O uso desses sistemas traz impasses éticos e jurídicos, principalmente no equilíbrio entre segurança pública, proteção de dados e direitos fundamentais dos cidadãos

Por Juliana Gottardi

Como seria viver com câmeras de vigilância monitorando a população vinte e quatro horas por dia? A resposta está cada vez mais próxima: em São Paulo, há mais de 50 mil câmeras em todas as regiões do município. Trata-se do projeto Smart Sampa, que utiliza sistemas de reconhecimento facial integrados a câmeras inteligentes para auxiliar na identificação de suspeitos envolvidos em casos de violência, localizar foragidos e ajudar nas buscas por pessoas desaparecidas. Em 2026, o sistema contribuiu com 632 prisões, conforme dados da Prefeitura.

Outro caso é o Vigia Mais, do governo do Mato Grosso, cuja criação se deu em 2022. A intenção do sistema é ampliar o videomonitoramento no estado por meio da integração de câmeras públicas e privadas a uma plataforma centralizada da Secretaria de Segurança Pública.

Na Bahia, o reconhecimento facial já faz parte da rotina de mais de 80 municípios. Até maio de 2026, o sistema ultrapassou a marca de mil prisões realizadas com auxílio das câmeras inteligentes, segundo a Secretaria da Segurança Pública do Estado.

Essas tecnologias ganharam espaço em meio ao aumento da preocupação com a segurança pública, como mostram dados do Atlas da Violência 2026 divulgado pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea), em parceria com o Fórum Brasileiro de Segurança Pública. De acordo com o documento, a pesquisa de usuários do buscador Google pela  palavra “crime” dobrou entre janeiro de 2022 e janeiro de 2026. 

Estatísticas do Anuário Brasileiro de Segurança Pública 2025 ajudam a esclarecer o interesse: em 2024, mais de 44 mil pessoas morreram de forma violenta no Brasil, enquanto roubos e furtos de celulares atingiram a marca de 431 casos por 100 mil habitantes – ou 4 casos por minuto.

Funcionamento das inteligências artificiais 

Esses sistemas funcionam combinando tecnologias como visão computacional, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e auxiliar a tomada de decisões pelas forças de segurança.

“No caso das câmeras, o software detecta quem aparece nos vídeos e transforma cada indivíduo em uma representação numérica única. Em seguida, compara esses padrões entre diferentes câmeras. Quando as características são suficientemente semelhantes, o sistema conclui que se trata da mesma pessoa, permitindo acompanhar sua passagem por diferentes locais”, resume Gabriel Bertocco, pesquisador do Laboratório de Inteligência Artificial do Instituto de Computação da Unicamp.

O índice de acerto é de 60% a 70% quando o usuário não está posando especifica e espontaneamente para a câmera. Assim, Bertocco enfatiza a necessidade de refinamento dos dados e atuação humana complementar. “A ideia é construir, progressivamente, uma confiança maior de que se trata realmente daquela pessoa. Trabalha-se com uma hipótese de investigação, e não com confirmação. Não é porque o sistema identificou uma pessoa que ela será automaticamente associada a um crime”, aponta o pesquisador.

Vieses e realidade

O viés algorítmico é uma das preocupações citadas por pesquisadores, considerando que as inteligências artificiais são construídas por humanos e sujeitas a preconceitos já presentes na sociedade. Os vieses podem surgir de duas formas principais, esclarece Bertocco. O primeiro é étnico-demográfico, relacionado aos dados usados para treinar os modelos. Quando há pouca diversidade de pessoas em termos de cor da pele, idade ou outras características, o sistema tende a apresentar desempenho desigual para determinados grupos. O segundo é o viés de captura, que ocorre devido às condições em que as imagens são registradas. Fatores como iluminação, qualidade das câmeras, ângulo da imagem e diferenças entre ambientes internos e externos podem dificultar a identificação correta das pessoas, aumentando a chance de erros mesmo quando o sistema foi treinado adequadamente.

