Os algoritmos de reconhecimento facial mais avançados têm precisão de “apenas” 98% a 99%.

A taxa de erro pode parecer pequena para dispositivos comuns, mas os erros podem aumentar quando utilizado em larga escala.
Pense em um sistema de reconhecimento facial conectado a um banco de dados de suspeitos de terrorismo instalado no Aeroporto Internacional de Chicago, EUA, por exemplo. Com 50 milhões de passageiros por ano, uma taxa de falso-positivo de 1% significa que 500 mil passageiros por ano (mais de 1.300 por dia),
poderiam ser equivocadamente retidos ou presos. E ainda temos as possibilidades de erros humanos ao inserirem informações equivocadas nos bancos de dados.

No futuro teremos guerras disputadas por robôs autônomos, drones caçando, identificando e matando inimigos com base em cálculos feitos por computador em substituição aos humanos.
Podemos até entender que os robôs causem número menor de erros, mas quem vai responsabilizá-los?

[Fonte – GOODMAN, Marc. Future Crimes. 2015]

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