Reformele propuse de guvernul Regatului Unit privind activitatea poliției în Anglia și Țara Galilor indică o creștere a utilizării tehnologiei de recunoaștere facială. Numărul dubelor de recunoaștere facială în timp real urmează să crească de la zece la 50, făcându-le disponibile pentru fiecare structură de poliție din ambele țări.
Planul promite 26 de milioane de lire sterline pentru un sistem național de recunoaștere facială și 11,6 milioane de lire sterline pentru tehnologia de recunoaștere facială în timp real. Anunțul a fost făcut înainte de încheierea consultării publice de 12 săptămâni a guvernului privind utilizarea acestei tehnologii de către poliție.
Ministrul de interne, Shabana Mahmood, afirmă că tehnologia de recunoaștere facială „a dus deja la 1.700 de arestări numai în cadrul Poliției Metropolitane — cred că are un potențial uriaș”.
Noi cercetăm atitudinile publice față de utilizarea acestei tehnologii la nivel global din 2020. Deși nivelurile de precizie evoluează constant, am constatat că gradul de conștientizare al publicului nu ține pasul întotdeauna cu evoluția tehnologiei.
În Regatul Unit, tehnologia a fost utilizată până acum de poliție în trei moduri principale. Toate forțele de poliție din Regatul Unit au capacitatea de a utiliza recunoașterea facială „retrospectivă” pentru analiza imaginilor capturate de camerele CCTV — de exemplu, pentru identificarea suspecților. Treisprezece dintre cele 43 de structuri utilizează, de asemenea, recunoașterea facială în timp real în spațiile publice pentru a localiza persoane căutate sau dispărute.
În plus, două structuri de poliție (South Wales și Gwent) utilizează „recunoașterea facială inițiată de operator” prin intermediul unei aplicații mobile, care permite ofițerilor să facă o fotografie atunci când opresc pe cineva și apoi să compare identitatea acelei persoane cu o listă de supraveghere care conține informații despre persoane de interes — fie pentru că au comis o infracțiune, fie pentru că sunt dispărute.
În țări precum China, tehnologia de recunoaștere facială a fost utilizată mai pe scară largă de poliție — de exemplu, prin integrarea ei în sisteme de supraveghere în masă în timp real.
În Regatul Unit, unele companii private, inclusiv magazine de pe străzile comerciale principale, utilizează tehnologia de recunoaștere facială pentru a identifica hoții recidiviști din magazine.
În ciuda utilizării larg răspândite a acestei tehnologii, cel mai recent sondaj al nostru privind atitudinile publice din Anglia și Țara Galilor (care nu a fost încă evaluat prin procesul de peer review) arată că doar aproximativ 10% dintre oameni simt că știu foarte bine cum și când este utilizată această tehnologie. Aceasta reprezintă totuși o creștere față de studiul nostru din 2020, când mulți participanți la grupurile noastre de discuție din Regatul Unit au spus că credeau că această tehnologie este doar science-fiction — „ceva ce există doar în filme”.
O preocupare veche a fost problema faptului că recunoașterea facială este mai puțin precisă atunci când este utilizată pentru identificarea fețelor persoanelor non-albe. Totuși, cercetările noastre și alte teste sugerează că acest lucru nu mai este valabil pentru sistemele utilizate în prezent în Regatul Unit, Statele Unite și alte țări.
Cât de precisă este tehnologia actuală?
Există o concepție greșită frecventă potrivit căreia tehnologia de recunoaștere facială capturează și stochează o imagine a feței dumneavoastră. În realitate, aceasta creează o reprezentare digitală a feței sub formă de numere. Această reprezentare este apoi comparată cu reprezentări digitale ale unor fețe cunoscute pentru a determina gradul de asemănare dintre ele.
În ultimii ani, am observat o îmbunătățire rapidă a performanței algoritmilor de recunoaștere facială prin utilizarea „rețelelor neuronale convoluționale profunde” — rețele artificiale alcătuite din mai multe straturi, concepute pentru a imita creierul uman.
Există două tipuri de erori pe care un algoritm de recunoaștere facială le poate face: „negative false”, atunci când nu recunoaște o persoană căutată, și „pozitive false”, atunci când identifică în mod greșit o altă persoană.
