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Mientras que la gente coloca carteles en sus jardines o pegatinas en los parachoques de sus coches para informar a la gente de sus puntos de vista y potencialmente influir en quienes los rodean, Stanley de la ACLU dice que está destinado a una «visibilidad a escala humana», no a la de las máquinas. «Tal vez quieran expresarse en sus comunidades, ante sus vecinos, pero no necesariamente quieren estar registrados en una base de datos nacional a la que puedan acceder las autoridades policiales», dice Stanley.
Weist dice que el sistema, como mínimo, debería poder filtrar imágenes que no contengan datos de matrículas y no cometer errores. «Cualquier cantidad de veces es demasiada, especialmente cuando se trata de encontrar cosas como la ropa que usa la gente o letreros en el césped», dice Weist.
«La tecnología de reconocimiento de matrículas (LPR) respalda la seguridad pública y los servicios comunitarios, desde ayudar a encontrar niños secuestrados y vehículos robados hasta automatizar el cobro de peajes y reducir las primas de seguros al mitigar el fraude de seguros», dice Jeremiah Wheeler, presidente de DRN, en un comunicado. .
Weist cree que, dada la cantidad relativamente pequeña de imágenes que muestran calcomanías en los parachoques en comparación con la gran cantidad de vehículos con ellas, Motorola Solutions puede estar intentando filtrar las imágenes que contienen calcomanías en los parachoques u otro texto.
Wheeler no respondió a las preguntas de WIRED sobre si existen límites sobre lo que se puede buscar en las bases de datos de matrículas, por qué aparecieron en los resultados de búsqueda imágenes de casas con letreros en el césped pero sin vehículos a la vista, o si se utilizan filtros para reducir dichas imágenes.
«DRNsights cumple con todas las leyes y regulaciones aplicables», dice Wheeler. “La herramienta DRNsights permite a las partes autorizadas acceder a la información de las matrículas y a la información asociada del vehículo que se captura en lugares públicos y es visible para todos. El acceso está restringido a clientes con ciertos propósitos permitidos por la ley, y a aquellos que los infrinjan se les revoca el acceso”.
IA en todas partes
Los sistemas de reconocimiento de matrículas han florecido en los últimos años a medida que las cámaras se han vuelto más pequeñas y los algoritmos de aprendizaje automático han mejorado. Estos sistemas, como DRN y rivales Rebañomarca parte de un cambio en la forma en que se vigila a las personas mientras se desplazan por ciudades y barrios.
Cada vez más, las cámaras CCTV están equipadas con IA para monitorear los movimientos de las personas e incluso detectar sus emociones. Los sistemas tienen el potencial de alertar a los funcionarios, que tal vez no puedan monitorear constantemente las imágenes de CCTV, sobre eventos del mundo real. Sin embargo, si el reconocimiento de matrículas puede reducir el crimen ha sido cuestionado.
«Cuando el gobierno o las empresas privadas promueven lectores de matrículas, dan la impresión de que la tecnología sólo busca infractores de la ley o personas sospechosas de haber robado un automóvil o involucradas en una alerta ámbar, pero la tecnología no funciona así», dice Dave Maass. , director de investigaciones del grupo de libertades civiles Electronic Frontier Foundation. «La tecnología recopila los datos de todos y los almacena a menudo durante inmensos períodos de tiempo».
Con el tiempo, la tecnología también puede volverse más capaz. Maass, que tiene investigado durante mucho tiempo sistemas de reconocimiento de matrículas, dice que las empresas ahora están tratando de tomar «huellas dactilares del vehículo», donde determinan la marca, modelo y año del vehículo basándose en su forma y también determinan si hay daños en el vehículo. Las páginas de productos de DRN dicen que una próxima actualización permitirá a las compañías de seguros ver si un automóvil está siendo utilizado para viajes compartidos.
«La forma en que está configurado el país fue proteger a los ciudadanos de la extralimitación del gobierno, pero no se han implementado muchas medidas para protegernos de los actores privados que se dedican a negocios destinados a ganar dinero», Nicole McConlogue, profesora asociada de derecho. en la Facultad de Derecho Mitchell Hamline, quien ha investigado los sistemas de vigilancia de matrículas y sus potencial de discriminación.
«El volumen en el que son capaces de hacer esto es lo que lo hace realmente preocupante», dice McConlogue sobre los vehículos que se mueven por las calles recopilando imágenes. “Cuando haces eso, estás llevando los incentivos de las personas que recopilan los datos. Pero también, en Estados Unidos, se lleva consigo el legado de la segregación y la línea roja, porque eso dejó una marca en la composición de los vecindarios”.
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