El término «Minority Report» se refiere a la película de ciencia ficción de 2002 dirigida por Steven Spielberg, basada en un relato de Philip K. Dick, donde un sistema policial llamado «PreCrimen» usa precognitivos para predecir y prevenir crímenes antes de que ocurran. En el contexto del metro de Nueva York, se ha utilizado esta referencia para describir un nuevo sistema de cámaras con inteligencia artificial (IA) que la Autoridad Metropolitana de Transporte (MTA) está probando para prevenir delitos, lo que ha generado comparaciones con la ficción por su enfoque predictivo.
Contexto de las cámaras en el metro de Nueva York
La MTA, bajo la dirección del jefe de seguridad Michael Kemper, está implementando un sistema piloto de cámaras con IA en las plataformas del metro para detectar comportamientos sospechosos o «irracionales» en tiempo real, como movimientos erráticos, signos de angustia o agitación. Este sistema, descrito como «prevención predictiva», busca identificar posibles incidentes antes de que escalen, alertando a seguridad o a la policía para intervenir. Según la MTA, estas cámaras no utilizan reconocimiento facial, sino que se centran en analizar patrones de comportamiento, para evitar preocupaciones sobre privacidad.
El proyecto está en fase de pruebas, y no se han revelado detalles sobre las empresas tecnológicas involucradas ni una fecha para su despliegue completo. Sin embargo:
Comparaciones con Minority Report
La iniciativa ha sido comparada con «Minority Report» debido a su enfoque en predecir y prevenir crímenes antes de que ocurran, evocando el concepto de «PreCrimen» de la película. En redes sociales, usuarios han expresado tanto fascinación como preocupación, con publicaciones en X que destacan el paralelismo: «NYC using Subway Cameras to PREDICT CRIME» (@ToiletTimeTV) y «New York passe en mode ‘Minority Report'» (@mmtchi). Sin embargo, a diferencia de la película, que usa visiones psíquicas, el sistema del metro se basa en algoritmos de IA que analizan datos visuales, lo que plantea preguntas sobre precisión y sesgos tecnológicos.
Preocupaciones éticas y de privacidad
Aunque la MTA asegura que las cámaras no identifican rostros, críticos como Justin Harrison de la Unión de Libertades Civiles de Nueva York advierten sobre los riesgos de vigilancia masiva y sesgos en la IA, que podrían exacerbar desigualdades, especialmente contra comunidades minoritarias. Otros señalan que gestos cotidianos como rascarse la cabeza o revisar el teléfono podrían ser malinterpretados como «sospechosos». Además, la confianza en algoritmos para predecir comportamientos refleja una fe en la tecnología que algunos consideran exagerada, recordando críticas en la película sobre la infalibilidad de los precognitivos.
Contexto histórico y cultural
El metro de Nueva York ya ha implementado cámaras de seguridad en todas sus estaciones y vagones, con más de 15,000 instaladas para 2024, impulsadas por la gobernadora Kathy Hochul tras incidentes violentos. Estos sistemas han sido clave para resolver crímenes, pero también han enfrentado problemas, como fallos en cámaras durante un tiroteo en 2022. La percepción de inseguridad en el metro, amplificada por crímenes mediáticos, ha llevado a medidas como mayor presencia policial y de la Guardia Nacional, aunque las estadísticas muestran que el crimen en el metro ha disminuido un 42% desde 2021, con un riesgo de ser víctima de un delito violento de aproximadamente 1 en 600,000.
Reflexión
El sistema de cámaras con IA en el metro de Nueva York refleja un intento de usar tecnología para mejorar la seguridad, pero también plantea dilemas éticos similares a los explorados en «Minority Report»: ¿es justo intervenir basado en predicciones? ¿Qué tan precisa y equitativa es la IA? Mientras la película cuestiona la moralidad de castigar intenciones, el sistema del metro pone a prueba nuestra disposición a sacrificar privacidad por seguridad, un tema que resuena tanto en la ficción como en la realidad actual.
¿Que síntomas buscaran las cámaras?
Las cámaras con inteligencia artificial (IA) en el metro de Nueva York, según la información disponible, buscarán patrones de comportamiento que indiquen posibles conductas «sospechosas» o «irracionales». Aunque la Autoridad Metropolitana de Transporte (MTA) no ha detallado exhaustivamente los síntomas específicos debido a la naturaleza piloto del programa, se han mencionado los siguientes aspectos generales que las cámaras podrían monitorear:
- Movimientos erráticos o inusuales:
- Gestos o desplazamientos que parezcan fuera de lo común, como caminar de manera desordenada, correr repentinamente sin motivo aparente o movimientos corporales agitados.
