{"id":82768,"date":"2026-09-01T15:49:30","date_gmt":"2026-09-01T18:49:30","guid":{"rendered":"https:\/\/lifesgo.an9.com.br\/index.php\/2026\/09\/01\/estudo-revela-baixa-transparencia-no-uso-do-reconhecimento-facial-em-decisoes-da-justica-criminal\/"},"modified":"2026-09-01T15:49:30","modified_gmt":"2026-09-01T18:49:30","slug":"estudo-revela-baixa-transparencia-no-uso-do-reconhecimento-facial-em-decisoes-da-justica-criminal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lifesgo.an9.com.br\/index.php\/2026\/09\/01\/estudo-revela-baixa-transparencia-no-uso-do-reconhecimento-facial-em-decisoes-da-justica-criminal\/","title":{"rendered":"Estudo revela baixa transpar\u00eancia no uso do reconhecimento facial em decis\u00f5es da Justi\u00e7a Criminal"},"content":{"rendered":"

An\u00e1lise de 52 ac\u00f3rd\u00e3os de segunda inst\u00e2ncia dos Tribunais de
\nJusti\u00e7a de S\u00e3o Paulo, Rio de Janeiro, Distrito Federal, Santa Catarina e Goi\u00e1s
\nalerta para uma \u201ccaixa-preta\u201d no uso da tecnologia. Falta de informa\u00e7\u00f5es sobre
\nas identifica\u00e7\u00f5es pode dificultar que pessoas acusadas contestem a prova usada
\ncontra elas.<\/em><\/strong><\/p>\n

Ao
\nanalisar 52 ac\u00f3rd\u00e3os de segunda inst\u00e2ncia dos Tribunais de Justi\u00e7a de S\u00e3o
\nPaulo, Rio de Janeiro, Distrito Federal, Santa Catarina e Goi\u00e1s, uma pesquisa
\nin\u00e9dita desenvolvida pelo Centro de Estudos de Seguran\u00e7a e Cidadania (CESeC),
\nidentificou que 33 decis\u00f5es (63,5%) mencionam o reconhecimento facial sem
\napresentar qualquer um dos tr\u00eas elementos considerados m\u00ednimos para avaliar a
\nconfiabilidade da tecnologia: o sistema ou software utilizado, a base de dados
\nconsultada ou um laudo t\u00e9cnico espec\u00edfico sobre o processamento das imagens. Os
\ndados do estudo est\u00e3o dispon\u00edveis aqui<\/a>.<\/p>\n

Os
\nresultados do estudo Algoritmos e Direitos: Reconhecimento Facial na Justi\u00e7a
\nCriminal<\/em>, segundo os pesquisadores, revelam uma contradi\u00e7\u00e3o crescente. Ao
\nmesmo tempo em que o reconhecimento facial passa a desempenhar um papel cada
\nvez mais relevante na investiga\u00e7\u00e3o e na atribui\u00e7\u00e3o de autoria criminal, as
\ninforma\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para verificar sua confiabilidade permanecem
\npraticamente invis\u00edveis dentro dos processos judiciais.<\/p>\n

\"Fonte:
(Fonte: Algoritmos e Direitos: Reconhecimento Facial na Justi\u00e7a Criminal. CESeC, 2026.)<\/figcaption><\/figure>\n

Na
\npr\u00e1tica, a falta dessas informa\u00e7\u00f5es pode comprometer uma etapa fundamental do
\nprocesso penal: a possibilidade de a pessoa acusada contestar a prova
\napresentada contra ela. Sem saber qual sistema produziu a identifica\u00e7\u00e3o, qual
\nimagem foi comparada, qual banco de dados foi utilizado ou quais crit\u00e9rios
\nlevaram o algoritmo a apontar uma correspond\u00eancia, a defesa n\u00e3o disp\u00f5e dos
\nelementos necess\u00e1rios para verificar a confiabilidade do resultado ou
\nsubmet\u00ea-lo a uma an\u00e1lise t\u00e9cnica independente. O problema, portanto, n\u00e3o \u00e9
\napenas de transpar\u00eancia sobre o uso da tecnologia, mas de acesso aos elementos
\nque permitem questionar uma evid\u00eancia potencialmente relevante para a
\natribui\u00e7\u00e3o de autoria.<\/p>\n

