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Faces Are Not Evidence: Ban Government Facial Recognition in Denver

Denver has no ordinance restricting biometric surveillance, license-plate-reader networks, or algorithmic risk-scoring. Ban city use of facial recognition, rein in mass ALPR tracking, prohibit predictive policing, and require public, council-approved oversight before any new surveillance tool is bought.

Legislative Status
  1. Drafted
  2. Organizing
  3. Introduced
  4. Committee
  5. Enacted
ShareXFBReddit

The Problem

Denver runs a growing surveillance apparatus with almost no rules governing it. The city has no ordinance that restricts biometric surveillance, no public process before police acquire new tracking technology, and no prohibition on algorithmic tools that score residents by their predicted “risk.” Decisions about who gets watched, scanned, and tracked are made inside departments and vendor contracts - not in public, and not by the people being surveilled.

This is not hypothetical. Beginning with an 18-camera pilot in 2023, Denver built a network of 111 solar-powered automated license-plate-reader (ALPR) cameras across the city in 2024, manufactured by Flock Safety (Denverite, 2024). These cameras photograph every passing vehicle and log its location over time, building a searchable record of the movements of people who have done nothing wrong. There was no surveillance ordinance, no public vote, and no binding limit on who could search the data.

The consequences arrived quickly. Records obtained by the ACLU of Colorado and reported by NBC News showed that outside agencies queried Denver’s ALPR network more than 1,400 times for immigration-related purposes since 2024, including searches simply labeled “ICE” (NBC News, 2025). A surveillance tool sold to the public as a way to recover stolen cars became, in practice, an immigration-tracking database that Denver residents never consented to. The backlash was strong enough that the Denver City Council voted 12-0 against renewing the Flock contract in 2025, and the city moved to replace the system in 2026 (Denverite, 2026). But the underlying problem remains: there is still no law that requires this kind of debate before the next surveillance tool is purchased.

The Technologies Denver Has No Rules For

  • Facial recognition. Denver has no ordinance banning or restricting city use of facial recognition. Colorado’s SB22-113 (2022) added warrant and disclosure requirements for state and local agencies, but it regulates use rather than prohibiting it, and it leaves municipalities free to deploy the technology within those limits.
  • License-plate-reader networks. As the Flock episode showed, mass ALPR surveillance was deployed at scale with no ordinance controlling retention periods, sharing with federal agencies, or audit rights.
  • Algorithmic risk-scoring and predictive policing. Software that assigns “risk scores” to individuals or forecasts where crime will occur can launder biased historical arrest data into automated suspicion, concentrating police attention on the same over-policed neighborhoods - with no Denver rule requiring it be tested, disclosed, or banned.

Why It Matters Who Bears the Error

Surveillance error is not distributed evenly. A landmark federal study of 189 facial recognition algorithms found that Asian and African American faces were falsely matched up to 100 times more often than white faces in one-to-one matching, with the highest false-positive rates among Native American, Asian, and Black demographics in U.S.-developed algorithms (NIST, 2019). These are not abstract error bars. In January 2020, Detroit police wrongfully arrested Robert Williams, a Black man, in front of his wife and two young daughters based on a false facial recognition match, detaining him for roughly 30 hours for a crime he did not commit (ACLU, 2021). His was the first publicly reported wrongful arrest caused by the technology - and the people most likely to be the next one look like the residents Denver’s policies are supposed to protect.

Our Solution

Denver should adopt a comprehensive surveillance and biometric privacy ordinance with five components.

1. Ban City Use of Facial Recognition

Prohibit any Denver agency - including the Denver Police Department and the Denver Sheriff Department - from acquiring, possessing, or using face recognition technology, or information derived from it. This includes real-time scanning, after-the-fact image matching, and indirectly obtaining results by asking another agency or a private vendor to run a search. This is the same approach taken by San Francisco in 2019 and Boston in 2020. A face is not a password residents can change after it leaks; banning the technology is the only reliable way to prevent the wrongful-arrest and demographic-bias harms it produces.

