Imagem: Marcelo B. Nery, baseada em obra de domínio público.
Publicado em jornal da usp.br em 29 de stembro de 2024
Mais de uma década após o fim do regime militar-autoritário no Brasil, os governos nacionais e estaduais pouco haviam feito para melhorar a segurança pública de forma eficaz e democrática. No entanto, a pressão da opinião pública, meios de comunicação e diversas organizações da sociedade civil reverberou, e ações mais significativas começaram a ser implementadas. No ano de 2000 foi lançado o primeiro Plano Nacional de Segurança Pública (PNSP), que buscava articular políticas de segurança com ações sociais. A propósito, vale lembrar que uma das principais motivações desse Plano foi o sequestro do ônibus 174 no Rio de Janeiro, que recebeu ampla cobertura midiática.
O Plano propunha uma série de ações para reduzir a violência e combater as organizações criminosas, além de promover a reestruturação da capacitação das forças policiais. Também destacava a importância de conectar e investir em ações sociais, levando à criação do Plano de Integração e Acompanhamento de Programas Sociais de Prevenção à Violência (PIAPS) e do Fundo Nacional de Segurança Pública (FNSP). O objetivo geral era abordar questões como a desconfiança nas instituições públicas, o aumento do narcotráfico e a impunidade. O cerne era o controle da criminalidade por meio do cumprimento rigoroso do código penal, influenciado por um discurso de “lei e ordem”.
Destacava-se a necessidade de medidas coercitivas para combater o crime, o que gerou um discurso de guerra contra criminosos e propagou o sentimento de medo na população, principalmente nos centros urbanos. De fato, as políticas do Estado brasileiro (nacionais, regionais, estaduais ou citadinas) refletiam uma abordagem conservadora na luta contra a criminalidade. A falta de uma política sistemática resultou na repetição de práticas tradicionais, como a hipervalorização das atividades de policiamento ostensivo/repressivo e a compra de armas de fogo, em vez de realizar reformas estruturais mais amplas.
No Estado mais rico do país, o orçamento para segurança pública aumentou consideravelmente, com ampliação do contingente da Polícia Militar e despesas de R$ 2,6 bilhões em 2000. A criação do Sistema Estadual de Coleta de Estatísticas Criminais buscava melhorar a confiabilidade dos dados. Investimentos em tecnologia, como o Infocrim (2000), Fotocrim (2002), Copom On-line (2002) e Omega (2003), visavam aprimorar a utilidade dos registros criminais. Apesar dessas elogiáveis iniciativas, as mudanças não atingiram os resultados desejados, com a manutenção dos altos índices de crimes contra o patrimônio, tráfico de entorpecentes e mortes em confrontos com a polícia, embora os homicídios dolosos tenham diminuído de forma constante desde então.
Duas décadas depois, os problemáticos números da segurança pública persistem. No entanto, temos um novo “plano”. Agora, em todos os âmbitos do poder público, a aposta é feita na aplicação de tecnologias e inteligência artificial (IA) para enfrentar desafios urbanos, como o crime. Embora a IA ofereça muitos benefícios, é essencial avaliar seu uso com cuidado devido às questões éticas e aos potenciais vieses.
Não é difícil perceber que as IAs são treinadas com grandes volumes de dados, que podem ser obtidos de forma indevida, resultando na exposição de dados sensíveis e danos reputacionais, e que podem ser incompletos ou tendenciosos, gerando resultados imprecisos e discriminatórios. Como exemplos positivos, observamos que o Brasil avançou com a aprovação da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e a Emenda Constitucional 115/2022, que garantiu o Direito Fundamental à Proteção de Dados. Atualmente a Comissão Temporária Interna sobre Inteligência Artificial (CTIA) realiza audiências públicas para elaborar uma lei sobre o uso responsável da IA. Entretanto, a implementação efetiva ainda é um notável desafio.
