**Once organizaciones de derechos civiles y contra el racismo instan al comisionado de la Policía Metropolitana, Mark Rowley, a cancelar los planes de usar reconocimiento facial en vivo (LFR, por sus siglas en inglés) durante el próximo Carnaval de Notting Hill, citando el sesgo racial de la tecnología y un desafío legal en curso.**
En una carta obtenida por **The Guardian**, los grupos advierten que el uso de cámaras de escaneo facial instantáneo en un evento que celebra a la comunidad afrocaribeña "solo empeorará las preocupaciones sobre el abuso policial y la discriminación racial dentro de su fuerza".
Entre los firmantes —incluidos el Runnymede Trust, Liberty, Big Brother Watch, Race on the Agenda y Human Rights Watch— se argumenta que la tecnología es "menos precisa para mujeres y personas de color".
La demanda surge después de que el gobierno anunciara planes para expandir el uso de furgonetas con reconocimiento facial en nueve fuerzas policiales de Inglaterra y Gales.
La Policía Metropolitana había anunciado previamente que colocaría cámaras especiales en los puntos de entrada y salida del carnaval de dos días en el oeste de Londres, que atrae hasta 2 millones de personas al año, convirtiéndolo en el segundo festival callejero más grande del mundo.
La carta señala: "Desplegar LFR en el Carnaval de Notting Hill apunta injustamente a la misma comunidad que el evento celebra. La Policía Metropolitana ya fue declarada institucionalmente racista en la revisión de la baronesa Casey, y la vigilancia discriminatoria ha dañado gravemente la confianza pública. Usar esta tecnología aquí solo profundizará las preocupaciones sobre el sesgo racial y el abuso de poder".
La carta también menciona que, desde el anuncio de la Policía Metropolitana, el activista contra la violencia con cuchillos Shaun Thompson presentó un recurso en el Tribunal Superior. Thompson, un hombre negro británico, fue identificado erróneamente como criminal por el reconocimiento facial, detenido por la policía y presionado para proporcionar sus huellas dactilares.
"El Sr. Thompson regresaba de ser voluntario en Street Fathers, un grupo contra la violencia juvenil, cuando agentes lo rodearon y lo retuvieron durante 30 minutos. Él compara el impacto discriminatorio del LFR con 'un stop and search con esteroides'", dice la carta.
Los activistas argumentan que se ha permitido a la policía "autorregular" esta tecnología, a pesar de configuraciones previas que identificaban erróneamente de manera desproporcionada a personas negras. Un informe del Laboratorio Nacional de Física del Reino Unido encontró que el sistema NeoFace de la Policía Metropolitana es menos preciso para mujeres y personas de color en ciertas configuraciones.
El Dr. Tony Mansfield, autor del informe, reconoció que, en umbrales más bajos, el sistema "muestra sesgo contra hombres y mujeres negros". La policía no está legalmente obligada a usar configuraciones más altas y precisas.
En 2018, un estudio del MIT Media Lab encontró que el reconocimiento facial de tres grandes empresas identificaba erróneamente a mujeres de piel oscura entre el 21% y el 35% de las veces, en comparación con menos del 1% en hombres de piel clara.
Otros firmantes incluyen líderes de Privacy Watch, Privacy International, Race Equality First, Open Rights Group, Access Now, StopWatch y Statewatch.
La Policía Metropolitana ha declarado que las cámaras se colocarán cerca de los límites del carnaval —no dentro— para ayudar a los agentes a "identificar e interceptar" a individuos que representen riesgos para la seguridad pública, como aquellos buscados por delitos graves como violencia con armas blancas o agresiones sexuales.
Sin embargo, grupos de libertades civiles se alarmaron al saber que la policía galesa usó previamente esta tecnología para perseguir a revendedores de boletos.
Unos 7,000 agentes policiales serán desplegados en el carnaval de este año. Según la Policía Metropolitana, oficiales y personal estarán en servicio durante todo el evento. Las cámaras de reconocimiento facial en vivo (LFR) cerca del carnaval escanearán en busca de personas desaparecidas y sujetas a órdenes de prevención de daño sexual. Se instalarán arcos de revisión en los principales puntos de entrada, donde los agentes usarán sus facultades de stop and search.