2. Restrict Civil-Use ALPR and License-Plate-Reader Networks

For any ALPR system the city operates or contracts for, the ordinance must require, by law and not by policy:

  • Short, mandatory data deletion - non-hit plate reads deleted within days, not retained indefinitely.
  • A prohibition on sharing ALPR data with federal immigration enforcement, consistent with Denver’s status as a city that does not use local resources for civil immigration enforcement.
  • No commercial or out-of-jurisdiction data sharing without a specific, logged, individualized legal basis.
  • Public audit logs - every search recorded with the searching agency, the user, and the stated reason, available to an oversight body.

3. Ban Algorithmic Risk-Scoring in Criminal Justice

Prohibit the city from using predictive-policing software or individual “risk scores” generated by automated systems to direct patrols, target individuals, or inform charging, bail, or sentencing recommendations. These systems train on historical arrest data that reflects decades of disproportionate enforcement, then recycle that bias as a neutral-sounding number.

4. Community Control Over Police Surveillance (CCOPS)

Adopt a community-control ordinance modeled on the laws now in force in 26-plus jurisdictions (ACLU, 2024). Before any Denver agency acquires or uses any new surveillance technology, it must:

  • Publish a surveillance use policy describing the tool, the data it collects, retention, and sharing.
  • Obtain City Council approval at a public hearing - the people, through their elected representatives, decide.
  • File an annual surveillance report disclosing how each approved technology was actually used.

5. Enforcement With Teeth

The ordinance is only as strong as its remedies. Provide a private right of action allowing residents to sue for violations, suppression of evidence obtained through banned technology, and discipline for officials who circumvent the law - including by procuring banned results through a third party. Disclosure of any surveillance tool used against a criminal defendant must be made before trial.

Evidence

Cities That Have Already Acted

City / JurisdictionActionYear
San Francisco, CAFirst major U.S. city to ban government facial recognition, as part of a community-control surveillance ordinance2019 (TechCrunch, 2019)
Boston, MABanned city government use of face surveillance by unanimous City Council vote2020 (WBUR, 2020)
Other MA citiesSomerville, Brookline, Cambridge, Northampton, and Springfield enacted bans2019-2020 (WBUR, 2020)
26+ jurisdictionsAdopted CCOPS ordinances requiring public approval of surveillance tech, protecting nearly 18 million people2016-2024 (ACLU, 2024)

These bans have not produced lawless cities. They have produced a public process - one where the decision to deploy a powerful tracking technology is made openly, with the chance to say no.

The Technology Misidentifies People of Color

The most authoritative evidence on facial recognition’s accuracy comes from the federal government’s own testing laboratory. In its 2019 Face Recognition Vendor Test Part 3, the National Institute of Standards and Technology evaluated 189 algorithms from 99 developers and found systematic demographic differences: in one-to-one matching, Asian and African American faces produced false positives 10 to 100 times more often than white faces, depending on the algorithm, and one-to-many matching produced the highest false-positive rates for African American women (NIST, 2019). Notably, algorithms trained on more diverse data showed smaller gaps - confirming the bias is built in by design choices, not inevitable physics.

The real-world cost of that error is documented. Robert Williams’s 2020 wrongful arrest in Detroit - the first publicly known case of facial recognition causing a false arrest - led to an ACLU lawsuit and, ultimately, a settlement and policy changes for the Detroit Police Department (ACLU, 2021). The point of a ban is to ensure Denver never produces a Robert Williams of its own.

Local Context

Colorado has begun, tentatively, to regulate this space - but it has left the strongest protections to local governments. SB22-113 (2022) requires state and local agencies to file a notice of intent before using a facial recognition service, bars its use for ongoing surveillance or real-time identification absent a warrant or specific exceptions, prohibits its use to target people for their political, religious, or social views, and requires disclosure to criminal defendants (Colorado General Assembly, 2022). These are meaningful accountability measures - but they are not a ban, and they explicitly leave room for facial recognition to be used. Denver can and should go further within its home-rule authority.