- Ejemplo: alguien que se mueva de forma impredecible en una plataforma, lo que podría interpretarse como signo de angustia o intención de cometer un acto.
- Signos de agitación o angustia:
- Comportamientos que sugieran un estado emocional alterado, como gesticulaciones exageradas, gritos, o acciones que indiquen nerviosismo extremo.
- Esto podría incluir personas que parezcan estar en un estado de crisis, ya sea por salud mental o por otras circunstancias.
- Acciones potencialmente amenazantes:
- Movimientos que puedan interpretarse como preparativos para un delito, como manipular objetos de forma sospechosa (aunque no se especifica qué objetos) o acercarse de manera inusual a otros pasajeros.
- Por ejemplo, alguien que se detenga repetidamente cerca de los bordes de la plataforma o interactúe de manera agresiva con el entorno.
- Comportamientos que se desvíen de la norma:
- La IA está diseñada para detectar anomalías en el comportamiento en comparación con una «línea base» de actividad típica en el metro. Esto podría incluir quedarse inmóvil en un lugar por demasiado tiempo, mirar repetidamente en ciertas direcciones, o realizar gestos que no encajen con el contexto.
Detalles técnicos y limitaciones
- No reconocimiento facial: La MTA ha enfatizado que las cámaras no identifican rostros ni datos personales, sino que se centran en patrones de movimiento y comportamiento captados en tiempo real.
- Algoritmos de análisis de video: Los sistemas usan IA para procesar imágenes en vivo, comparándolas con modelos entrenados para identificar conductas atípicas. Sin embargo, no se ha revelado qué algoritmos o criterios específicos se utilizan, lo que genera preocupación por posibles sesgos.
- Riesgo de falsos positivos: Gestos cotidianos como rascarse la cabeza, revisar el teléfono con ansiedad o caminar rápido podrían ser malinterpretados como «sospechosos», especialmente si los algoritmos no están bien calibrados.
Contexto y preocupaciones
El jefe de seguridad de la MTA, Michael Kemper, ha descrito el sistema como «prevención predictiva», con el objetivo de alertar a las autoridades antes de que ocurra un incidente. Sin embargo, críticos señalan que la vaguedad en los criterios de «comportamiento sospechoso» podría llevar a interpretaciones subjetivas, afectando desproporcionadamente a comunidades minoritarias o personas con condiciones de salud mental. Publicaciones en X han reflejado escepticismo, con usuarios preguntando cómo se define «irracional» en un entorno tan diverso como el metro.¡
¿Es compatible con los derechos de privacidad y libertad?
La compatibilidad del sistema de cámaras con inteligencia artificial (IA) en el metro de Nueva York, diseñado para detectar comportamientos sospechosos, con los derechos de privacidad y libertad es un tema complejo que depende de cómo se implemente, regule y supervise. A continuación, analizo los puntos clave desde la perspectiva de estos derechos, considerando tanto los argumentos a favor como las preocupaciones críticas.
Derechos de privacidad
Los derechos de privacidad, protegidos en Estados Unidos por la Cuarta Enmienda (que prohíbe registros e incautaciones irrazonables) y leyes estatales como la Ley de Derechos Civiles de Nueva York, implican que las personas deben estar libres de vigilancia intrusiva sin justificación razonable.
Aquí está el análisis:
- A favor del sistema:
- No uso de reconocimiento facial: La Autoridad Metropolitana de Transporte (MTA) asegura que las cámaras no identifican rostros ni recopilan datos personales, sino que analizan patrones de comportamiento anónimos. Esto reduce el riesgo de crear perfiles individuales o violar la privacidad identificando personas.
- Espacio público: El metro es un lugar público donde la expectativa de privacidad es menor. La Corte Suprema de EE. UU. ha sostenido que la vigilancia en espacios públicos, como cámaras de seguridad, no siempre requiere el mismo nivel de escrutinio que en entornos privados (ver Katz v. United States, 1967, sobre expectativas razonables de privacidad).
- Finalidad de seguridad: La MTA argumenta que el sistema busca prevenir crímenes y proteger a los pasajeros, un interés público legítimo que puede justificar cierta vigilancia, siempre que sea proporcional.
