Una nueva demanda presentada por la **American Civil Liberties Union (ACLU)** detalla la desgarradora experiencia de **Robert Dillon**, un pescador de cangrejos comercial de 52 años de Fort Myers, quien fue arrestado injustamente basándose en una coincidencia errónea de reconocimiento facial. A pesar de vivir a más de 300 millas de la escena del crimen y nunca haber visitado la ciudad donde ocurrió el incidente, Dillon fue identificado por un sistema operado por la **Oficina del Sheriff del Condado de Pinellas** de Florida. ### La Coincidencia Defectuosa El arresto de Dillon provino de una "coincidencia del 93 por ciento en rasgos faciales" generada por **FACES**, una de las bases de datos de reconocimiento facial policial más antiguas de Estados Unidos. Este sistema, que contiene decenas de millones de fotos de fichas policiales y licencias de conducir de Florida, simplemente indica similitud algorítmica, no una identificación definitiva de un individuo. ### Una Cascada de Consecuencias Las consecuencias para Dillon fueron severas. Fue arrestado en su casa, retenido durante la noche en una celda fría y transportado en una camioneta enjaulada y sin luz. Para pagar la fianza, tuvo que pignorar el título de su camioneta. El arresto, que ocurrió durante la temporada alta de cangrejo moro, provocó dificultades financieras y casi le cuesta su casa. Su foto policial permaneció en línea durante casi un año, solo se eliminó después de que un reportero de televisión interviniera. La terrible experiencia lo ha dejado traumatizado, receloso de la interacción pública y reacio a interactuar con niños. ### Discrepancias Ignoradas La demanda afirma que evidencia crítica que apuntaba lejos de Dillon fue ignorada u omitida en la solicitud de orden judicial. Un gerente de **McDonald's**, por ejemplo, identificó al sospechoso como un "cliente habitual", una descripción inconsistente con Dillon, quien nunca había visitado Jacksonville Beach. Además, una investigación de los lectores de matrículas de los vehículos de Dillon en las fechas del incidente no arrojó presencia en el condado, sin embargo, estos hallazgos supuestamente fueron excluidos de la orden judicial. Pasaron seis meses sin más investigación antes de que se presentara y firmara la orden judicial. Dillon fue arrestado al mes siguiente. Aunque la **Fiscalía del Estado** finalmente retiró todos los cargos, el oficial investigador fue promovido posteriormente. ### Problemas Sistémicos y Falta de Supervisión **FACES**, operado por la **Oficina del Sheriff del Condado de Pinellas** desde 2001, tiene un largo historial de operar con supervisión limitada. Un estudio de 2016 del Centro de Privacidad y Tecnología de Georgetown Law reveló que la oficina no realizaba auditorías de las búsquedas en la base de datos y no requería sospecha razonable para las consultas. Las agencias de Florida también han utilizado **FACES** para escanear a manifestantes pacíficos. Este incidente no es aislado. La **ACLU** señala al menos 15 arrestos injustificados conocidos en los EE. UU. atribuidos a la tecnología de reconocimiento facial. A principios de este año, la misma **Oficina del Sheriff de Jacksonville (JSO)** arrestó injustamente a un hombre de Carolina del Norte en una investigación de robo de autos basándose en una coincidencia del 85 por ciento, lo que provocó casi tres meses de encarcelamiento y la pérdida de su hogar, trabajo y custodia de su hijo. Si bien el **Sheriff de Jacksonville, T.K. Waters**, declaró que un resultado de reconocimiento facial por sí solo no constituiría causa probable en su oficina, la realidad de estos arrestos injustificados subraya una peligrosa dependencia excesiva de la tecnología sin una verificación humana y salvaguardias adecuadas. ### Llamados a la Rendición de Cuentas y Salvaguardias **Nate Wessler**, subdirector del **Proyecto de Discurso, Privacidad y Tecnología de la ACLU**, enfatizó la necesidad de que los departamentos de policía de Florida adopten salvaguardias para prevenir futuros arrestos injustificados. "Nadie debería perder su libertad o tener miedo de salir de su casa porque un algoritmo se equivocó", declaró Wessler, pidiendo rendición de cuentas por estos abusos. La demanda busca daños compensatorios y punitivos y exige que las agencias involucradas revisen sus políticas de reconocimiento facial.