Estos vecinos usan cámaras inteligentes para rastrear los vehículos de extraños, incluido el suyo
En una calle tranquila al sur de Ventura Boulevard, dos cámaras en un poste vigilan la carretera, en direcciones opuestas. A una cuadra de distancia, otro grupo de cámaras actúa como centinela. En conjunto, filman constantemente los dos puntos de entrada a un circuito cerrado de calles públicas en Sherman Oaks.
Cerca de allí, en una configuración de doble pantalla en el sótano de su casa, ubicada en la ladera, Robert Shontell saca cientos de fragmentos de imágenes capturadas por las cámaras ese mismo día. Cada uno muestra un automóvil, con sello de tiempo y etiquetado con la marca, el modelo, el color de pintura y la matrícula del vehículo.
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Delta está empezando con una puerta de embarque, pero planea expandirse. Algunos grupos de derechos de privacidad están descontentos con la tecnología.
“Lo más sorprendente es cuántos coches circulan por el vecindario cada día”, afirma Shontell. Y cada uno termina filmado por las cámaras activadas por movimiento, luego es etiquetado e ingresado en la base de datos por el software de visión artificial que alimenta el sistema.
Los residentes del vecindario recaudaron dinero para rentar estas cámaras -y el software que utilizan- a Flock Safety, una compañía con sede en Atlanta que fabrica lectores automáticos de placas y encuentra sus clientes en comunidades conscientes de la seguridad, asociaciones de propietarios y departamentos de policías locales a lo largo de 30 estados.
Según la compañía, con sus cámaras, los residentes pueden rastrear cada vehículo que pasa por su barrio. Si un ladrón ataca, pueden verificar y ver qué automóviles fueron vistos en el área alrededor del momento del delito, y pasar esas imágenes a la policía. Para calmar las preocupaciones de privacidad, sólo los residentes tienen acceso a las imágenes, que se elimina automáticamente después de 30 días.
Las cámaras de vigilancia impulsadas por la inteligencia artificial están siendo presentadas como la solución a los tiroteos en las escuelas y otros crímenes.
Los costos varían según el cliente, pero Flock generalmente cobra $2.000 por cámara por año de servicio, e informa que más de 400 comunidades emplean sus servicios.
El producto está respaldado por una seria inversión en Silicon Valley: la firma fue miembro de la destacada clase del verano de 2017 de Y Combinator, un acelerador de empresas start-up, y desde entonces ha recaudado casi $20 millones en fondos de parte de pesos pesados de la tecnología, incluidos Matrix Partners y Founders Fund, de Peter Thiel.
“Nuestras cámaras están ayudando a resolver dos delitos todos los días en este momento”, detalló Josh Thomas, jefe de marketing de Flock. Aunque no puede compartir detalles de cada caso, sí notó que la tecnología fue parte integral de un reciente arresto de un grupo de 24 depredadores sexuales en el norte de Georgia, y los medios de comunicación locales informaron un constante repiqueteo de hurtos y robos de automóviles que Flock ayudó a resolver. “Si podemos alcanzar mayor escala y colocar más cámaras detectivescas en cada esquina, podríamos solucionar más delitos”.
En una hora y con mecanismos legales, investigadores en seguridad pudieron rastrear toda esta información sobre nuestro columnista sólo con saber su teléfono.
El impulso de Flock se produce en un momento en que las cámaras inteligentes y las redes sociales se combinan para crear un nuevo modelo paranoico de las vidas en los vecindarios. Los tableros de mensajes en Nextdoor, un servicio social que requiere que los usuarios verifiquen sus direcciones para asegurarse de que sólo los verdaderos locales puedan publicar, están llenos de informes de ruidos, automóviles y personas sospechosas.
Las imágenes de Ring, una compañía de porteros eléctricos con video, a menudo terminan en Nextdoor o son compartidas en su red social interna, Neighbours. Recientes informes de Motherboard revelaron que la policía local firmó acuerdos secretos para vender sistemas Ring a sus comunidades locales, y BuzzFeed descubrió que la compañía está probando tecnología de reconocimiento facial con sus clientes en Ucrania.
La tecnología de lector de matrículas, que ha sido utilizada por el Departamento de Policía de Los Ángeles y las agencias de todo el estado durante años, generó preocupación entre los defensores de la privacidad, y el estado de California investiga actualmente la legalidad de su uso en el orden público.
“Los lectores de matrículas han sido reconocidos por la Legislatura y muchos departamentos de policía -y ciertamente grupos de libertad civil- como una tecnología que puede violar la privacidad de las personas al rastrear sus movimientos sin consentimiento”, explicó David Maass, investigador principal de la Electronic Frontier Foundation, una organización sin fines de lucro de libertades civiles digitales.