Outro grande obstáculo é a má qualidade da informação. Dados abundantes, mas imprecisos, podem levar a políticas públicas ineficientes e decisões injustas, potencializadas pelo uso de novas tecnologias. A deficiência dos dados sobre grupos específicos dificulta o desenvolvimento de soluções adequadas para suas necessidades. Algoritmos inadequados podem gerar previsões incorretas e insights enganosos, impactando negativamente a sociedade e distorcendo o debate público.
Ampliar e dinamizar este debate é fundamental para promover transparência e cidadania. Isso pode ser alcançado com diretrizes claras, supervisão efetiva, avaliações justas e incentivos ao desenvolvimento de IA. O acesso à informação é complexo, envolvendo fatores burocráticos e interpessoais. Equilibrar esses aspectos é vital para a democracia e decisões políticas. Com a implementação de diretrizes claras e supervisão eficiente é possível facilitar o acesso à informação pública, apoiar a inovação e, simultaneamente, avançar as políticas sociais.
A transformação de aspectos da vida em dados digitais pode aumentar desigualdades, especialmente entre grupos já marginalizados. É primordial adotar uma conduta inclusiva que respeite a diversidade e não deixe esses grupos para trás, assegurando que a tecnologia promova equidade e justiça social. A adoção da IA coloca em foco a reafirmação dos Direitos Humanos no ambiente digital e do equilíbrio entre os poderes. Nesse contexto, por meio de políticas públicas, o Estado deve promover a transferência de conhecimentos, desenvolver ecossistemas dinâmicos e expandir a expertise de seus agentes, aspectos essenciais para preservar direitos e garantias fundamentais da população.
É importante capacitar servidores públicos de segurança no uso de tecnologias e promover a inclusão digital. Isso ajuda a mudar a mentalidade tanto para as compras públicas de inovação quanto para a inclusão das pessoas que atuam em nome do governo. O uso de tecnologias emergentes pode ajudar, por exemplo, a alterar práticas policiais para minimizar opressão, corrupção e cumplicidade com violências, especialmente contra os mais vulneráveis. Essas transformações potenciais marcam a viabilidade de avanço do papel dos membros das forças de segurança, que se mostram cada vez mais conscientes das dinâmicas entre ordem pública e cidadania.
É essencial o desenvolvimento e uso responsável da IA, fundamentado em princípios éticos e responsabilidade social, visando a redução dos fatores que elevam o risco e o aumento dos fatores que diminuem o risco (de proteção) de crimes e violências. De tal modo, a regulamentação deve se concentrar nas possíveis ameaças associadas ao uso da tecnologia, em vez de focar na tecnologia em si.
Esse enfoque permite renovar o já desgastado paradigma da segurança pública do país, em vez de tentar aprimorar o modelo ainda vigente (coerção, guerra, medo, repressão em detrimento da prevenção e afins), o qual frequentemente pouco considera a avaliação de impacto dos diversos tipos de políticas implementadas e, muito menos, os possíveis problemas técnicos e coletivos associados ao design da IA. Assim, ganha mais significado a urgência da transparência algorítmica sobre as decisões automatizadas, sobretudo nos sistemas policial e judiciário.
Como no início deste século, uma das principais dificuldades para a inovação em segurança hoje é a persistência de antigas abordagens justificadas por uma anacrônica ideia de lei como pedra de toque da ordem social, que revela a resistência às mudanças institucionais e resulta em oportunidades perdidas. As colaborações multinstitucionais (em qualquer área do conhecimento) e a transferência de tecnologia (seja para o setor empresarial, não-governamental ou público) podem efetivamente transformar a natureza da segurança pública, para segurança cidadã, desenvolvendo políticas adequadas à realidade atual, sensíveis às perspectivas das populações locais. Portanto, é crucial envolver todos na governança da IA e na proteção da sociedade para evitar que, em mais vinte anos, percebamos que não atingimos as expectativas novamente.
Por Marcelo Batista Nery, pesquisador da Cátedra Oscar Sala do Instituto de Estudos Avançados da USP
Marcelo Batista Nery – Foto: Reprodução/IEA-USP
