En marzo de 2022, David Zayas conducía por Hutchinson River Parkway, en Scarsdale. Su coche, un Chevrolet gris, no tenía nada de especial, al igual que su velocidad. Pero para el Departamento de Policía del condado de Westchester, el coche era motivo de preocupación y Zayas un posible delincuente; su nueva y potente herramienta de Inteligencia Artificial (IA) había identificado el comportamiento del vehículo como sospechoso.
Buscando en una base de datos de 1.600 millones de registros de matrículas recopilados en los últimos dos años en lugares de todo el estado de Nueva York, la IA determinó que el coche de Zayas estaba realizando un trayecto típico de un narcotraficante. Según una presentación del fiscal del Departamento de Justicia, realizó nueve viajes desde Massachusetts a diferentes partes de Nueva York entre octubre de 2020 y agosto de 2021 siguiendo rutas conocidas por ser utilizadas por los narcotraficantes y para estancias llamativamente cortas. Por eso, el diez de marzo del año pasado, la Policía de Westchester le dio el alto y registró su coche, encontrando en su interior 112 gramos de crack, una pistola semiautomática y 34.000 dólares en efectivo, según los documentos judiciales. Un año después, Zayas se declaró culpable de un cargo de tráfico de drogas.
Este caso, del que hasta ahora no se había informado, es una ventana abierta a la evolución de la actuación policial basada en la IA y un presagio de las cuestiones constitucionales que inevitablemente la acompañarán. Normalmente, la tecnología de reconocimiento automático de matrículas (ALPR, por sus siglas en inglés) se utiliza para buscar matrículas relacionadas con delitos concretos. Pero en este caso se utilizó para examinar los patrones de conducción de cualquier persona que pasara por una de las 480 cámaras del condado de Westchester durante un período de dos años. El abogado de Zayas, Ben Gold, impugnó las pruebas reunidas por la IA contra su cliente, tachándolas de «vigilancia de arrastre».
Y tenía los datos para respaldarlo. Una FOIA (Freedom of Information Act; Ley de Libertad de Información) que presentó a la policía de Westchester reveló que el sistema ALPR escaneaba más de 16 millones de matrículas a la semana, a través de 480 cámaras ALPR. De esos sistemas, 434 eran fijos, fijados a postes y señales, mientras que los 46 restantes eran móviles, fijados a vehículos policiales. La IA no se limitaba a mirar las matrículas. También tomaba notas de la marca, el modelo y el color de los vehículos, lo que resulta útil cuando la matrícula de un vehículo sospechoso no es visible o se desconoce.
Para Gold, el análisis que hacía el sistema de cada coche captado por una cámara equivalía a una «búsqueda sin precedentes». «Este es el espectro de la vigilancia moderna contra el que debe protegerse la Cuarta Enmienda», escribió, en su moción para suprimir las pruebas. «Este es el desarrollo sistemático y el despliegue de una vasta red de vigilancia que invade la expectativa razonable de privacidad de la sociedad».
«Sin supervisión judicial, este tipo de sistema funciona al capricho de cada oficial con acceso a él».
Gold declinó hacer más comentarios sobre el caso. El Departamento de Policía del condado de Westchester no respondió a las peticiones de comentarios.
Ajuste de cuentas con Rekor
El sistema de vigilancia de matrículas de la policía de Westchester fue construido por Rekor, una empresa de IA con una capitalización bursátil de 125 millones de dólares que cotiza en el NASDAQ. Los informes locales y los datos de los gobiernos públicos revisados por Forbes muestran que Rekor ha vendido su tecnología ALPR a al menos 23 departamentos de policía y gobiernos locales de todo Estados Unidos, desde Lauderhill (Florida) hasta San Diego (California). Eso sin contar los más de cuarenta departamentos de policía del estado de Nueva York que pueden hacer uso del sistema de la policía del condado de Westchester, que funciona desde su Centro de Delincuencia en Tiempo Real.