The ALPR experience makes the case for local action concrete. Denver’s Flock network was justified to the public as an anti-auto-theft measure - and city officials credited it with vehicle recoveries and arrests after auto thefts fell from more than 12,000 in 2023 to roughly 8,550 the following year (NBC News, 2025). But the same network became a tool that outside agencies searched more than 1,400 times for immigration purposes, in a city whose policies are meant to keep local resources out of federal immigration enforcement (NBC News, 2025). When the contract came up for renewal, the City Council rejected it 12-0 (Denverite, 2026). That unanimous vote shows the political will exists. What is missing is a durable, technology-neutral ordinance so that the next surveillance tool faces the same scrutiny before it is deployed, not after a scandal. At the state level, SB26-070 (2026) sought to bar government access to historical location-tracking databases but stalled on Second Reading before the session adjourned, showing both that the surveillance-policy conversation is active in Colorado and that a durable local ordinance cannot wait on the legislature.

Frequently Asked Questions

“Doesn’t this tie the hands of police investigating serious crimes?” No. The ordinance bans facial recognition - a technology with documented, race-skewed error rates that has already produced wrongful arrests - and the unaccountable use of mass tracking tools. It does not stop police from using traditional investigative methods, responding to crimes, or obtaining a warrant for a specific search. It targets dragnet surveillance of everyone, not lawful investigation of someone.

“If the technology gets more accurate, why ban it instead of regulating it?” Even setting aside accuracy, perfectly accurate facial recognition would enable perfect, automated tracking of every resident’s movements and associations - a power no Denver agency should hold. And the bias is real today: the federal government’s own testing found error rates up to 100 times higher for Asian and Black faces (NIST, 2019). A ban prevents the harm; “regulation” of a tool this powerful tends to normalize it.

“Didn’t the license-plate cameras reduce auto theft?” City officials credited the cameras with vehicle recoveries and arrests, and auto thefts did fall after the pilot began (NBC News, 2025). But the same network was queried more than 1,400 times for immigration purposes, against the wishes of the community it surveilled. A safety tool that doubles as an immigration-tracking and location-history database is not a fair trade. The ordinance permits tightly controlled, audited, deletion-bound license-plate systems where the community approves them - it ends unaccountable ones.

“How is this different from what Colorado already passed?” SB22-113 (2022) regulates and discloses facial recognition use; it does not ban it, and it leaves the strongest choices to local governments (Colorado General Assembly, 2022). Denver’s ordinance would prohibit city facial recognition outright, add license-plate and predictive-policing rules the state law does not cover, and create a standing public-approval process for all future surveillance tools.

“Will this be expensive?” No. This is primarily a regulatory policy - the city saves money by not buying banned technologies and not renewing contracts like the lapsed Flock agreement. The only meaningful cost is modest staffing for the oversight and reporting process.

How We Pay For It

This policy is low-cost by design. It restricts and prohibits spending more than it requires it.

  1. Net savings on technology contracts. Banning facial recognition and ending unaccountable ALPR contracts avoids procurement and subscription costs. The Flock contract that the City Council declined to renew was a six-figure annual expense.
  2. Oversight and reporting staff. The primary new cost is modest: a small number of staff (within an existing office such as the City Attorney’s Office, the Auditor, or an independent monitor) to administer the use-policy review, maintain the public audit logs, and compile the annual surveillance report. This is comparable to the administrative cost of any new public-transparency mandate and is far smaller than the cost of a single wrongful-arrest lawsuit.
  3. Avoided liability. Wrongful arrests driven by faulty surveillance technology generate litigation and settlements, as the Detroit case demonstrates (ACLU, 2021). Preventing those harms protects the city budget as well as residents.

References

El Problema

Denver opera un aparato de vigilancia en crecimiento prácticamente sin reglas que lo gobiernen. La ciudad no tiene ninguna ordenanza que restrinja la vigilancia biométrica, ningún proceso público antes de que la policía adquiera nueva tecnología de rastreo, y ninguna prohibición de las herramientas algorítmicas que califican a los residentes según su “riesgo” pronosticado. Las decisiones sobre quién es observado, escaneado y rastreado se toman dentro de los departamentos y en los contratos con proveedores, no en público y no por las personas que son vigiladas.

Esto no es hipotético. Comenzando con un programa piloto de 18 cámaras en 2023, Denver construyó en 2024 una red de 111 cámaras lectoras automáticas de placas (ALPR) alimentadas por energía solar en toda la ciudad, fabricadas por Flock Safety (Denverite, 2024). Estas cámaras fotografían cada vehículo que pasa y registran su ubicación a lo largo del tiempo, construyendo un registro consultable de los movimientos de personas que no han hecho nada malo. No hubo ordenanza de vigilancia, ni voto público, ni un límite vinculante sobre quién podía consultar los datos.

