Como a Revolução 0 irá impactar as políticas fiscais dos novos governos?


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    1. Fim do anonimato público

As novas tecnologias de inteligência artificial têm trazido muitos avanços, e junto deste chegaram preocupações éticas e regulatórias que ​​estão, no curto prazo, sendo negligenciadas. Os sistemas de reconhecimento facial baseados na aprendizagem profunda poderiam tornar os sistemas de vigilância muito mais poderosos, por exemplo. O FaceNet do Google pode determinar com 99,6% de exatidão se duas imagens mostram a mesma pessoa (a pontuação de seres humanos em torno de 98%). DeepFace do Facebook é quase tão bom. Quando a gigante da rede social lançou recentemente um aplicativo chamado Moments, que automaticamente reúne fotos da mesma pessoa, teve de desativar alguns de seus recursos de reconhecimento facial na Europa para evitar violar as leis de privacidade irlandesas.

Na Rússia, entretanto, tem havido um clamor recente sobre um aplicativo chamado FindFace, que permite aos usuários tirar fotos de estranhos e depois determinar sua identidade a partir de imagens de perfil em redes sociais. Os criadores do aplicativo dizem que é apenas uma maneira de fazer contato com pessoas na rua ou em um bar. Logicamente, a polícia russa começou a usá-lo para identificar suspeitos e testemunhas. O risco é claro: o fim do anonimato público. Imagens de uma grande multidão, tomada a centenas de metros de distância, podem ser analisadas para descobrir quem foi em uma marcha ou protesto, mesmo anos mais tarde. Com efeito, a aprendizagem profunda tornou impossível assistir a uma reunião pública sem deixar um registro, a menos que você esteja preparado para usar uma máscara. Essa opição parece distante, mas no Japão ela já é realidade, lá uma empresa acaba de começar a vender o Privacy Visor, um conjunto engraçado de óculos projetado para frustrar os sistemas de reconhecimento facial.

O aprendizado profundo, com sua capacidade de detectar padrões e encontrar grupos de exemplos semelhantes, tem um potencial óbvio para combater o crime, mas também permiti que os governos autoritários espionem seus cidadãos. As autoridades chinesas estão analisando os perfis de mídia social para avaliar quem poderia ser um dissidente, diz Patrick Lin, especialista em ética da AI na Stanford Law School. Na América, enquanto isso, a polícia de Fresno, na Califórnia, está testando um sistema chamado "Beware" que funciona como um suspeito perigoso, com base em uma análise de arquivos policiais, registros de propriedade e posts de mídia social. Outro sistema, chamado COMPAS, fornece orientação ao sentenciar criminosos, prevendo a probabilidade de reincidência. Esses sistemas, que certamente serão alimentados por um aprendizado profundo logo que não sejam, desafiam "noções básicas sobre o devido processo", diz Lin.
Possíveis utilizações governamentais:


  1. Multas – para carros que infrijam as regras de trasito, para pedestres que poluam as ruas, quanto para pessoas sujando as ruas as multas poderão ser enviadas para a pessoa física, sem precisar do uso de placas, ou da abordagem de um guarda municipal. Basta cameras de reconhecimento facial e uma base de dados com as informações dos habitantes.




  1. Investigações – essa tecnológia é muito útil para reconhecimento de suspeitos e testemunhas e poderá causar uma facilitação nas investigações similar ao descobrimento do reconhecimento de DNA.




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