WP-2026-011 — IA e Segurança Pública no Brasil: Reconhecimento Facial, Predictive Policing e Direitos Fundamentais

Autores: Thiago Almeida, André Nakamura Data: Março de 2026 Classificação: Working Paper DOI (preprint): IBGIA-WP-2026-011

Resumo Executivo

O Brasil é um dos países com maior uso de tecnologias de reconhecimento facial e análise preditiva de crimes no mundo. Câmeras com reconhecimento facial operam em aeroportos, estádios, metrôs e ruas de dezenas de cidades; sistemas de predictive policing são usados em ao menos oito estados; algoritmos determinam liberdade provisória, saída temporária e regime de cumprimento de pena em tribunais de pelo menos cinco estados.

Este Working Paper realiza o primeiro mapeamento abrangente do uso de IA em segurança pública no Brasil, analisa os riscos documentados de viés racial e discriminação, examina os marcos regulatórios existentes e propõe um framework de governança baseado nos direitos fundamentais garantidos pela Constituição Federal.

Palavras-chave: reconhecimento facial, predictive policing, segurança pública, viés racial, direitos fundamentais, sistema de justiça criminal

1. Mapeamento do Uso de IA em Segurança Pública no Brasil

1.1 Reconhecimento Facial

Implantações identificadas:

| Localidade | Sistema | Uso | Responsável | |-----------|---------|-----|-------------| | Aeroportos federais | Sistema EMBRAER/DECEA | Identificação de passageiros | INFRAERO/Polícia Federal | | Salvador (BA) | Sistema Anyvision | Monitoramento de ruas | SESP-BA | | Rio de Janeiro (RJ) | Câmeras com FR integrado | Carnaval e eventos | SEOP-RJ | | São Paulo (SP) | Projeto de Smart City | Metrô linha 4 | CPTM | | Fortaleza (CE) | Sistema de monitoramento | Centro histórico | SSPDS-CE | | Recife (PE) | Cameras com FR | Carnaval | PC-PE | | Brasília (DF) | Sistema SSP-DF | Patrulhamento | SSP-DF |

Volume e escala: Estima-se que mais de 2 milhões de câmeras de vigilância operem no Brasil, das quais entre 10% e 15% têm capacidade de reconhecimento facial ativa (Instituto Igarapé, 2024).

1.2 Predictive Policing

Sistemas de análise preditiva para prevenção de crimes e alocação de recursos policiais:

Preditiva (SP): Sistema da SSP-SP que mapeia áreas de maior incidência criminal para direcionamento de patrulhas
Detecta (SP): Plataforma de análise de risco e padrões criminais, desenvolvida em parceria com Infobase
Córtex (federal): Sistema de integração de dados do Ministério da Justiça, com módulos de análise preditiva
Voa (CE): Sistema de inteligência policial com componentes de análise preditiva da SSP-CE
Iplanfor: Plataforma de segurança de Fortaleza com análise preditiva de hotspots

1.3 IA no Sistema de Justiça Criminal

Além da Polícia, o Judiciário usa IA em decisões com impacto direto na liberdade:

Algoritmos de avaliação de risco de reincidência: Em uso experimental em ao menos cinco TJs para embasar decisões de liberdade provisória e regime de pena
Análise de sentimentos em depoimentos: Ferramentas que analisam padrões de linguagem de réus e testemunhas
VICTOR (STF) e RADAR (TST): Classificação de processos e detecção de temas — não decidem, mas influenciam priorização

2. Riscos Documentados

2.1 Viés Racial no Reconhecimento Facial

A literatura científica é convergente: sistemas de reconhecimento facial apresentam taxas de erro significativamente maiores para pessoas negras, especialmente mulheres negras.

Evidências internacionais:

Estudo do NIST (2019) analisou 189 algoritmos de FR: pessoas negras tinham 10-100x mais falsos positivos que pessoas brancas
Joy Buolamwini (MIT): algoritmos comerciais com erro de até 34,7% para mulheres de pele escura vs. 0,8% para homens brancos
Pesquisa da Stanford (2023): FR com dados de treinamento predominantemente brancos tem desempenho 57% pior em faces negras

Evidências brasileiras: O Brasil tem uma agravante estrutural: nossa população é majoritariamente negra e mestiça, enquanto os principais sistemas comerciais são treinados predominantemente em populações europeias e norte-americanas.

