Baluarte de la policía de Chicago para encarcelar por un año a un hombre por un crimen, ShotSpotter está en el centro de la polémica por sus métodos y eficacia.

Michael Williams fue encarcelado en agosto pasado, acusado de asesinar a un joven de su vecindario que le pidió que lo llevara en su automóvil una de las noches de disturbios por la brutalidad policial en mayo.

Pero la evidencia clave contra Williams no provino de testigos o un informante, sino de un video de seguridad que mostraba un automóvil que cruzaba una intersección y de un fuerte sonido explosivo captado por una red de micrófonos de vigilancia.

Los fiscales dijeron que la tecnología, que utilizaba un algoritmosecreto que analizaba ruidos detectados por sensores, mostró que Williams le disparó y mató al hombre.

Williams permaneció tras las rejas durante casi un año antes de que un juez desestimara el caso en su contra el mes pasado a petición de los fiscales, quienes finalmente dijeron tener evidencia insuficiente.

La experiencia de Williams subraya los impactos en el mundo real de la creciente dependencia de algoritmos –como ShotSpotter en este caso- para ayudar a tomar decisiones que tienen impactos significativos en la vida pública.

El sitio web de ShotSpotter dice que es “un líder en soluciones de tecnología policial de precisión” que ayuda a detener la violencia armada mediante el uso de “sensores, algoritmos e inteligencia artificial” para clasificar 14 millones de sonidos en su base de datos como disparos de armas u otra cosa.

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ShotSpotter, el algoritmo que mandó a un hombre a prisión por asesinato

ShotSpotter, el algoritmo que mandó a un hombre a prisión por asesinato

Sin embargo, una investigación de The Associated Press, con base en la revisión de miles de documentos internos, correos electrónicos, presentaciones y contratos confidenciales, junto con entrevistas a docenas de defensores públicos en comunidades donde se ha desplegado ShotSpotter, ha identificado una serie de fallas graves en el uso de ShotSpotter como apoyo probatorio para los fiscales.

El algoritmo patentado de ShotSpotter es el principal punto de venta de la compañía, y con frecuencia promociona la tecnología como virtualmente infalible en sus materiales de mercadotecnia.

Pero cómo funciona exactamente el sistema cerrado de la empresa privada es algo resguardado como secreto comercial.

Los empleados pueden modificar la ubicación o número de tiros disparados a petición de la policía, según los registros judiciales.

Y en el pasado, los mismos despachadores de la ciudad o los policías podían realizar también algunos de estos cambios.

Pero la noche en que Williams salió por cigarrillos, los sensores de ShotSpotter identificaron un ruido fuerte en el sistema, según un informe forense que la compañía entregó a la policía.

Ese reporte ancló la teoría de los fiscales de que Williams disparó a la víctima dentro de su automóvil, aunque el informe complementario de la policía no citó un motivo ni mencionó a ningún testigo ocular.

Tampoco se encontró un arma en la escena del crimen.

Los fiscales también se apoyaron en un video que mostraba que el automóvil de Williams se pasó un semáforo en rojo, al igual que otro automóvil que parecía tener las ventanillas subidas, lo que descartaba la posibilidad de que el disparo proviniera del asiento del copiloto del otro vehículo, dijeron.

La Oficina del Fiscal señaló en un comunicado que después de cuidadosas revisiones, los fiscales “concluyeron que la totalidad de la evidencia era insuficiente para cumplir con nuestra carga de la prueba”.

A medida que los sistemas de detección de disparos de armas de ShotSpotter se extienden por el país, también lo ha hecho su uso como evidencia forense en las salas de los tribunales: unas 200 veces en 20 estados desde 2010.

“La preocupación por el uso de ShotSpotter como evidencia directa es que simplemente no existen estudios externos que establezcan la validez o confiabilidad de la tecnología. Nada”, dijo Tania Brief, abogada de planta de la organización sin fines de lucro.

Por su parte, desde ShotSpotter afirman que constantemente afinan su modelo de aprendizaje automático para reconocer qué es y qué no es un sonido de disparo al dejar que detectives e investigadores agreguen observaciones de la escena del crimen a su sistema.

La madre de la víctima cree que la policía tenía al sospechoso correcto en Williams y culpa a ShotSpotter por arruinar el caso al transmitir y después retirar lo que llama datos poco sólidos.

Williams sigue conmocionado por su experiencia. Dijo que ya no se siente seguro en su ciudad natal. Cuando camina por el vecindario busca los pequeños micrófonos que casi lo mandan a prisión de por vida.

“Los únicos lugares donde se instalan estos dispositivos son en comunidades negras pobres, en ningún otro lugar”, dijo. “¿Cuántos de nosotros terminaremos en esta misma situación?”.

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