La gran baza de Rekor es que su software no requiere nuevas cámaras, sino que puede instalarse en cámaras ya instaladas, ya sean propiedad de la Administración, de una empresa o de un consumidor. También gestiona la Red de Seguridad Pública de Rekor, un proyecto opcional que lleva tres años recopilando datos de localización de vehículos de sus clientes, desde que se lanzó con información de treinta estados que, en aquel momento, leían 150 millones de matrículas al mes. Ese tipo de base de datos centralizada, con intercambio de datos entre estados, ha preocupado a los activistas de los derechos civiles, especialmente a la luz de las recientes revelaciones de que la oficina del sheriff del condado de Sacramento estaba compartiendo datos de lectores de matrículas con estados que han prohibido el aborto.
«La escala de este tipo de vigilancia es increíblemente masiva», declaró a Forbes Brett Max Kaufman, abogado de la ACLU. Señalando tanto a Rekor como a Flock, un competidor que gestiona una red panamericana de vigilancia similar de lectores de matrículas, describió la vigilancia sin orden judicial de los ciudadanos en masa como «bastante horripilante».
Rekor declinó una entrevista y no respondió a las solicitudes de comentarios. Pero Matt Hill, que vendió su compañía OpenALPR a Rekor en 2019 y fue su científico jefe antes de partir en septiembre de 2022, dijo a Forbes que la red probablemente estaba creciendo. «Estoy bastante seguro de que ahora habría más cámaras en más estados… Sería bastante grande», dijo, apuntado que los clientes no gubernamentales también han estado proporcionando video. Entre los clientes privados de Rekor figuran aparcamientos, casinos y cadenas de restaurantes de comida rápida.
Con tantas agencias recopilando ahora registros de matrículas, y con la llegada de una vigilancia más avanzada impulsada por la IA, los defensores de la privacidad están dando la voz de alarma sobre una tecnología que se está expandiendo con escasas protecciones legales para el estadounidense medio. «Los sistemas se han generalizado hasta el punto de que las capacidades de un departamento de policía local sorprenderían a la mayoría de la gente», añade Kaufman. «Esto es sólo el principio de las aplicaciones de esta tecnología».
Vigilancia inevitable
El mercado de los sistemas de reconocimiento automático de matrículas crece gracias a los numerosos rivales de Rekor, como Flock, Motorola, Genetec, Jenoptik y muchos otros, que tienen contratos con gobiernos federales y estatales. Todos intentan hacerse con una porción de un mercado cuyo valor se estima en al menos 2.500 millones de dólares.
Pero no es fácil. En los resultados del primer trimestre de este año, Rekor obtuvo unos ingresos de 6,2 millones de dólares y unas pérdidas netas de 12,6 millones. En el mismo trimestre del año pasado registró una pérdida similar. Sus acciones cotizan actualmente a 2,75 dólares, frente a los 23,45 dólares de abril de 2021.
En busca de ese beneficio esquivo, el mercado está mirando más allá de la aplicación de la ley, hacia el comercio minorista y la comida rápida. Los gigantes empresariales han jugado con la idea de vincular las matrículas a la identidad de los clientes. McDonalds y White Castle ya han empezado a utilizar el ALPR para personalizar la experiencia de sus clientes en el mostrador, detectando a los que vuelven y utilizando pedidos anteriores para guiarles en el proceso de pedido u ofrecerles ofertas promocionales individualizadas. Esta última cadena de restaurantes utiliza la tecnología de Rekor en colaboración con Mastercard.
Con la enorme expansión, cada vez es más difícil evitar los ojos vigilantes del gobierno y la vigilancia corporativa, o incluso saber dónde están. Como comprobó Gold al intentar obtener datos del gobierno de Westchester, las autoridades no están legalmente obligadas a facilitar información sobre el paradero de las cámaras.
«Dada la vasta naturaleza de la red ALPR y la necesidad de viajar por las carreteras públicas para participar en la vida moderna», escribió Gold en su moción de supresión, «evitar la vigilancia ALPR es a la vez inviable, si no imposible».