Aunque el carnaval sigue siendo organizado por la comunidad, altos funcionarios han expresado preocupaciones de seguridad, sugiriendo que debería trasladarse a Hyde Park o requerir entradas para evitar el hacinamiento en calles estrechas.
La ministra del Interior, Yvette Cooper, anunció recientemente planes para nuevas regulaciones sobre el uso del LFR, afirmando: "El reconocimiento facial apuntará a delincuentes sexuales y a aquellos buscados por delitos graves que hayan evadido la captura".
La Policía Metropolitana y la Policía de Gales del Sur han estado probando la tecnología. Según la Policía Metropolitana, el LFR ha ayudado a realizar 580 arrestos por delitos como violación, violencia doméstica, crímenes con armas blancas, agresión y robo —52 de los cuales involucraron a delincuentes sexuales registrados que violaron sus restricciones.
Matt Ward, subcomisionado adjunto de la Policía Metropolitana a cargo de la vigilancia del carnaval, reconoció las preocupaciones persistentes sobre el LFR en comunidades negras y minorías étnicas:
"Estamos comprometidos a usar la tecnología de manera responsable para ayudar a los agentes a trabajar con mayor eficacia. Por eso desplegaremos cámaras LFR cerca —pero no dentro— del área del carnaval. Esta herramienta probada ha facilitado más de 1,000 arrestos desde enero de 2024.
"Pruebas del Laboratorio Nacional de Física confirman que nuestro sistema mantiene precisión entre etnias y géneros en las configuraciones actuales. Sin embargo, reconocemos que persisten malentendidos, especialmente en comunidades de color, y estamos trabajando para abordarlos".
PREGUNTAS FRECUENTES
### **Preguntas frecuentes sobre el reconocimiento facial en el Carnaval de Notting Hill y preocupaciones sobre sesgo racial**
#### **Preguntas básicas**
**1. ¿Por qué los activistas se oponen al reconocimiento facial en el Carnaval de Notting Hill?**
Los activistas argumentan que la tecnología tiene sesgo racial, identificando erróneamente con más frecuencia a personas de color, lo que lleva a detenciones injustas.
**2. ¿Qué es el reconocimiento facial?**
Es una tecnología que usa inteligencia artificial para escanear y comparar rostros en multitudes contra bases de datos, generalmente con fines de seguridad.
**3. ¿Cómo afecta el sesgo racial al reconocimiento facial?**
Estudios muestran que tiene tasas de error más altas para personas de piel oscura, aumentando el riesgo de arrestos falsos.
**4. ¿Se ha usado reconocimiento facial en el carnaval antes?**
Sí, la policía lo ha probado en años anteriores, pero críticos dicen que afecta desproporcionadamente a asistentes negros.
**5. ¿Qué argumentan los partidarios del reconocimiento facial en el carnaval?**
Dicen que ayuda a prevenir delitos, pero los opositores creen que los riesgos de sesgo superan los beneficios.
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#### **Preguntas avanzadas**
**6. ¿Qué evidencia hay del sesgo racial en el reconocimiento facial?**
Investigaciones muestran tasas de error hasta un 34% más altas para mujeres de piel oscura que para hombres de piel clara.
**7. ¿Hay leyes que regulen su uso en eventos públicos en el Reino Unido?**
Actualmente, la policía puede usarlo en espacios públicos, pero se exigen normas más estrictas.
**8. ¿Ha habido arrestos erróneos por reconocimiento facial?**
Sí, como el caso de un hombre negro detenido injustamente en Londres.
**9. ¿Qué alternativas existen para la seguridad en el carnaval?**
Policía comunitaria, mejor manejo de multitudes y métodos de vigilancia sin sesgo.
**10. ¿Cómo pueden protestar las personas contra su uso en el carnaval?**
Uniéndose a campañas como *Big Brother Watch* o expresando preocupaciones a autoridades.
**11. ¿Otros países restringen su uso en eventos públicos?**
Sí, algunas ciudades de EE.UU. y la UE están considerando prohibiciones por privacidad y sesgo.
**12. ¿Puede mejorarse para reducir el sesgo?**
Expertos dicen que mejores datos y transparencia ayudarían, pero muchos creen que los riesgos siguen siendo altos.