Las consecuencias llegaron rápidamente. Registros obtenidos por la ACLU de Colorado y reportados por NBC News mostraron que agencias externas consultaron la red ALPR de Denver más de 1,400 veces con fines relacionados con la inmigración desde 2024, incluidas búsquedas etiquetadas simplemente como “ICE” (NBC News, 2025). Una herramienta de vigilancia vendida al público como una forma de recuperar autos robados se convirtió, en la práctica, en una base de datos de rastreo migratorio a la que los residentes de Denver nunca dieron su consentimiento. La reacción fue lo suficientemente fuerte como para que el Concejo Municipal de Denver votara 12-0 en contra de renovar el contrato con Flock en 2025, y la ciudad procediera a reemplazar el sistema en 2026 (Denverite, 2026). Pero el problema de fondo permanece: todavía no existe una ley que exija este tipo de debate antes de que se compre la próxima herramienta de vigilancia.

Las Tecnologías Para las Que Denver No Tiene Reglas

  • Reconocimiento facial. Denver no tiene ninguna ordenanza que prohíba o restrinja el uso municipal del reconocimiento facial. La SB22-113 de Colorado (2022) agregó requisitos de orden judicial y de divulgación para las agencias estatales y locales, pero regula el uso en lugar de prohibirlo, y deja a los municipios libres de desplegar la tecnología dentro de esos límites.
  • Redes de lectores de placas. Como demostró el episodio de Flock, la vigilancia masiva con ALPR se desplegó a gran escala sin ninguna ordenanza que controlara los períodos de retención, el intercambio con agencias federales o los derechos de auditoría.
  • Puntuación algorítmica de riesgo y vigilancia policial predictiva. El software que asigna “puntuaciones de riesgo” a individuos o pronostica dónde ocurrirá el crimen puede transformar datos históricos de arrestos sesgados en sospecha automatizada, concentrando la atención policial en los mismos vecindarios sobrevigilados, sin ninguna regla de Denver que exija que se pruebe, divulgue o prohíba.

Por Qué Importa Quién Carga con el Error

El error de la vigilancia no se distribuye de manera uniforme. Un estudio federal de referencia de 189 algoritmos de reconocimiento facial encontró que los rostros asiáticos y afroamericanos eran objeto de coincidencias falsas hasta 100 veces más a menudo que los rostros blancos en la comparación uno a uno, con las tasas más altas de falsos positivos entre las poblaciones nativas americanas, asiáticas y negras en los algoritmos desarrollados en EE. UU. (NIST, 2019). Estos no son márgenes de error abstractos. En enero de 2020, la policía de Detroit arrestó injustamente a Robert Williams, un hombre negro, frente a su esposa y sus dos hijas pequeñas, basándose en una coincidencia falsa de reconocimiento facial, deteniéndolo durante aproximadamente 30 horas por un delito que no cometió (ACLU, 2021). El suyo fue el primer arresto injusto reportado públicamente causado por la tecnología, y las personas con mayor probabilidad de ser las próximas se parecen a los residentes que se supone que las políticas de Denver deben proteger.

Nuestra Solución

Denver debería adoptar una ordenanza integral de vigilancia y privacidad biométrica con cinco componentes.

1. Prohibir el Uso Municipal del Reconocimiento Facial

Prohibir que cualquier agencia de Denver - incluido el Departamento de Policía de Denver y el Departamento del Sheriff de Denver - adquiera, posea o utilice tecnología de reconocimiento facial, o información derivada de ella. Esto incluye el escaneo en tiempo real, la comparación posterior de imágenes y la obtención indirecta de resultados pidiéndole a otra agencia o a un proveedor privado que realice una búsqueda. Este es el mismo enfoque adoptado por San Francisco en 2019 y Boston en 2020. Un rostro no es una contraseña que los residentes puedan cambiar después de que se filtre; prohibir la tecnología es la única manera confiable de prevenir los daños de arresto injusto y sesgo demográfico que produce.

