Inteligência Artificial no reconhecimento facial em Segurança Pública:

dados sensíveis e seletividade penal.

Autores

Palavras-chave:

Reconhecimento facial, Inteligência artificial, Segurança pública, Seletividade penal

Resumo

O presente trabalho tem por objetivo, a partir do uso do método de abordagem lógico-dedutivo, com lastro em pesquisas bibliográficas, analisar a utilização de sistemas de reconhecimento facial, pautados em inteligência artificial, pelos órgãos de segurança pública e as possíveis violações aos direitos humanos e fundamentais na coleta e armazenamento de tais dados sensíveis, de acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados, diante da discussão que já restou instalada acerca da utilização do reconhecimento facial como ferramenta da seletividade penal que redunda na exclusão de pessoas indesejáveis, incrementando práticas discriminatórias e desigualdades sociais, raciais e de gênero. Neste norte a pesquisa revela a necessidade de serem adotadas medidas para validação do mecanismo de reconhecimento facial, como a utilização de dados biométricos de todas as pessoas, de forma indistinta, a fim de evitar a seletividade penal, assim como a imperiosidade dos resultados servirem como indícios a serem complementados por outros elementos de informação.

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Biografia do Autor

Janio Konno Júnior, Universidade Estadual do Norte do Paraná - UENP

Mestre em Ciência Jurídica pela Universidade Estadual do Norte do Paraná (UENP).Especialista em Direito Penal e Processo Penal e Graduado em Direito pelo Centro Universitário Antônio Eufrásio de Toledo de Presidente Prudente. Investigador de Polícia do Estado de São Paulo. Professor Concursado da Academia de Polícia "Dr. Coriolano Nogueira Cobra" ACADEPOL. Instrutor de Inteligência Cibernética pelo SEGEN - Ministério da Justiça. Professor Conteudista/Tutor da Pós-Graduação em Cyber Forensics, Cyber Security, Mobile Forensics e Criminal Profiling pela BluEAD UniNORTE, nas matérias Cybercrime Laws, Cybercrime Investigation, Direito Digital e Teorias do Crime. Professor na WB Educacional nos cursos de Formação de Peritos e de Investigação de Crimes Cibernéticos. Membro do Conselho Consultivo da IusTech Revista de Derecho y Tecnología (ISSN 2718-9023 - Peru/Argentina). Pesquisador no grupo de pesquisa: Políticas Públicas e Direitos Sociais, liderado pelo Prof. Dr. Valter Foleto Santin (UENP). Membro do grupo de pesquisa: Acesso à Justiça, Era Digital e Processo - AJUDPRO, liderado pelo Prof. Dr. César Augusto Luiz Leonardo (UNIVEM). Membro do Comitê Público da ANPPD® Associação Nacional dos Profissionais de Privacidade de Dados. Coautor em obras e artigos jurídicos e de tecnologia. Palestrante.

Derick Moura Jorge, Universidade Estadual do Norte do Paraná - UENP

Mestre em Ciência Jurídica pela Universidade Estadual do Norte do Paraná (UENP). Bacharel em Direito pela Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG). Especialista em Direito do Trabalho e Direito Processual do Trabalho com capacitação para o Ensino no Magistério Superior nas Faculdades Damásio. Especialista em Direito Penal e Criminologia pelo Centro Universitário Uninter. Especialista em Gestão do Sistema Prisional pelas Faculdades São Braz. Especialista em Gestão Estratégica em Segurança Pública pela Escola Superior da Polícia Civil do Estado do Paraná. Pesquisador no grupo de pesquisa "Políticas Públicas e Direitos Sociais", liderado pelo Prof. Dr.Valter Foletto Santin (UENP). Pesquisador no grupo de pesquisa "Eficácia dos Direitos Fundamentais", liderado pelo Prof. Dr.Vladimir Brega Filho (UENP). Vice-presidente da APAE de Jaguariaíva (gestão 2020/2022). Diretor Jurídico do Sindicato dos Delegados de Polícia do Estado do Paraná (SIDEPOL/PR). Delegado da Polícia Civil do Estado do Paraná.

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Publicado

23-09-2023

Como Citar

KONNO JÚNIOR, J.; MOURA JORGE, D. Inteligência Artificial no reconhecimento facial em Segurança Pública:: dados sensíveis e seletividade penal. Revista Eletrônica Direito & TI, [S. l.], v. 1, n. 15, p. 61–80, 2023. Disponível em: https://direitoeti.com.br/direitoeti/article/view/123. Acesso em: 2 dez. 2024.