10 de junio de 2026
Un hombre levanta su teléfono mientras la policía avanza entre la multitud. El vídeo es tembloroso, ruidoso, inmediato. En cuestión de minutos, está en línea. En cuestión de horas, está en todas partes. Así es como funciona ahora la rendición de cuentas. Algo sucede, alguien lo graba y esas imágenes pueden mostrar lo que realmente sucedió, contradiciendo a veces las versiones oficiales. Puede empoderar a los ciudadanos y crear consecuencias para los funcionarios.
Pero el ciclo de vida del metraje no termina ahí.
En los últimos meses, los grupos de libertades civiles han prevenido que agregar reconocimiento facial a las gafas inteligentes de consumo podría convertir la grabación diaria en algo más preocupante: en tiempo real identificación facial. Refleja un cambio más amplio que ya está en marcha, donde Las imágenes y vídeos capturados con un propósito se pueden buscar más tarde., emparejado y utilizado para otro.
Un ouroboros es un símbolo del antiguo Egipto, una serpiente o un dragón que se come su propia cola. Cuando comencé a ver patrones en mi investigación más amplia sobre el corporativismo de la vigilancia y el retraso en la gobernanza, comencé a utilizar el término “ouroboros de vigilancia” para describir este patrón recursivo de observaciones destinadas a responsabilizar al poder y convertirse en un nuevo insumo para la misma infraestructura de vigilancia.
El reconocimiento facial cambia la responsabilidad
Durante las protestas de George Floyd en 2020, la gente filmó a la policía en tiempo real. Los teléfonos apuntaban a los agentes, no a los demás. El objetivo era simple: mostrar lo que estaba haciendo el Estado. Esas imágenes se difundieron rápidamente y se convirtieron en parte de un conjunto mucho mayor de datos públicos.
Al mismo tiempo, los informes de medios como Los New York Times y Noticias BuzzFeed mostró que las agencias de aplicación de la ley estaban utilizando herramientas de reconocimiento facial, incluidos sistemas creados por Clearview AI. Esos sistemas se construyeron a partir de miles de millones de imágenes extraídas de Internet, incluidas fotografías y videos disponibles públicamente.
El enfoque básico ahora es rutinario: la gente registra el estado, o cualquier otra cosa (como en el ataque del 6 de enero en el Capitolio de los EE. UU.), y el estado compila esas imágenes y datos en un entorno de búsqueda, que luego puede usarse para identificar a algunas de las mismas personas que hicieron las imágenes.
Los sistemas de reconocimiento facial utilizados por las fuerzas del orden están superando cada vez más las salvaguardias legales.
Una Oficina de Responsabilidad Gubernamental 2023 revisar descubrió que las agencias federales encargadas de hacer cumplir la ley continuaron ampliando el uso de sistemas de reconocimiento facial para investigaciones criminales a pesar de las preocupaciones constantes en torno a la capacitación, la protección de la privacidad, las salvaguardias de las libertades civiles y la supervisión. Hallazgos anteriores de la GAO mostraron que las agencias habían realizado aproximadamente 60.000 búsquedas de reconocimiento facial antes de que se establecieran requisitos de capacitación formal para el personal que utilizaba los sistemas.
La Unión Americana de Libertades Civiles y otros grupos han prevenido que estas herramientas podrían usarse para identificar personas a partir de imágenes compartidas en línea, incluidas imágenes relacionadas con protestas. Las preocupaciones sobre el reconocimiento facial llevaron a algunos Estados y ciudades de EE. UU., incluidos San Francisco y Boston, para restringir o prohibir el uso gubernamental de la tecnología, mientras que las agencias federales han seguido enfrentando escrutinio sobre cómo se prueban, implementan y auditan dichos sistemas. Un análisis de 2024 publicado en Revisión de políticas de Internet Advirtió que los sistemas de reconocimiento facial utilizados por las fuerzas del orden están superando cada vez más las salvaguardias legales destinadas a regirlos, creando tensiones crecientes en torno a la protección, la supervisión y el uso proporcional de los datos.