- En contra del sistema:
- Falta de transparencia: La MTA no ha revelado detalles sobre los algoritmos, criterios de «comportamiento sospechoso» o cómo se almacenan y procesan los datos. Sin claridad, es difícil evaluar si el sistema respeta la privacidad o si podría usarse para otros fines (por ejemplo, compartir datos con la policía).
- Vigilancia masiva: Aunque no usa reconocimiento facial, el monitoreo constante de comportamientos en tiempo real puede considerarse una forma de vigilancia masiva, lo que podría disuadir a las personas de actuar libremente por miedo a ser malinterpretadas. Organizaciones como la Unión de Libertades Civiles de Nueva York (NYCLU) han advertido que esto crea un «efecto chilling» (inhibición de conductas legítimas).
- Riesgo de abuso: Los datos recopilados, aunque anónimos, podrían combinarse con otras tecnologías (como bases de datos policiales) en el futuro, aumentando el potencial de violaciones de privacidad si no hay regulaciones estrictas.
Derechos de libertad
Los derechos de libertad, incluyendo la libertad de movimiento y expresión (protegidos por la Primera y Cuarta Enmienda), podrían verse afectados si el sistema limita la capacidad de las personas para actuar sin temor a intervención injustificada.
- A favor del sistema:
- Prevención de crímenes: Al identificar comportamientos que puedan preceder a delitos violentos, el sistema podría proteger la libertad de los pasajeros al garantizar un entorno más seguro, permitiendo que las personas usen el metro sin temor.
- Intervención humana: La MTA indica que las alertas de las cámaras son revisadas por personal de seguridad o policía, lo que podría mitigar decisiones automatizadas que restrinjan libertades sin justificación.
- En contra del sistema:
- Sesgos en la IA: Los algoritmos pueden interpretar erróneamente comportamientos basados en estereotipos culturales, raciales o socioeconómicos, lo que podría llevar a intervenciones desproporcionadas contra minorías o personas con condiciones de salud mental. Esto violaría el principio de igualdad ante la ley y restringiría la libertad de ciertos grupos.
- Falsos positivos: Gestos cotidianos (como rascarse, caminar rápido o mirar alrededor) podrían ser catalogados como sospechosos, llevando a detenciones o interrogatorios injustificados. Esto podría limitar la libertad de movimiento, especialmente si los pasajeros sienten que deben «actuar de cierta manera» para evitar ser señalados.
- Falta de regulación clara: Sin leyes específicas que limiten el alcance del sistema o garanticen el derecho a apelar decisiones (como ser detenido por una alerta de IA), los pasajeros podrían enfrentar restricciones arbitrarias a su libertad.
Contexto legal y social
- Marco legal actual: En Nueva York, no existe una legislación específica que regule el uso de IA para vigilancia predictiva en espacios públicos. Leyes como la Ley de Privacidad de Datos de Nueva York (propuesta, pero no aprobada) podrían limitar estos sistemas, pero actualmente la MTA opera en un vacío regulatorio. A nivel federal, no hay una ley integral sobre privacidad de datos que aborde la IA en vigilancia.
- Precedentes: Casos como Carpenter v. United States (2018) han ampliado las protecciones de privacidad en el contexto de datos digitales, sugiriendo que la vigilancia prolongada podría requerir supervisión judicial. Sin embargo, las cámaras en espacios públicos suelen estar exentas de estas restricciones.
- Opinión pública: Publicaciones en X reflejan divisiones: algunos ven el sistema como una herramienta de seguridad necesaria («NYC subway cams predicting crime is wild but needed,» @UrbanTechFan), mientras otros lo critican como distópico («Minority Report vibes, no thanks,» @NYC4Privacy). Esto indica una tensión entre seguridad y libertades.
Conclusión ¿Minority Report en Nueva York?
El sistema de cámaras con IA en el metro de Nueva York puede ser compatible con los derechos de privacidad y libertad si se implementa con estrictas salvaguardas: transparencia en los algoritmos, prohibición de almacenamiento de datos a largo plazo, supervisión humana robusta y criterios claros para evitar sesgos. Sin embargo, en su estado actual, la falta de detalles técnicos, regulación específica y el riesgo de falsos positivos generan preocupaciones significativas. Podría violar derechos si no se controla adecuadamente, especialmente en comunidades vulnerables que ya enfrentan vigilancia desproporcionada.
Si la MTA prioriza la anonimización, limita el alcance del sistema y establece mecanismos de rendición de cuentas, podría alinearse con los principios de privacidad y libertad. De lo contrario, se arriesga a cruzar la línea hacia una vigilancia intrusiva que recuerda a «Minority Report».