El salto de los sistemas tradicionales de cámaras de seguridad a los que funcionan con visión artificial, como los lectores automáticos de matrículas, es tan vasto como la diferencia entre una biblioteca analógica y la internet moderna. Antes, un humano debía estudiar durante horas las imágenes de varias cámaras para tratar de reconstruir el movimiento de un vehículo a través de un vecindario, y mucho más sobre una ciudad entera. Ahora, el software puede emitir instantáneamente una lista de todos los avistamientos, creando efectivamente un mapa paso a paso del paradero de un automóvil.
Y aunque la tecnología es más precisa que su ‘primo’ de visión artificial, con el software de reconocimiento facial, los falsos positivos siguen siendo un riesgo.
El año pasado, en el condado de Contra Costa, un lector de matrículas divisó un automóvil en la autopista que figuraba como robado en una base de datos estatal. La policía lo detuvo, se acercó con las armas desenfundadas, esposó al conductor y a su pasajero, y los obligó a arrodillarse en la acera a punta de pistola, creyendo que eran peligrosos. Pero la base de datos estaba desactualizada: el vehículo era de alquiler, había sido denunciado como robado pero luego recuperado a principios de año.
Las protestas por incidentes como este llevaron a los legisladores estatales a aprobar, en 2015, una ley que regula la forma en que las agencias públicas pueden usar los lectores automáticos de matrículas, pero el reciente rechazo de los defensores de la privacidad, respaldado por una investigación que indica que la policía puede no estar cumpliendo con la ley, impulsó al auditor estatal a iniciar una indagación sobre el uso de la tecnología, en junio.
La extensión de Flock de la misma tecnología al ámbito privado plantea otro conjunto de preocupaciones: es poco probable que los ciudadanos particulares reciban la misma capacitación o estén sujetos a igual supervisión que los empleados públicos. Por ejemplo, un administrador del vecindario podría buscar fácilmente los registros locales de Flock para rastrear el paradero de un cónyuge. Y aunque la responsabilidad de enviar las imágenes a la policía para ayudar en una investigación recae actualmente en los clientes de Flock, hay poco que impida a la policía, si sabe que las cámaras están en su lugar, solicitar imágenes de los usuarios para rastrear a cualquiera que pase por el área, una práctica que ya es común con el video Ring. “Nuestros clientes son los dueños de todas las imágenes. No accedemos a ellas, no las compartimos con terceros, no las vendemos. Si lo desean, pueden compartir eso con su policía local en caso de que ocurra un delito”, afirmó Thomas de Flock. “Y sería un incumplimiento de contrato si lo usaran para otros fines nefastos”, agregó. “[En ese caso] Pondríamos fin a nuestro contrato y recuperaríamos la cámara”, advirtió, aunque señaló que sin acceso a la cuenta de un cliente, la compañía no tiene forma de monitorear los sistemas por abuso.
Shontell explicó que él y sus vecinos comenzaron a buscar la compañía después de que ocurrieran una serie de robos en su calle; se habían enterado de las cámaras por amigos que viven en un vecindario cercano de la ladera y decidieron instalarlas a principios de este verano. Como editor profesional de cine y televisión, se ofreció para ser uno de los administradores técnicos del sistema.
Durante el proceso de configuración, los usuarios pueden agregar una lista de las placas de los residentes, para evitar confundir a un vecino con un intruso. Aquellos con una línea directa a los administradores del sistema también pueden solicitar que las imágenes de sus autos no se registren en el sistema. Shontell comentó que el grupo del vecindario fue de puerta en puerta para informar a todos los hogares que estaban instalando las cámaras, pero no existe un requisito legal de hacerlo.
Flock también graba imágenes de ciclistas y peatones que pasan frente a sus cámaras. Los usuarios pueden buscar en esas amplias categorías por hora, desplazándose a través de una lista de cada persona que caminó o pasó en bicicleta, pero los criterios de búsqueda más avanzados sólo funcionan para automóviles. La interfaz también tiene una categoría llamada “perros”, que consiste en gran medida en clips de personas que pasean a sus mascotas.
La calle ha estado libre de delitos hasta ahora, pero según Shontell, sus vecinos, muchos de los cuales tienen cámaras privadas o sistemas Ring para sus propios hogares, se sienten más seguros tomando precauciones para el barrio. “Podemos saber quién va y viene en todo momento. Eso podría molestarle a algunos”, reconoció Shontell. “En lo personal, creo que lo que uno puede renunciar en términos de privacidad se ve ensombrecido por lo que obtiene: posiblemente tener alguna evidencia real para darle a la policía”.
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