La red de espías que se construyó sola
La vigilancia solía requerir infraestructura. Fue necesario instalar cámaras y recopilar datos de forma deliberada. Ese ya no es el caso. La gente lleva cámaras a todas partes. Graban constantemente y suben en tiempo real. Los eventos se documentan desde múltiples ángulos sin planificación ni coordinación. El resultado acumulativo es un flujo continuo de datos utilizables: rostros, ubicaciones, marcas de tiempo e interacciones. El Internet de las Cosas (IoT) también espera a nuestro alrededor, recopilando información y divulgándola cuando la gente menos lo espera, como Andrew Guthrie Ferguson describe en un reciente extracto de su libro Tus datos serán utilizados en tu contra.
Dinámicas similares están surgiendo a nivel mundial. Un análisis reciente en el Revista Internacional de Derecho y Tecnología de la Información examinó cómo los sistemas de reconocimiento facial en China y Japón se están expandiendo más rápido que los marcos legales que los rigen. Informes por el guardián describió las protecciones legales limitadas en torno al rápido despliegue de infraestructura de vigilancia asistida por IA en partes de África.
Solía haber una distinción clara entre vigilancia y rendición de cuentas. La vigilancia significaba que los poderosos vigilaban al pueblo; Las autoridades tendían a no compartir sus imágenes excepto bajo coacción o una orden judicial y normalmente después de un largo retraso. La rendición de cuentas significaba que la gente observaba los poderosos y a menudo publicaba imágenes inmediatamente para evitar o contrarrestar las travesuras oficiales. esa distinción ya no aguanta. El mismo metraje puede cumplir ambos roles. Una grabación destinada a exponer una mala conducta puede utilizarse posteriormente para identificar completamente a otra persona.
La vigilancia de ouroboros no es un riesgo futuro. Ya está aquí.
Esta dinámica persiste porque la gente todavía necesita grabar. En muchos lugares, es una de las únicas herramientas disponibles cuando falla la rendición de cuentas formal. Cuando las instituciones de supervisión se debilitan o fracasan, la documentación pública se convierte en un sustituto. En ese entorno, la gente recurre a la visibilidad. Pero esa visibilidad tiene un costo. Cuanta más gente documente, más datos existirán. Cuantos más datos existan, más fácil será buscarlos, compararlos y almacenarlos. Cada vídeo alimenta a los ouroboros. La gente no alimenta el sistema porque confía en él. Lo están alimentando porque la alternativa es el silencio.
La mayoría de las personas en estos videos no son el foco. Están al fondo, pasando o parados cerca. Pero esa distinción no importa una vez que el metraje ingresa a un sistema. El reconocimiento facial actual puede identificar incluso un rostro que pasó por la esquina de un encuadre. Alguien que no hizo nada aún puede formar parte de un conjunto de datos sin siquiera saberlo. A medida que mejoran los sistemas de reconocimiento, las imágenes antiguas se vuelven más útiles e invasivas.
Ninguna decisión individual creó este resultado. Surgió gradualmente a través de más cámaras, mejor reconocimiento, conjuntos de datos más grandes y una integración más sencilla. Cada paso tenía sentido por sí solo. Juntos, cambiaron lo que significa grabar.
La grabación pública sigue siendo necesaria. Sin él, muchas formas de abuso permanecerían ocultas. Pero grabar ya no es sólo exposición. También es contribución. Si publicaste imágenes o videos el año pasado, es posible que ya hayas contribuido a un sistema que nunca has visto pero que el ouroboros sí.
La vigilancia de ouroboros no es un riesgo futuro. Ya está aquí. Cada vez que alguien presiona publicar, está haciendo dos cosas a la vez. Están exponiendo el poder y están ayudando a construir el sistema que los poderosos utilizarán más tarde para rastrear a los menos poderosos.
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Publicado originalmente en espectro.ieee.org el 10 de junio de 2026.
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