\u201cQuando
\nafirmamos que 63,5% dos ac\u00f3rd\u00e3os n\u00e3o apresentam nenhuma informa\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica
\nm\u00ednima, n\u00e3o estamos falando apenas de uma falta de transpar\u00eancia
\nadministrativa. Estamos falando de uma limita\u00e7\u00e3o concreta ao exerc\u00edcio da
\ndefesa. Na pr\u00e1tica, o r\u00e9u sabe que um sistema teria indicado o seu rosto, mas
\nmuitas vezes n\u00e3o consegue saber qual software foi utilizado, qual imagem foi
\ninserida, qual banco de dados foi consultado, qual foi o resultado num\u00e9rico da
\ncompara\u00e7\u00e3o ou que par\u00e2metro permitiu considerar aquela correspond\u00eancia
\nrelevante”, afirma Pablo Nunes, coordenador do projeto O Pan\u00f3ptico.<\/p>\n

\"\"<\/figure>\n

O
\nestudo identificou que essa din\u00e2mica n\u00e3o se limita a sistemas utilizados
\ndiretamente por \u00f3rg\u00e3os p\u00fablicos. Um dos casos mais emblem\u00e1ticos identificados
\nno levantamento ocorreu no Rio de Janeiro – uma identifica\u00e7\u00e3o produzida por um
\nsistema de reconhecimento facial de uma loja da rede varejista Havan foi
\nposteriormente incorporada a um processo criminal, sem que o ac\u00f3rd\u00e3o trouxesse
\ninforma\u00e7\u00f5es suficientes sobre a tecnologia empregada, a base de dados
\nconsultada ou os crit\u00e9rios utilizados para a compara\u00e7\u00e3o biom\u00e9trica.<\/p>\n

O caso
\nda loja Havan amplia o problema ao deslocar a produ\u00e7\u00e3o inicial da suspeita para
\numa infraestrutura privada de vigil\u00e2ncia. No ac\u00f3rd\u00e3o, a identifica\u00e7\u00e3o da r\u00e9
\naparece a partir da afirma\u00e7\u00e3o de que a empresa \u201cpossui sistema de
\nreconhecimento facial\u201d e que, por isso, ela teria sido associada a outras
\ncompras realizadas com documentos falsos.<\/p>\n

A
\nquest\u00e3o central n\u00e3o \u00e9 apenas a participa\u00e7\u00e3o de uma empresa privada na produ\u00e7\u00e3o
\nde informa\u00e7\u00e3o relevante para a persecu\u00e7\u00e3o penal, mas o modo como essa
\ninforma\u00e7\u00e3o entra no processo: sem esclarecimento sobre a base de dados
\nutilizada, os crit\u00e9rios de correspond\u00eancia, a taxa de erro, a finalidade
\noriginal da coleta, os procedimentos de auditoria ou a revis\u00e3o humana do
\nresultado. O caso evidencia uma dimens\u00e3o espec\u00edfica da passagem entre pista e
\nprova – a suspeita n\u00e3o nasce diretamente de uma dilig\u00eancia policial, mas de um
\ncircuito empresarial orientado por l\u00f3gicas de seguran\u00e7a patrimonial, preven\u00e7\u00e3o
\nde perdas e controle de consumidores.<\/p>\n

Entrevistas
\nrealizadas na elabora\u00e7\u00e3o do estudo revelaram outro aspecto que chamou a
\naten\u00e7\u00e3o: a exist\u00eancia de pr\u00e1ticas informais de circula\u00e7\u00e3o de imagens entre
\nagentes p\u00fablicos. Segundo relatos colhidos durante o estudo, policiais e
\nguardas municipais fotografam pessoas abordadas em situa\u00e7\u00f5es diversas e
\ncompartilham essas imagens em grupos de mensagens para tentar identificar
\nposs\u00edveis antecedentes ou v\u00ednculos com investiga\u00e7\u00f5es. Embora os pesquisadores
\nressaltem que os depoimentos n\u00e3o permitem afirmar que essas pr\u00e1ticas sejam
\ngeneralizadas, eles apontam para a exist\u00eancia de circuitos paralelos de
\nprodu\u00e7\u00e3o e circula\u00e7\u00e3o de imagens biom\u00e9tricas, muitas vezes sem protocolos
\nclaros sobre finalidade, armazenamento, controle ou descarte.<\/p>\n