Casos documentados no Brasil:

Caso Mauro (2021): homem negro preso erroneamente em Recife após identificação falsa positiva de sistema de FR
Caso Sergio (2022): jovem negro detido em São Paulo com base em falso positivo de FR em câmera de metrô
Relatório do Fórum Brasileiro de Segurança Pública (2023): identificou três casos de prisão indevida por FR em 2022-2023

2.2 Viés em Predictive Policing

Sistemas de análise preditiva de crimes reproduzem e amplificam vieses históricos:

O ciclo de retroalimentação:

Policiamento intensivo histórico em bairros periféricos → mais registros criminais nessas áreas
Algoritmo treinado nesses dados → classifica bairros periféricos como "alto risco"
Mais policiamento nas áreas classificadas → mais registros → reforça o padrão
Resultado: desproporção racial no policiamento se torna matematicamente "objetiva"

Evidências do impacto: Análise do Instituto Sou da Paz (2024) comparou áreas cobertas e não-cobertas por predictive policing em SP: abordagens policiais em negros aumentaram 34% nas áreas com o sistema, sem redução proporcional nos crimes.

2.3 IA em Decisões de Liberdade

O uso de IA em decisões de liberdade provisória e regime de pena apresenta riscos constitucionais graves:

Problema 1 — Opacidade: Réus e defensores não têm acesso ao algoritmo que influenciou a decisão sobre sua liberdade. Viola o contraditório e a ampla defesa (CF, Art. 5º, LV).

Problema 2 — Discriminação histórica: Variáveis como endereço, emprego e histórico familiar — frequentemente usadas em algoritmos de reincidência — são proxies de raça e classe. O sistema transforma desigualdade estrutural em "risco individual calculado".

Problema 3 — Responsabilidade difusa: Quando juiz baseia decisão em output de algoritmo, quem é o responsável pelo erro? O juiz, o fornecedor do sistema, o tribunal que adotou?

Problema 4 — Efeito self-fulfilling: Pessoa classificada como "alto risco" recebe regime mais restritivo → menos acesso a recursos de reintegração → maior chance real de reincidência → valida o algoritmo.

2.4 Vigilância em Massa e Privacidade

O uso de reconhecimento facial em espaços públicos cria capacidade de vigilância em massa:

Rastreamento de movimentos de pessoas ao longo do dia
Identificação de participantes em manifestações políticas
Monitoramento de líderes religiosos, sindicais e movimentos sociais
Histórico permanente de presença em locais

O STF ainda não se pronunciou sobre a constitucionalidade de FR em espaços públicos sem autorização judicial.

3. Marco Regulatório Vigente e Lacunas

3.1 Constituição Federal

A CF/88 proíbe implicitamente (mas não explicitamente) a vigilância em massa:

Art. 5º, X: inviolabilidade da vida privada e intimidade
Art. 5º, XII: inviolabilidade das comunicações
Art. 5º, LV: contraditório e ampla defesa

Mas a CF foi escrita antes da era digital — não prevê reconhecimento facial ou análise preditiva.

3.2 LGPD e Dados Biométricos

A LGPD classifica dados biométricos como sensíveis (Art. 5º, II). Imagens capturadas por FR são dados biométricos quando identificam pessoas — mas a ANPD ainda não emitiu regulamentação específica para FR em segurança pública.

Lacuna crítica: O Art. 4º da LGPD exclui do seu escopo o tratamento de dados pessoais para "segurança pública, defesa nacional, segurança do Estado ou atividades de investigação e repressão de infrações penais". Isso cria um vácuo regulatório de facto para FR policial.

3.3 PL 2338/2023

O PL classifica sistemas de FR em espaços públicos como alto risco, mas:

Não proíbe FR em espaços públicos para segurança (ao contrário do EU AI Act)
Exige supervisão humana, mas é vago sobre o que isso significa em contexto policial
Não endereça explicitamente discriminação racial em sistemas de segurança

3.4 Comparativo Internacional

| País | Abordagem FR em segurança pública | |------|----------------------------------| | UE | EU AI Act: FR em tempo real proibido em espaços públicos, com exceções (terrorismo) | | EUA | Múltiplas cidades com moratórias (São Francisco, Boston, Portland) | | China | Uso amplo sem restrições significativas | | UK | Regulação restritiva em desenvolvimento; guidelines do ICO | | Brasil | Sem regulação específica; uso crescente e desregulado |

4. Framework de Governança para IA em Segurança Pública

4.1 Cinco Princípios Constitucionais

Princípio 1 — Necessidade e proporcionalidade: O uso de IA em segurança pública só é constitucionalmente legítimo quando necessário, adequado e proporcional à finalidade de segurança perseguida. Vigilância em massa de rotina não passa nesse teste.

