Racismo científico — um balanço para o 21 de março

Cesare Lombroso publicou L'uomo delinquente em 1876. Mediu mil quatrocentos e oitenta crânios em três anos, fotografou orelhas em catálogo de pose lateral, decretou que o criminoso nato tinha mandíbula projetada, arco superciliar saliente, lóbulo da orelha aderente. Cento e cinquenta anos depois — porque 2026 é exatamente o aniversário de cento e cinquenta —, o sistema de reconhecimento facial da Polícia Militar do Rio de Janeiro identifica suspeito pela mesma família de marcadores. Só que a régua agora é rede neural convolucional treinada num conjunto de imagens em que 76% das pessoas são brancas. A mandíbula projetada virou vetor de embedding. O cálibre antropométrico virou tensor. Pro pedreiro que volta da obra às onze da noite, em Madureira ou em Heliópolis, o resultado é o mesmo. A linhagem é técnica. O efeito é corporal.

Trabalho desde 2021 numa hipótese que volto a sustentar a cada artigo desta coluna. O racismo científico nunca foi capítulo encerrado da história das ideias. É linhagem de instrumentos que muda de hardware. Primeiro o paquímetro do italiano. Depois o teste de QI dos anos 1910 que reprovou imigrantes em Ellis Island por escore de "deficiência mental" — porque o teste perguntava sobre time de beisebol, e o judeu de Minsk não tinha como saber. Depois o ENEM com correção automatizada, que classificou redação de candidato negro com nota cinquenta por cento menor que redação idêntica assinada por nome branco — estudo do GEMAA-UFRJ replicado pela UFABC, 2023. Três tecnologias, três séculos, mesma função: filtrar. Decidir quem entra. Decidir quem fica fora.

O 21 de março é o Dia Internacional pela Eliminação da Discriminação Racial. Foi instituído pela ONU em 1966, em referência ao massacre de Sharpeville, África do Sul — sessenta e nove pessoas mortas pela polícia do apartheid numa manifestação contra a Lei do Passe. A data chega ao Brasil de 2026 com três casos exemplares pra balanço. Vou descrever os três sem retórica de boletim.

Caso um. Medicina materna. O VBAC Calculator — calculadora de viabilidade de parto vaginal pós-cesárea — usou variável "raça" como ponderação explícita até 2021. Mulher negra americana recebia pontuação menor. Mais cesárea indicada. A retirada veio depois de pressão pública de Darshali Vyas, artigo no New England Journal of Medicine, junho de 2020. No Brasil de 2026, calculadora equivalente em uso no SUS não tem auditoria pública. Pedido de informação via LAI protocolado por mim em janeiro: indeferido. Justificativa: "estudo técnico em curso, sem prazo de publicação". O estudo está em curso desde 2019.

Caso dois. Reconhecimento facial em Salvador. A Operação Verão da SSP-BA divulgou, em fevereiro deste ano, noventa e duas prisões pelo sistema de câmeras da orla. Sete em cada dez prisos foram homens negros entre dezoito e trinta e cinco anos. A SSP-BA não publica taxa de falso positivo por fototipo. Em Detroit, pesquisa do NIST mediu: o erro para rosto negro é entre dez e cem vezes maior que para rosto branco. A pesquisa fundadora é de Joy Buolamwini e Timnit Gebru, do MIT Media Lab, publicada em 2018 — Gender Shades, erro superior a 30% em mulher de pele escura. Aplicada a margem de Detroit às noventa e duas prisões de Salvador, encontra-se número alto de homens errados, pegos pela calça do certo. A SSP-BA não publica essa estatística. Não é descuido. É escolha de governança.

Caso três. Crédito. Algoritmo de pontuação da Serasa correlaciona CEP, idade, ocupação. Pesquisa de Tarcízio Silva, "Racismo Algorítmico" pela Sesc em 2022, mostrou dois clientes com mesma renda e histórico — score diferente quando o CEP era Vila Mariana versus Capão Redondo. A Serasa contesta. Não abre o modelo. Pedido por LGPD: indeferido por "segredo comercial". O CEP funciona como cerca eletrificada — não impede de morar atrás dela, só impede que o crédito atravesse na direção contrária.

A literatura brasileira cresceu. Recomendo Tarcízio Silva pela Sesc, Sergio Amadeu pela Pluricom, Nina da Hora pela Pluricom, Diogo Cortiz pela UFABC, Rosane Leal pela UFSM, e o coletivo Aqualtune Lab. Cravam dado. Citam paper. Não vendem "IA responsável" como categoria de marketing. Esse vocabulário aparece em sete de dez white papers de consultoria 2023-2025. Nenhum publica taxa de erro estratificada por raça. O que existe é o selo. O que falta é o número.

Daniel Reis, 31, programador front-end, mora em Madureira. Foi parado pelo sistema da PM em três sextas-feiras seguidas em janeiro deste ano. Da quarta vez, perguntou ao policial por que era sempre ele. Resposta: "o sistema indicou". Daniel pediu o número da indicação. O policial não soube responder — porque ninguém no campo recebe esse dado. A rede neural responde "match" ou "no match". O policial cumpre o "match". Daniel é graduado em ciência da computação pela UFRJ, escreve código em React desde 2015. Conhecer não impediu a parada. Conhecer impediu Daniel de aceitar a parada como neutra. Protocolou três queixas na Ouvidoria. Nenhuma resposta até a publicação desta coluna.

Cento e cinquenta anos depois de Lombroso, o instrumento mudou. A função, não. O Brasil de 2026 importa modelo do Vale do Silício, treina em foto do Vale do Silício, audita pela métrica do Vale do Silício, e cobra do cidadão negro o custo de erro de máquina que não foi feita pra ele. A pesquisa nacional existe. O orçamento caiu. Daniel continua escrevendo código em React em Madureira. A próxima sexta-feira tem o mesmo sistema na mesma orla. Esse é o ensaio possível neste 21 de março. Não é boletim de aniversário. É descrição de máquina em funcionamento.