La noticia ha sido publicada por la\u00a0p\u00e1gina de informaci\u00f3n tecnol\u00f3gica\u00a0Wired<\/i><\/a>,<\/i>\u00a0que ha tenido acceso a los documentos obtenidos por la organizaci\u00f3n de defensa de los derechos y libertades civiles\u00a0Big Brother Watch<\/i>\u00a0(La Vigilancia del Gran Hermano). A trav\u00e9s de una petici\u00f3n realizada bajo el amparo de la Ley de Libertad de Informaci\u00f3n, la ONG ha logrado toda la documentaci\u00f3n referida a los ensayos realizados \u2014al menos desde abril de 2023\u2015 en ocho estaciones de la red suburbana de la capital brit\u00e1nica. Las m\u00e1s importantes son Euston, Waterloo o Manchester Picadilly. Las pruebas han sido realizadas bajo la aparente supervisi\u00f3n de Network Rail, la empresa p\u00fablica gestora y propietaria de la mayor parte de la red ferroviaria del Reino Unido.<\/p>\n El prop\u00f3sito inicial del proyecto es elaborar un sistema de detecci\u00f3n de posibles accidentes, riesgos en la seguridad o actos criminales o de vandalismo. La tecnolog\u00eda desplegada en las estaciones utiliza un reconocimiento de objetos detectados en las c\u00e1maras, a trav\u00e9s del aprendizaje autom\u00e1tico o\u00a0machine learning<\/i>, para poder avisar, por ejemplo, de usuarios saltando a las v\u00edas, de un exceso de viajeros en los andenes o de actitudes que alteren el orden de la red, como personas corriendo, gritando o fumando. A trav\u00e9s de unos sensores inal\u00e1mbricos, el sistema detecta tambi\u00e9n suelos resbaladizos o posibles inundaciones.<\/p>\n Pero lo m\u00e1s alarmante para la organizaci\u00f3n que ha obtenido la informaci\u00f3n es que algunos elementos de los ensayos desplegados se centran en los \u201crasgos demogr\u00e1ficos\u201d de los pasajeros<\/a>. Las im\u00e1genes obtenidas por las c\u00e1maras, seg\u00fan los documentos hechos p\u00fablicos, pueden producir \u201cun an\u00e1lisis estad\u00edstico del rango de edad y de g\u00e9nero\u201d de los usuarios, as\u00ed como \u201canalizar algunas emociones\u201d para detectar si est\u00e1n tristes, contentos o irritados.<\/p>\n \u201cEl\u00a0despliegue y normalizaci\u00f3n de vigilancia a trav\u00e9s de IA en espacios p\u00fablicos<\/a>, sin ning\u00fan tipo de consulta o debate previos, es un paso bastante preocupante\u201d,\u00a0ha dicho a\u00a0Wired<\/i>\u00a0Jake Hurfurt, el director de investigaci\u00f3n de la ON<\/a>G.<\/p>\n Todas las im\u00e1genes, seg\u00fan la informaci\u00f3n, son captadas cuando los pasajeros atraviesan una l\u00ednea virtual situada justo delante de las barreras de entrada a las estaciones. Los datos son enviados al sistema\u00a0Rekogntion<\/i>\u00a0de Amazon, capacitado para realizar an\u00e1lisis facial y de objetos. Permite medir el grado de \u201csatisfacci\u00f3n\u201d de los usuarios y, asegura la documentaci\u00f3n revelada, \u201clos datos podr\u00edan ser utilizados para potenciar al m\u00e1ximo la publicidad y las ventas minoristas\u201d.<\/p>\n \u201cNos tomamos extremadamente en serio la seguridad de la red ferroviaria y usamos toda una variedad de avances tecnol\u00f3gicos, desplegados por todas nuestras estaciones, para proteger a los pasajeros, a los empleados y a la propia infraestructura antes posibles amenazas o actos delictivos\u201d, ha asegurado un portavoz de Network Rail, que no ha querido comentar el uso concreto de la IA en el suburbano.\u201dCuando desplegamos nueva tecnolog\u00eda, lo hacemos conjuntamente con la polic\u00eda y los servicios de seguridad, para que las medidas sean proporcionadas y conformes a la legalidad\u201d, ha a\u00f1adido.<\/p>\n El sistema desplegado en el metro londinense no utiliza la tecnolog\u00eda de reconocimiento facial m\u00e1s cuestionada en la actualidad, aquella que vincula a los usuarios detectados con las identidades ya clasificadas en un almacenamiento de datos.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=\u00bbin_container\u00bb full_screen_row_position=\u00bbmiddle\u00bb column_margin=\u00bbdefault\u00bb column_direction=\u00bbdefault\u00bb column_direction_tablet=\u00bbdefault\u00bb column_direction_phone=\u00bbdefault\u00bb scene_position=\u00bbcenter\u00bb text_color=\u00bbdark\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb row_border_radius=\u00bbnone\u00bb row_border_radius_applies=\u00bbbg\u00bb overflow=\u00bbvisible\u00bb overlay_strength=\u00bb0.3″ gradient_direction=\u00bbleft_to_right\u00bb shape_divider_position=\u00bbbottom\u00bb bg_image_animation=\u00bbnone\u00bb][vc_column column_padding=\u00bbno-extra-padding\u00bb column_padding_tablet=\u00bbinherit\u00bb column_padding_phone=\u00bbinherit\u00bb column_padding_position=\u00bball\u00bb column_element_direction_desktop=\u00bbdefault\u00bb column_element_spacing=\u00bbdefault\u00bb desktop_text_alignment=\u00bbdefault\u00bb tablet_text_alignment=\u00bbdefault\u00bb phone_text_alignment=\u00bbdefault\u00bb background_color_opacity=\u00bb1″ background_hover_color_opacity=\u00bb1″ column_backdrop_filter=\u00bbnone\u00bb column_shadow=\u00bbnone\u00bb column_border_radius=\u00bbnone\u00bb column_link_target=\u00bb_self\u00bb column_position=\u00bbdefault\u00bb gradient_direction=\u00bbleft_to_right\u00bb overlay_strength=\u00bb0.3″ width=\u00bb1\/1″ tablet_width_inherit=\u00bbdefault\u00bb animation_type=\u00bbdefault\u00bb bg_image_animation=\u00bbnone\u00bb border_type=\u00bbsimple\u00bb column_border_width=\u00bbnone\u00bb column_border_style=\u00bbsolid\u00bb][vc_column_text text_direction=\u00bbdefault\u00bb el_class=\u00bbfuente\u00bb]\n