolveu um software de reconhecimento facial projetado para coletar grandes quantidades de imagens faciais de redes sociais com objetivo de fornecer correspondências com base no rosto buscado, contribuindo para identificação de pessoas por autoridades policiais e empresas de segurança, levantando questões significativas relacionadas a coleta de dados pessoais sem o consentimento do usuário.
Por fim, e de suma importância no cenário tecnológico, é importante pontuar uma questão racial que envolve a temática da biometria que é o banco de dados policiais. Segundo a Rede de Observatórios de Segurança foi monitorado que 90,5% das prisões realizadas no Brasil com o uso de reconhecimento facial foram de pessoas negras, vejamos:
“A Rede de Observatórios da Segurança monitorou os casos de prisões e abordagem com o uso de reconhecimento facial desde que eles foram implantados em março e descobriu que, dos casos em que havia informações, 90,5% das pessoas presas porque foram flagradas pelas câmeras eram negras. A Bahia liderou o número de abordagens e prisões com a nova técnica: 51,7% das prisões, seguida do Rio, com 37,1%, Santa Catarina, com 7,3%, Paraíba, com 3,3% e o Ceará, com 0,7%. De março a outubro, foram 151 pessoas presas por meio dessa tecnologia nos cinco estados. O monitoramento da Rede foi feito com base nas matérias publicadas por dezenas de veículos de imprensa e usa as informações veiculadas nas contas oficiais das polícias e de outros órgãos nas redes sociais. As prisões com o uso de reconhecimento facial têm ocorrido desde março, sendo que os meses de abril, setembro e outubro registraram a maioria dos casos. Setembro foi o ápice, com 31,2% das prisões. Não se sabe como se deram essas prisões. Tentamos obter dados, via Lei de Acesso à Informação, sobre a quantidade oficial de prisões e o número de pessoas abordadas de forma equivocada, mas não houve retorno do pedido. Em alguns casos monitorados foi difícil até mesmo encontrar informações completas sobre o perfil da pessoa presa ou abordada, onde o reconhecimento foi realizado e os motivos da eventual prisão. Em 66 casos, havia informações sobre sexo: 87,9% dos suspeitos foram homens e 12,1%, mulheres, com idade média de 35 anos. No que se refere à motivação para a abordagem, chama a atenção o grande volume de prisões por tráfico de drogas e por roubo: 24,1%, cada uma. Para jovens e negros, a tecnologia é a certeza de que continuarão a ser abordados de forma preferencial, em nome da chamada guerra às drogas. O reconhecimento facial tem se mostrado uma atualização high-tech para o velho e conhecido racismo que está na base do sistema de justiça criminal e guia o trabalho policial há décadas.”
Os relatórios indiciam que os sistemas de reconhecimento facial frequentemente apresentam um viés discriminatório que pode desenvolver erros quando se trata de identificação de pessoas negras, a inclusão de grande número de imagens dessas pessoas pode agravar a situação social, pois o sistema pode ser treinado em dados desequilibrados e resultar em falsas identificações, injustiças e racismo. É importante o rigor da aplicação da lei no uso de tecnologias e cautela na coleta de dados, devendo incluir revisão de politicas, treinamento especifico de sistemas de inteligências artificiais para a aplicação de tecnologias compatíveis com a transparência dentro da sociedade.
3. Perspectivas Futuras a Abordagens para a Regulamentação de Reconhecimento Facial com IA
Dentro das perspectivas futuras surgem propostas de diretrizes especificas e éticas relacionadas ao uso de sistemas e softwares de reconhecimento facial. A priori, é crucial a proibição desenfreada sobre o uso dessas tecnologias devendo haver uma avaliação de riscos e impactos sociais. Ademais, o princípio da transparência deve ser um baluarte a ser adotado pelas instituições devendo agir com transparência sobre suas práticas perante os usuários, incluindo a informação de como esses dados serão coletados, armazenados e de que maneira serão usados.