“Atribui-se à inteligência artificial, por ser construída com base em números, que tomará uma decisão melhor do que a humana. Mas certas decisões são de cunho político, humanitário, e precisam de acúmulo não só de informação, mas de adesão a um conjunto de valores. A máquina pode simular, mas o efeito humano do laço social inexiste nesse processo”, destaca Elizabete Ribeiro Albernaz, mestre em antropologia social pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ).

O pesquisador da Unicamp pondera que a tecnologia pode gerar relatórios, propor suspeitos, sugerir etapas de investigação e indicar caminhos, desde que exista um ser humano acompanhando esses passos, avaliando o que está sendo apresentado e conduzindo o processo. “O limite da inteligência artificial na segurança pública é onde não ferimos a liberdade das pessoas que estão sendo investigadas e até onde a inteligência artificial não toma o lugar do ser humano”, pondera.

Transparência

Pedro Saliba, advogado, sociólogo e pesquisador do Data Privacy Brasil adverte para riscos no uso amplo e irrestrito da tecnologia. “O uso das inteligências artificiais está geralmente vinculado ao debate de inovação tecnológica, mas há muitas questões envolvidas. Queremos que o Estado tenha essa capacidade de monitoramento massivo? Uma vez criada essa infraestrutura, ela pode ser utilizada de diferentes maneiras e por diferentes agentes ao longo do tempo”, questiona.

A privacidade é outra questão importante, porque a origem e a utilização dos dados pelas organizações de segurança podem ferir direitos fundamentais se não estiverem ancoradas na Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). O Ministério da Justiça e Segurança Pública (MJSP), por exemplo, é o responsável pelo sistema Córtex, que foi regulamentado em 2021 – e suspenso em 2025, após auditorias encontrarem falhas de segurança, baixa confiabilidade operacional e um grande vazamento de dados. O sistema tinha controles de acesso mínimos e deixou dados expostos indevidamente.

Ainda sobre transparência, Pedro Saliba comenta que informações sobre contratos, localização das câmeras e funcionamento dos sistemas costumam ser mantidas em sigilo sob o argumento de proteger a segurança pública, o que dificulta a fiscalização e até mesmo a contestação de decisões tomadas com apoio de algoritmos.

A pesquisadora Elizabete amplia a discussão ao mencionar a questão da responsabilização no caso de erros.”Quem é responsável? Vira algo muito difuso, em que você não sabe exatamente quem responde pelo quê”.

Possibilidades

Para guiar o futuro da datificação foi criada a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA). O Eixo 9 é voltado à segurança pública e propõe o uso responsável da tecnologia para  fortalecer as ações de segurança sem comprometer os direitos dos cidadãos. Entre as medidas estão a criação de mecanismos de supervisão, exigência de relatórios de impacto à proteção de dados, divulgação de resultados e estatísticas sobre o uso dessas tecnologias, garantia de meios para contestação por parte dos cidadãos e o desenvolvimento de uma legislação específica para proteção de dados na segurança pública. 

Em artigo publicado na Revista do Ministério Público do Estado do Rio de Janeiro, o pesquisador Flávio Pinheiro, da Universidade Federal de Santa Catarina, defende que as ferramentas de inteligência artificial na segurança pública devem caminhar lado a lado com a regulamentação. Segundo o autor, embora tecnologias como reconhecimento facial e análise de dados possam aumentar a eficiência das ações policiais, é necessário criar mecanismos legais que garantam a proteção da privacidade, dos dados pessoais e dos direitos fundamentais dos cidadãos, evitando abusos, vigilância excessiva e possíveis discriminações algorítmicas.

Para Saliba, do Data Privacy Brasil, é preciso cautela e transparência, destacando que a sociedade está em processo de compreensão sobre seus direitos nesse campo. Ele reforça que, embora já exista uma percepção crescente de que o uso de dados e tecnologias de vigilância possa envolver riscos e abusos,  falta informação para que a população consiga identificar, questionar e reagir a essas práticas de forma mais consciente e apropriada.

Juliana Gottardi é jornalista (Unesp) e cursa especialização em jornalismo científico pelo Labjor/Unicamp