2. Restringir las Redes ALPR de Uso Civil y los Lectores de Placas

Para cualquier sistema ALPR que la ciudad opere o contrate, la ordenanza debe exigir, por ley y no por política:

  • Eliminación obligatoria y breve de los datos - las lecturas de placas que no sean coincidencias deben eliminarse en días, no conservarse indefinidamente.
  • Una prohibición de compartir datos de ALPR con las autoridades federales de inmigración, consistente con el estatus de Denver como una ciudad que no usa recursos locales para la aplicación civil de la ley de inmigración.
  • Ningún intercambio de datos comercial o fuera de la jurisdicción sin una base legal específica, registrada e individualizada.
  • Registros de auditoría públicos - cada búsqueda registrada con la agencia que la realiza, el usuario y el motivo declarado, disponible para un organismo de supervisión.

3. Prohibir la Puntuación Algorítmica de Riesgo en la Justicia Penal

Prohibir que la ciudad use software de vigilancia policial predictiva o “puntuaciones de riesgo” individuales generadas por sistemas automatizados para dirigir patrullas, identificar individuos como objetivos o informar recomendaciones de cargos, fianzas o sentencias. Estos sistemas se entrenan con datos históricos de arrestos que reflejan décadas de aplicación desproporcionada de la ley y luego reciclan ese sesgo como un número que suena neutral.

4. Control Comunitario sobre la Vigilancia Policial (CCOPS)

Adoptar una ordenanza de control comunitario basada en las leyes que ahora están en vigor en más de 26 jurisdicciones (ACLU, 2024). Antes de que cualquier agencia de Denver adquiera o use cualquier nueva tecnología de vigilancia, debe:

  • Publicar una política de uso de vigilancia que describa la herramienta, los datos que recopila, la retención y el intercambio.
  • Obtener la aprobación del Concejo Municipal en una audiencia pública - el pueblo, a través de sus representantes electos, decide.
  • Presentar un informe anual de vigilancia que divulgue cómo se usó realmente cada tecnología aprobada.

5. Aplicación con Dientes

La ordenanza es tan fuerte como sus remedios. Proporcionar un derecho privado de acción que permita a los residentes demandar por violaciones, la supresión de pruebas obtenidas mediante tecnología prohibida y medidas disciplinarias para los funcionarios que eludan la ley, incluso al obtener resultados prohibidos a través de un tercero. La divulgación de cualquier herramienta de vigilancia utilizada contra un acusado penal debe hacerse antes del juicio.

Evidencia

Ciudades Que Ya Han Actuado

Ciudad / JurisdicciónAcciónAño
San Francisco, CAPrimera gran ciudad de EE. UU. en prohibir el reconocimiento facial gubernamental, como parte de una ordenanza de control comunitario de la vigilancia2019 (TechCrunch, 2019)
Boston, MAProhibió el uso municipal de la vigilancia facial por voto unánime del Concejo Municipal2020 (WBUR, 2020)
Otras ciudades de MASomerville, Brookline, Cambridge, Northampton y Springfield promulgaron prohibiciones2019-2020 (WBUR, 2020)
Más de 26 jurisdiccionesAdoptaron ordenanzas CCOPS que exigen la aprobación pública de la tecnología de vigilancia, protegiendo a casi 18 millones de personas2016-2024 (ACLU, 2024)

Estas prohibiciones no han producido ciudades sin ley. Han producido un proceso público, uno en el que la decisión de desplegar una poderosa tecnología de rastreo se toma abiertamente, con la posibilidad de decir que no.

La Tecnología Identifica Erróneamente a las Personas de Color

La evidencia más autorizada sobre la precisión del reconocimiento facial proviene del propio laboratorio de pruebas del gobierno federal. En su Prueba de Proveedores de Reconocimiento Facial Parte 3 de 2019, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología evaluó 189 algoritmos de 99 desarrolladores y encontró diferencias demográficas sistemáticas: en la comparación uno a uno, los rostros asiáticos y afroamericanos produjeron falsos positivos de 10 a 100 veces más a menudo que los rostros blancos, según el algoritmo, y la comparación uno a muchos produjo las tasas más altas de falsos positivos para las mujeres afroamericanas (NIST, 2019). Cabe destacar que los algoritmos entrenados con datos más diversos mostraron diferencias menores, lo que confirma que el sesgo está incorporado por decisiones de diseño, no por una física inevitable.