Esses
\nrelatos ampliam a discuss\u00e3o sobre reconhecimento facial para al\u00e9m dos bancos de
\ndados oficiais. Se fotografias produzidas durante abordagens policiais, imagens
\ncaptadas por empresas privadas, registros obtidos em redes sociais e bancos
\ninstitucionais podem alimentar investiga\u00e7\u00f5es, compreender a origem dessas
\nimagens torna-se t\u00e3o importante quanto avaliar o desempenho do algoritmo
\nrespons\u00e1vel pela compara\u00e7\u00e3o biom\u00e9trica.<\/p>\n

Vale
\nressaltar que imagens faciais constituem dados biom\u00e9tricos classificados como
\nsens\u00edveis pela Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados (LGPD), o que refor\u00e7a a
\nimport\u00e2ncia de conhecer quem controla essas bases, quais registros s\u00e3o
\nutilizados e em quais condi\u00e7\u00f5es esses dados podem ser compartilhados ou
\nreutilizados. Apesar da relev\u00e2ncia e do uso cada vez mais disseminado de dados
\nbiom\u00e9tricos por agentes policiais, a LGPD n\u00e3o se aplica totalmente \u00e0 esfera da
\nseguran\u00e7a p\u00fablica e \u00e0 defesa nacional.<\/p>\n

Tecnologia influencia processos,
\nmas quase n\u00e3o \u00e9 debatida<\/strong><\/strong><\/p>\n

O
\nestudo mostra que o reconhecimento facial frequentemente aparece nas decis\u00f5es
\ncomo uma tecnologia naturalmente confi\u00e1vel, sem que os desembargadores discutam
\nseu funcionamento, suas limita\u00e7\u00f5es ou suas margens de erro. Em apenas sete dos
\n52 ac\u00f3rd\u00e3os analisados houve alguma discuss\u00e3o direta sobre aspectos t\u00e9cnicos do
\nreconhecimento facial, como crit\u00e9rios de correspond\u00eancia, qualidade das
\nimagens, confiabilidade dos resultados ou limita\u00e7\u00f5es dos sistemas utilizados.<\/p>\n

Na
\nmaioria dos casos, a tecnologia \u00e9 apenas mencionada como parte da investiga\u00e7\u00e3o
\npolicial ou incorporada \u00e0 narrativa acusat\u00f3ria, sem explica\u00e7\u00f5es sobre perguntas
\nfundamentais, como:<\/p>\n

\u25cf qual algoritmo realizou a compara\u00e7\u00e3o;<\/p>\n

\u25cf qual banco de imagens foi utilizado;<\/p>\n

\u25cf qual foi o \u00edndice de similaridade encontrado;<\/p>\n

\u25cf quais crit\u00e9rios levaram \u00e0 identifica\u00e7\u00e3o do
\nsuspeito;<\/p>\n

\u25cf se houve valida\u00e7\u00e3o independente do resultado.<\/p>\n

Para os pesquisadores, esse cen\u00e1rio cria uma esp\u00e9cie de
\n“caixa-preta” da prova digital: a conclus\u00e3o produzida pelo sistema
\nchega ao processo judicial, mas o caminho percorrido at\u00e9 ela permanece
\ndesconhecido. Essa falta de transpar\u00eancia dificulta tanto o controle judicial
\nquanto o exerc\u00edcio do contradit\u00f3rio pela defesa, j\u00e1 que informa\u00e7\u00f5es essenciais
\npara avaliar a integridade da evid\u00eancia simplesmente n\u00e3o aparecem nos autos.<\/p>\n

