Olhares insurgentes:
reconhecimento facial e tecnopolíticas de resistência na Criptofunk 2024
DOI:
https://doi.org/10.35699/2318-2326.2026.59716Palabras clave:
Ativação comunitária, Reconhecimento Facial, Segurança públicaResumen
Este artigo relata uma experiência de ativação comunitária voltada à mobilização da sociedade civil e à discussão crítica sobre os riscos do uso do Reconhecimento Facial (RF) na segurança pública. O RF,a tecnologia baseada em Inteligência Artificial (IA), tem se expandido no Brasil sob a promessa de eficiência e neutralidade, mas apresenta falhas significativas que resultam em prisões injustas e reforçam preconceitos estruturais. Longe de ser apenas uma ferramenta técnica, o RF opera como um agente em um processo tecnopolítico opaco de vigilância que afeta desproporcionalmente populações negras e periféricas. A ativação comunitária relatada neste artigo ocorreu no evento Criptofunk 2024, no conjunto de favelas da Maré, no Rio de Janeiro, e envolveu quatro diferentes atividades integradas: experimentação de algoritmos de Reconhecimento de Emoções; oficina com apresentação e debate sobre RF; maquiagem de resistência; e performance de grafitti ao vivo sobre RF. O alto engajamento do público indica o êxito da proposta em conectar universidade e território, promovendo trocas horizontais, crítica social e aprendizado mútuo sobre os impactos dessas tecnologias.
Referencias
Andron, S. (2023). Urban surfaces, graffiti, and the right to the city. Routledge.
Buolamwini, J. A. (2017). Gender shades: Intersectional phenotypic and demographic evaluation of face datasets and gender classifiers [Thesis, Massachusetts Institute of Technology]. https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/114068
Castiglioni, M. H. (2020). [BR][Front-End] JavaScript - Reconhecimento Facial com FaceAPI. https://youtu.be/aGecIY04ymQ?si=GzkYFxh5EvS7Kys0.
Criptofunk. ([s.d.]). Criptofunk—Sobre. Criptofunk. https://criptofunk.com/
Feldman Barrett, L. (2021). AI weighs in on debate about universal facial expressions. Nature, v. 589, n. 7841, p. 202–203. https://www.nature.com/articles/d41586-020-03509-5.
Google. ([s.d.]). Guia de detecção de pontos de referência do rosto | Google AI Edge. Google AI for Developers. Recuperado 6 de junho de 2025, de https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/vision/face_landmarker?hl=pt-br
Hao, K. (2019, 20 de dezembro). A US government study confirms most face recognition systems are racist. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2019/12/20/79/ai-face-recognition-racist-us-government-nist-study/
Hora, N. da. (2023). MyNews explica! Algoritmos. Edições 70.
Israel, C., Firmino, R., Kramer, H., Maia, C., & Abad, J. (2023). Reconhecimento Facial nas escolas públicas do Paraná. https://jararacalab.org/cms/wp-content/uploads/2023/10/Relatorio_RF_2023.pdf
Marques, I. C. (2023). Um breve relato sobre Inteligências Artificiais e os Estudos CTS. CTS em foco, v. 03, n. 02. https://esocite.org.br/images/BOLETIM-CTS/PDF/CTS-v3-n2.pdf
Nunes, P., de Castro, C. S. C. L., Lima, T., do Carmo, G. S. T., Pereira, M. F. R., Valadares, L., Barbosa, F., Del Grossi, V. C. D., do Amaral, A. J., & Picollo, C. (2025). Mapeando a vigilância biométrica: Levantamento nacional sobre o uso do reconhecimento facial na segurança pública. CESeC. https://drive.google.com/file/d/1bN2ssBp_dMiih8YOUonLhGl_5jRoNe5s/view
Nunes, P. (2025). Mapeando a Vigilância Biométrica. https://drive.google.com/file/d/1bN2ssBp_dMiih8YOUonLhGl_5jRoNe5s/
O’Neil, C. (2021). Algoritmos de destruição em massa. Editora Rua do Sabão.
Panóptico. (2025). Monitor de novas tecnologias na segurança pública no Brasil. https://www.opanoptico.com.br/#regioes
Pastor, J. (2018, julho 6). Pintarte la cara de payaso es la forma perfecta de evitar el reconocimiento facial automático. Xataka. https://www.xataka.com/robotica-e-ia/pintarte-cara-payaso-forma-perfecta-evitar-reconocimiento-facial-automatico
Peschanski, J. A., Jurno, A. C., & Hilsenbeck Filho, A. M. (2025). Emergência da extensão universitária digital: boas práticas e direcionamentos. Texto Livre, 18, e56372.
Prosser, E. S. (2010). Grafite Curitiba. Kairós.
Rebello, A. (2023, agosto 14). Smart Sampa: Denunciada por corrupção irá capturar seu rosto em SP. Intercept Brasil. https://www.intercept.com.br/2023/08/14/smart-sampa-denunciada-por-corrupcao-capturar-seu-rosto-em-sp/
Rhue, L. (2018) Racial Influence on Automated Perceptions of Emotions. Rochester, NY. https://papers.ssrn.com/abstract=3281765
Roy, A. (2005). Urban informality: Toward an epistemology of planning. Journal of the american planning association, 71(2), 147-158.
Silva, T. (2022). Racismo algorítmico: inteligência artificial e discriminação nas redes digitais. Edições Sesc SP.
Schiffler, V. R. (2021) Criando Detecção Facial com JavaScript e Face-api.js. https://youtu.be/tF36BEoQcyo?si=M38tM6WLZeufSsWa. Acesso em: 30 mai. 2025.
Taigman, Y., Yang, M., Ranzato, M., & Wolf, L. (2014). Deepface: Closing the gap to human-level performance in face verification. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 1701–1708. http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2014/html/Taigman_DeepFace_Closing_the_2014_CVPR_paper.html