El costo real de ese error está documentado. El arresto injusto de Robert Williams en Detroit en 2020 - el primer caso públicamente conocido de reconocimiento facial que causa un arresto falso - condujo a una demanda de la ACLU y, finalmente, a un acuerdo y cambios de política para el Departamento de Policía de Detroit (ACLU, 2021). El propósito de una prohibición es garantizar que Denver nunca produzca su propio Robert Williams.

Contexto Local

Colorado ha comenzado, tentativamente, a regular este ámbito, pero ha dejado las protecciones más fuertes a los gobiernos locales. La SB22-113 (2022) exige que las agencias estatales y locales presenten un aviso de intención antes de usar un servicio de reconocimiento facial, prohíbe su uso para la vigilancia continua o la identificación en tiempo real salvo con una orden judicial o excepciones específicas, prohíbe su uso para identificar como objetivo a las personas por sus opiniones políticas, religiosas o sociales, y exige la divulgación a los acusados penales (Asamblea General de Colorado, 2022). Estas son medidas significativas de rendición de cuentas, pero no son una prohibición, y dejan explícitamente espacio para que se use el reconocimiento facial. Denver puede y debe ir más lejos dentro de su autoridad de autogobierno (home rule).

La experiencia con los ALPR hace que el argumento a favor de la acción local sea concreto. La red Flock de Denver se justificó ante el público como una medida contra el robo de automóviles, y los funcionarios de la ciudad le atribuyeron recuperaciones de vehículos y arrestos después de que los robos de autos cayeran de más de 12,000 en 2023 a aproximadamente 8,550 al año siguiente (NBC News, 2025). Pero la misma red se convirtió en una herramienta que las agencias externas consultaron más de 1,400 veces con fines migratorios, en una ciudad cuyas políticas pretenden mantener los recursos locales fuera de la aplicación federal de la ley de inmigración (NBC News, 2025). Cuando el contrato llegó a su renovación, el Concejo Municipal lo rechazó 12-0 (Denverite, 2026). Ese voto unánime demuestra que existe la voluntad política. Lo que falta es una ordenanza duradera y neutral en cuanto a la tecnología, para que la próxima herramienta de vigilancia enfrente el mismo escrutinio antes de ser desplegada, no después de un escándalo. A nivel estatal, la SB26-070 (2026) buscó prohibir el acceso del gobierno a bases de datos de ubicación histórica, pero se estancó en segunda lectura antes de que terminara la sesión, lo que demuestra tanto que la conversación sobre la vigilancia está activa en Colorado como que una ordenanza local duradera no puede esperar a la legislatura.

Preguntas Frecuentes

“¿No le ata esto las manos a la policía que investiga delitos graves?” No. La ordenanza prohíbe el reconocimiento facial - una tecnología con tasas de error documentadas y sesgadas por raza que ya ha producido arrestos injustos - y el uso sin rendición de cuentas de herramientas de rastreo masivo. No impide que la policía utilice métodos de investigación tradicionales, responda a delitos u obtenga una orden judicial para una búsqueda específica. Apunta a la vigilancia de redes de arrastre de todos, no a la investigación legal de alguien.

“Si la tecnología se vuelve más precisa, ¿por qué prohibirla en lugar de regularla?” Incluso dejando de lado la precisión, un reconocimiento facial perfectamente preciso permitiría el rastreo perfecto y automatizado de los movimientos y las asociaciones de cada residente, un poder que ninguna agencia de Denver debería tener. Y el sesgo es real hoy: las propias pruebas del gobierno federal encontraron tasas de error hasta 100 veces más altas para los rostros asiáticos y negros (NIST, 2019). Una prohibición previene el daño; la “regulación” de una herramienta tan poderosa tiende a normalizarla.