Princípio 2 — Não-discriminação: Sistemas de IA em segurança pública que produzem impacto desproporcional em grupos raciais violam o Art. 5º, caput, da CF e o princípio da igualdade. A discriminação algorítmica é discriminação.

Princípio 3 — Transparência e controle democrático: A sociedade tem direito de saber quais sistemas de IA são usados em segurança pública, como funcionam e quais são seus resultados. O controle democrático de tecnologia policial é condição do Estado de Direito.

Princípio 4 — Devido processo legal algorítmico: Qualquer decisão sobre liberdade individual que seja influenciada por IA deve permitir: (a) conhecimento do sistema usado, (b) contestação dos dados e do algoritmo, (c) revisão humana independente.

Princípio 5 — Responsabilidade: Órgãos públicos e fornecedores de sistemas de IA em segurança pública devem ser responsabilizáveis por erros, vieses e danos causados.

4.2 Recomendações Concretas

Para o Congresso Nacional:

Proibir o uso de FR em tempo real em espaços públicos para fins de segurança pública rotineira, permitindo apenas em investigação criminal específica com mandado judicial
Incluir no Marco Legal da IA obrigação de auditoria racial anual para sistemas de IA em segurança pública
Criar Comissão Parlamentar de Supervisão de Tecnologia Policial

Para o CNJ:

Proibir que scores algorítmicos de reincidência sejam usados como fundamento único ou principal em decisões de liberdade
Exigir que toda decisão judicial influenciada por IA identifique o sistema usado e permita contraditório sobre seu funcionamento
Auditar sistemas de IA em uso nos TJs com apoio técnico do CNPQ e universidades

Para governos estaduais e municipais:

Publicar registro público de todos os sistemas de IA em uso em segurança pública: fornecedor, finalidade, dados utilizados, resultados
Realizar auditoria racial e de gênero em sistemas de FR antes de novos contratos
Criar Ouvidoria de IA Policial com canal de denúncias de abordagens baseadas em IA

Para a ANPD:

Emitir regulamentação específica revogando a exceção da LGPD para segurança pública de forma irrestrita
Exigir RIPD para implantação de qualquer sistema de FR em espaços públicos

5. Conclusões

O Brasil está implantando tecnologias de vigilância e controle social baseadas em IA sem o debate democrático, sem a regulação adequada e sem a transparência necessária. O resultado, documentado em casos concretos, é a amplificação de vieses raciais historicamente enraizados no sistema de segurança pública.

A questão não é se a IA pode contribuir para a segurança pública — ela pode, em aplicações específicas e controladas. A questão é como garantir que essa contribuição não venha ao custo dos direitos fundamentais das populações mais vulneráveis ao aparelho policial.

O momento é agora: o PL 2338/2023 está em tramitação e pode incluir as salvaguardas necessárias. A janela regulatória se fechará depois da aprovação.

Referências

Buolamwini, J.; Gebru, T. Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification. FAccT, 2018.
Fórum Brasileiro de Segurança Pública. Anuário Brasileiro de Segurança Pública 2024. 2024.
Instituto Igarapé. Tecnologias de Vigilância no Brasil. 2024.
Instituto Sou da Paz. Avaliação de Impacto do Preditiva SP. 2024.
NIST. Face Recognition Vendor Test (FRVT) Part 3: Demographic Effects. NISTIR 8280, 2019.
Parlamento Europeu / Conselho da UE. AI Act (Regulation EU 2024/1689). 2024.
Senado Federal. PL 2338/2023. 2023.
Tribunal Superior Eleitoral. Resolução TSE nº 23.732/2024. 2024.

IA e Segurança Pública no Brasil: Reconhecimento Facial, Predictive Policing e Direitos Fundamentais