Institutul Național de Standarde și Tehnologie (NIST) din Statele Unite efectuează evaluarea considerată standardul de aur la nivel mondial pentru algoritmii de recunoaștere facială. Cele 16 algoritmi aflați în prezent în fruntea clasamentului său prezintă toți rate totale de fals negativ sub 1%, în timp ce ratele de fals pozitiv sunt menținute la 0,3%.
Datele Laboratorului Național de Fizică din Regatul Unit arată că sistemul testat și utilizat de poliția britanică pentru căutarea în bazele lor de date returnează identitatea corectă în 99% din cazuri. Acest nivel de precizie este obținut prin echilibrarea unor rate ridicate de identificare corectă cu rate scăzute de identificare falsă.
Deși unii oameni sunt incomodați chiar și de rate mici de eroare, s-a constatat că observatorii umani fac mult mai multe greșeli atunci când îndeplinesc aceleași tipuri de sarcini. Două dintre testele standard de comparare a fețelor solicită oamenilor să compare două imagini alăturate și să decidă dacă reprezintă aceeași persoană. Un test a înregistrat o rată de eroare de până la 32,5%, iar celălalt o rată de eroare de 34%.
În trecut, testele privind precizia tehnologiei de recunoaștere facială au arătat rate de eroare mai mari în cazul fețelor persoanelor non-albe. De exemplu, într-un studiu din 2018, ratele de eroare pentru femeile cu piele mai închisă la culoare erau de 40 de ori mai mari decât pentru bărbații albi.
Aceste sisteme mai vechi au fost antrenate pe un număr mic de imagini, în principal fețe masculine albe. Sistemele recente au fost antrenate pe seturi de imagini mult mai mari și echilibrate în mod deliberat. Ele sunt testate activ pentru a detecta eventuale prejudecăți demografice și sunt ajustate pentru a minimiza erorile.
NIST a publicat teste care arată că, deși algoritmii de top au încă rate ușor mai mari de pozitive false pentru fețele non-albe comparativ cu fețele albe, aceste rate de eroare sunt sub 0,5%.
Cum percepe publicul această tehnologie
Potrivit sondajului nostru din ianuarie 2026, realizat pe un eșantion de 1.001 persoane din Anglia și Țara Galilor, aproape 80% dintre oameni se declară acum „confortabili” cu utilizarea tehnologiei de recunoaștere facială de către poliție pentru a căuta persoane aflate pe listele de supraveghere.
Totuși, doar aproximativ 55% au declarat că au încredere în poliție să utilizeze această tehnologie în mod responsabil. Prin comparație, procentele erau de 79% și 63% atunci când am adresat aceleași întrebări unui eșantion de 1.107 persoane din întregul Regat Unit în 2020.
De fiecare dată, am întrebat în ce măsură oamenii sunt de acord cu utilizarea recunoașterii faciale de către poliție în diferite scopuri. Rezultatele noastre arată că publicul rămâne deosebit de favorabil utilizării acestei tehnologii în investigațiile penale (90% în 2020 și 89% în 2026), pentru căutarea persoanelor dispărute (de la 86% la 89%) și pentru identificarea persoanelor care au comis infracțiuni (de la 90% la 89%).
Există numeroase exemple ale rolului recunoașterii faciale în ajutarea poliției să localizeze persoane căutate sau vulnerabile. Dar, pe măsură ce această tehnologie este adoptată mai pe scară largă, cercetările noastre sugerează că poliția și Ministerul de Interne trebuie să facă mai mult pentru a se asigura că publicul este informat despre modul în care este — și nu este — utilizată această tehnologie.
De asemenea, sugerăm ca noul cadru legal propus să se aplice tuturor utilizatorilor recunoașterii faciale, nu doar poliției. În caz contrar, încrederea publicului în utilizarea acestei tehnologii de către poliție ar putea fi subminată de acțiunile mai puțin responsabile ale altor utilizatori.
Este esențial ca poliția să utilizeze sisteme actualizate pentru a preveni prejudecățile demografice. Un serviciu național de poliție mai eficient, așa cum este prevăzut în cel mai recent document strategic al guvernului, ar putea contribui la asigurarea utilizării acelorași sisteme peste tot — și la instruirea uniformă a ofițerilor în utilizarea corectă și echitabilă a acestor sisteme.
Traducere după Facial recognition technology used by police is now very accurate de Kay Ritchie, profesor asociat de psihologie cognitivă, University of Lincoln, și Katie Gray, profesor asociat, School of Psychology and Clinical Language Sciences, University of Reading