“¿No redujeron las cámaras lectoras de placas el robo de autos?” Los funcionarios de la ciudad atribuyeron a las cámaras recuperaciones de vehículos y arrestos, y los robos de autos sí cayeron después de que comenzó el programa piloto (NBC News, 2025). Pero la misma red fue consultada más de 1,400 veces con fines migratorios, en contra de los deseos de la comunidad que vigilaba. Una herramienta de seguridad que también funciona como una base de datos de rastreo migratorio e historial de ubicación no es un intercambio justo. La ordenanza permite sistemas de lectura de placas estrictamente controlados, auditados y con límites de eliminación donde la comunidad los apruebe; pone fin a los que no rinden cuentas.

“¿En qué se diferencia esto de lo que Colorado ya aprobó?” La SB22-113 (2022) regula y divulga el uso del reconocimiento facial; no lo prohíbe, y deja las decisiones más fuertes a los gobiernos locales (Asamblea General de Colorado, 2022). La ordenanza de Denver prohibiría rotundamente el reconocimiento facial municipal, agregaría reglas sobre lectores de placas y vigilancia policial predictiva que la ley estatal no cubre, y crearía un proceso permanente de aprobación pública para todas las futuras herramientas de vigilancia.

“¿Será esto costoso?” No. Esta es principalmente una política regulatoria: la ciudad ahorra dinero al no comprar tecnologías prohibidas y al no renovar contratos como el acuerdo vencido de Flock. El único costo significativo es una dotación de personal modesta para el proceso de supervisión y de informes.

Cómo lo Pagamos

Esta política es de bajo costo por diseño. Restringe y prohíbe el gasto más de lo que lo exige.

  1. Ahorros netos en contratos de tecnología. Prohibir el reconocimiento facial y poner fin a los contratos de ALPR sin rendición de cuentas evita los costos de adquisición y suscripción. El contrato de Flock que el Concejo Municipal se negó a renovar era un gasto anual de seis cifras.
  2. Personal de supervisión e informes. El principal costo nuevo es modesto: un pequeño número de empleados (dentro de una oficina existente como la Oficina del Procurador de la Ciudad, el Auditor o un monitor independiente) para administrar la revisión de la política de uso, mantener los registros de auditoría públicos y compilar el informe anual de vigilancia. Esto es comparable al costo administrativo de cualquier nuevo mandato de transparencia pública y es mucho menor que el costo de una sola demanda por arresto injusto.
  3. Responsabilidad evitada. Los arrestos injustos provocados por una tecnología de vigilancia defectuosa generan litigios y acuerdos, como demuestra el caso de Detroit (ACLU, 2021). Prevenir esos daños protege el presupuesto de la ciudad además de a los residentes.

Referencias

Key Numbers

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Up to 100x
higher false-match rates for Asian and Black faces in many algorithms
A federal study of 189 facial recognition algorithms found Asian and African American faces were misidentified up to 100 times more often than white faces in one-to-one matching
NIST FRVT Part 3: Demographic Effects (NISTIR 8280), 2019
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1,400+
immigration-related searches of Denver license-plate data since 2024
Records obtained by the ACLU of Colorado showed outside agencies queried Denver's automated license-plate-reader network more than 1,400 times for immigration purposes, including searches simply labeled 'ICE'
ACLU of Colorado records request, reported by NBC News, 2025
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0
Denver ordinances requiring public approval before police buy surveillance tech
Unlike San Francisco, Boston, and 26+ other jurisdictions with community-control ordinances, Denver has no law giving the public or City Council a vote before new surveillance tools are acquired
ACLU Community Control Over Police Surveillance project, 2024
DENVER FOR ALLdenverforall.org/platform/anti-surveillance-facial-recognition-ban
111
Flock surveillance cameras Denver installed citywide in 2024
A network of 111 license-plate-reader cameras was built across Denver in 2024 with no public surveillance ordinance governing who could search the data or for how long it was kept
Denverite / Denver Gazette reporting, 2024-2026
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Related State Legislation

These bills in the Colorado General Assembly (2026 session) align with this policy proposal. Contact your state legislators to voice support.

SB22-1132022

Artificial Intelligence Facial Recognition

Signed into law

Track BillTake Action
SB26-0702026

Ban Government Access Historical Location Information Database

Lost (Senate Second Reading; session adjourned May 13, 2026)

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