A minimização de dados é um critério importante no quesito da coleta, pois a retenção desses dados deve ser para uma finalidade especifica e estrita, não devendo ser usado para outros fins, sendo uma abordagem interessante para a questão da regulamentação. O treinamento dos sistemas também deve ter caráter imparcial, devendo minimizar questões discriminatórias, envolvendo treinamento para a coleta de dados de uma maneira equilibrada.
A questão da privacidade e do consentimento gerou tema de debate com o Projeto de Lei 2392/22 do deputado Guiga Peixoto (PSC – SP), em noticia divulgada pela Agência Câmara Noticias:
“A consequência do mau uso desses dados pode ser extremamente nociva para os cidadãos. Imagine-se a hipótese de uma pessoa ser presa por erros na identificação ou então o constrangimento de ter negado o acesso a determinado estabelecimento do qual é sócio”, afirma o deputado. “Outra possibilidade é o mau uso desses dados em razão de vazamentos ou mesmo do uso comercial dessas informações, alimentando a prática de fraudes, estelionatos, roubo de identidades ou falsidades ideológicas das mais variadas”, completou.”
O projeto de lei obriga o Poder Público a fornecer meios alternativos de reconhecimento pela insegurança em tecnologias dessa natureza. Ademais, o acesso restrito a essas tecnologias deve ser limitado a organizações treinadas dentro da legislação, assim como a questão sobre notificação de uso onde as instituições devem informar ao usuário quando estiver sendo realizado o reconhecimento tanto em locais públicos ou privados, gerando possibilidade de revisão em casos de rejeições de serviços quando o critério a ser analisado se fundamenta exclusivamente na biometria facial.
Um ponto relevante e de bastante debate na questão de regulamentação é a proteção de dados de crianças. Instituições de ensino defendem que a biometria facial facilita registros e frequências de alunos, assim como garante a segurança escolar. Por outro lado, ainda há inseguranças quanto ao tópico de recolhimento de dados e brechas na questão da privacidade e direitos humanos, visto que, ainda ocorrem persistentes erros na tecnologia. Nessa seara, a responsabilidade civil é aplicada com o incentivo de organizações e empresas agirem em conformidade com a lei.
Destarte, a cooperação internacional age de maneira fundamental para o desenvolvimento de tecnologias garantindo a seguranças de dados e regulamentação. As propostas coletivas de diretrizes e regulamentos criam um ambiente tecnológico ético e responsável contribuindo para a proteção de dados e dos direitos individuais dos usuários.
Considerações Finais
O presente estudo buscou explorar questões relacionadas à legalidade de práticas de sistemas e softwares voltados a reconhecimento facial, a análise foi divida em três capítulos que examinaram os desafios legais e suas perspectivas futuras. O primeiro capítulo abordou a questão da aplicação da LGPD em casos de reconhecimento facial no Brasil e como legislação foi inovadora dentro dos desafios que tramitavam na época, trazendo segurança e privacidade na coleta de dados.
O segundo capítulo analisou complexidades relacionadas à coleta, consentimento e algoritmos, pontuando questões raciais que desafiavam a implementação da tecnologia. Foi abordada a necessidade de transparência na prestação de serviços e diminuição de riscos na coleta, transformando a sociedade em um ambiente ético e responsável. Também foi analisada a questão histórica do desenvolvimento de reconhecimento facial, onde foi pontuado como a tecnologia atua e se desenvolve atualmente, citando autores e sistemas importantes na época.
Por fim, o terceiro e último capítulo, trouxe a questão das perspectivas futuras nas abordagens de inteligências artificiais dentro de um parâmetro legal, enfatizando sempre a importância do desenvolvimento da tecnologia dentro de uma cooperação internacional respeitosa que siga as regulamentações e parâmetros éticos de coleta.
O tema abordado é desafiador, à medida que a tecnologia se torna mais presente dentro da sociedade, se torna necessária a proteção de direitos individuais de cada usuário. A pesquisa oferece instrumentos para orientar e conscientizar sobre o uso ético de tecnologia, dentro de um mundo mais interconectado, oferecendo mobilidade e proteção aos usuários e acima de tudo segurança dentro de qualquer dado compartilhado.
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