\u201cO que
\nestamos chamando de \u2018caixa-preta\u2019, portanto, n\u00e3o est\u00e1 apenas dentro do
\nalgoritmo. Ela tamb\u00e9m \u00e9 produzida pela forma como o reconhecimento facial \u00e9
\nregistrado nos documentos policiais e judiciais. Quando o ac\u00f3rd\u00e3o apenas diz
\nque houve uma \u2018identifica\u00e7\u00e3o positiva\u2019, sem explicar como ela foi produzida, a
\ntecnologia adquire apar\u00eancia de certeza, embora o resultado seja probabil\u00edstico
\ne dependa de uma s\u00e9rie de decis\u00f5es humanas e t\u00e9cnicas”, alerta Thallita
\nLima, coordenadora de pesquisa do projeto O Pan\u00f3ptico.<\/strong><\/p>\n

A “caixa-preta” da
\nidentifica\u00e7\u00e3o<\/strong><\/strong><\/p>\n

Para
\navaliar o grau de transpar\u00eancia presente nas decis\u00f5es judiciais, o estudo
\ndesenvolveu um indicador in\u00e9dito de auditabilidade. Em vez de medir a precis\u00e3o
\ndos algoritmos, o \u00edndice procura responder a uma pergunta: os tribunais
\nfornecem informa\u00e7\u00f5es suficientes para que seja poss\u00edvel compreender como o
\nreconhecimento facial foi realizado? O indicador considera tr\u00eas elementos
\nconsiderados m\u00ednimos:<\/p>\n

\u25cf identifica\u00e7\u00e3o do software ou sistema
\nutilizado;<\/p>\n

\u25cf indica\u00e7\u00e3o da base de dados consultada;<\/p>\n

\u25cf exist\u00eancia de laudo t\u00e9cnico ou relat\u00f3rio
\npericial espec\u00edfico sobre o processamento das imagens.<\/p>\n

A
\npontua\u00e7\u00e3o varia de zero a tr\u00eas e o resultado revelou um cen\u00e1rio de baixa
\ndocumenta\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica – a m\u00e9dia geral foi de apenas 0,42. Dos 52 ac\u00f3rd\u00e3os
\nanalisados:<\/p>\n

\u25cf 33 (63,5%) receberam nota zero, sem apresentar
\nnenhum dos tr\u00eas elementos m\u00ednimos de auditabilidade;<\/p>\n

\u25cf 16 (30,8%) receberam nota um;<\/p>\n

\u25cf apenas tr\u00eas (5,8%) receberam nota dois;<\/p>\n

\u25cf nenhum ac\u00f3rd\u00e3o alcan\u00e7ou a pontua\u00e7\u00e3o m\u00e1xima.<\/p>\n

Quando
\ncada crit\u00e9rio \u00e9 analisado isoladamente, os n\u00fameros tamb\u00e9m chamam aten\u00e7\u00e3o. O
\nnome do software utilizado apareceu em apenas oito decis\u00f5es (15,4%); a base de
\ndados consultada foi identificada em somente quatro casos (7,7%); j\u00e1 a
\nexist\u00eancia de laudo t\u00e9cnico espec\u00edfico relacionado ao reconhecimento facial foi
\nmencionada em dez ac\u00f3rd\u00e3os (19,2%).<\/p>\n

Nenhuma
\ndecis\u00e3o apresentou simultaneamente as tr\u00eas informa\u00e7\u00f5es. Para os pesquisadores,
\nisso significa que, mesmo quando o reconhecimento facial desempenha papel
\nrelevante na investiga\u00e7\u00e3o, raramente \u00e9 poss\u00edvel reconstruir tecnicamente como
\naquela identifica\u00e7\u00e3o foi produzida.<\/p>\n

\u201cCriamos
\no indicador para transformar a ideia de \u2018caixa-preta\u2019 em uma medida concreta. O
\nindicador n\u00e3o mede se o sistema \u00e9 tecnicamente bom, se o laudo \u00e9 consistente ou
\nse a identifica\u00e7\u00e3o est\u00e1 correta. Ele mede algo anterior e fundamental: se
\nexistem informa\u00e7\u00f5es suficientes para que a defesa, o Judici\u00e1rio ou um perito
\nindependente possam compreender como aquele resultado foi produzido e, a partir
\ndisso, question\u00e1-lo”, analisa Thallita Lima, coordenadora de pesquisa do
\nprojeto O Pan\u00f3ptico.<\/strong><\/p>\n

(Cr\u00e9dito: Imagem criada por IA)<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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