“Emerge un legame profondo tra libertà, dignità e privacy, che ci impone di guardare a quest’ultima al di là della sua storica definizione come diritto ad essere lasciato solo. […] Senza una forte tutela del “corpo elettronico”, dell’insieme delle informazioni raccolte sul nostro conto, la stessa libertà personale è in pericolo, diventa così evidente che: la privacy è uno strumento necessario per difendere la società della libertà, e per opporsi alle spinte verso la costruzione di una società della sorveglianza, della classificazione, della selezione sociale”

Prof. Stefano Rodotà alla Conferenza internazionale sulla protezione[1] dei dati del 2004
[1] Fonte GPDP – https://www.garanteprivacy.it/home/docweb/-/docweb-display/docweb/1049293
 

Il pensiero di Stefano Rodotà, espresso nel 2004, sulla profonda connessione tra libertà, dignità e privacy, è oggi più attuale che mai.

La sua visione della privacy non si limita al mero diritto ad essere lasciati soli, ma si estende alla tutela del nostro “corpo elettronico”, ovvero l’insieme dei dati che ci riguardano. In un mondo sempre più digitalizzato, dove la pervasività delle tecnologie biometriche e dell’intelligenza artificiale rendono il tema della protezione dei dati personali una questione cruciale.

La diffusione capillare di dispositivi che raccolgono, archiviano, elaborano ed analizzano informazioni sensibili ha reso evidente che la privacy è un pilastro fondamentale per una società libera e democratica.

La raccolta indiscriminata e l’utilizzo dei dati possono può portare a forme di sorveglianza di massa, alla profilazione degli individui e alla potenziale limitazione delle libertà.

Da un lato le tecnologie digitali offrono innumerevoli opportunità, dall’altro però impongono nuove sfide e la difesa della via privata è tra le più importanti. Occorre essere consapevoli dei rischi legati alla raccolta e all’utilizzo dei dati personali e del fatto che questa pratica è in costante crescita. È necessario un impegno congiunto da parte di cittadini, istituzioni e aziende per garantire un equilibrio tra innovazione e tutela dei diritti fondamentali. L’obiettivo è costruire un futuro in cui la tecnologia sia al servizio delle persone e non viceversa, dove la privacy sia un diritto inalienabile e non un lusso accessibile solo a pochi. Per questo motivo abbiamo messo sotto la nostra lente di osservazione la tecnologia del riconoscimento facciale, per farne un’analisi PESTL. I risultati vi sorprenderanno.

La tecnologia e le applicazioni del Riconoscimento Facciale

Il riconoscimento facciale è una tecnologia che identifica le persone analizzando le caratteristiche del loro viso, come la distanza tra gli occhi o la forma del naso. Esistono due principali modalità di riconoscimento: statica, basata su foto, e dinamica, su immagini riprese di soggetti in movimento. Entrambe hanno vantaggi e svantaggi in termini di precisione e gestione dei falsi allarmi.

Il processo di riconoscimento prevede diverse fasi: acquisizione dell’immagine, normalizzazione (per uniformare le caratteristiche del volto), estrazione delle caratteristiche distintive e confronto con un database. Una volta trovata una corrispondenza, il sistema genera un allarme.

Questa tecnologia trova applicazione in vari settori: dalla sicurezza informatica, per proteggere l’accesso a dati sensibili, alla pubblica sicurezza, per identificare persone ricercate. La sua crescente diffusione è dovuta alla sua efficacia e alla capacità di migliorare la sicurezza e l’efficienza di molti processi.

In sostanza, il riconoscimento facciale è una tecnologia potente che, grazie all’analisi biometrica, permette di identificare le persone in modo rapido e preciso, con numerose applicazioni in diversi ambiti.

Analisi PESTAL della tecnologia del Riconoscimento Facciale

La tecnologia del riconoscimento facciale sembra uscita da un romanzo di fantascienza, ma oggi è una realtà. Le sue applicazioni, dai sistemi di sicurezza agli smartphone, è in continua espansione e ciò solleva una serie di interrogativi etici e legali. Un’analisi PESTAL (Politica, Economica, Sociale, Tecnologica, Ambientale e Legale) ha lo scopo di comprendere a fondo le implicazioni di questa tecnologia e di valutarne l’impatto sulla società.

P – Politico

• Regolamentazione: l’uso del riconoscimento facciale richiede una regolamentazione chiara e precisa per garantire la privacy degli individui e prevenire abusi.
• Sorveglianza di massa: l’implementazione su larga scala di sistemi di riconoscimento facciale solleva preoccupazioni riguardo alla sorveglianza di massa e alla limitazione delle libertà civili.
• Bias algoritmici: gli algoritmi utilizzati per il riconoscimento facciale possono presentare bias razziali e di genere, portando a discriminazioni e ingiustizie.
• Privacy: la raccolta e l’analisi di dati biometrici pongono seri interrogativi sulla tutela della privacy degli individui.
• Sicurezza nazionale: i governi sono portati a utilizzare sempre più il riconoscimento facciale per scopi di sicurezza nazionale, ma ciò può portare alla sorveglianza di massa dei cittadini e a una riduzione delle libertà civili.

SICUREZZA NON FA RIMA CON LIBERTÀ

In Cina, invece, la sorveglianza biometrica è diffusa e poco regolamentata, nonostante recenti sforzi per introdurre alcune protezioni. Mentre l’Europa mira a bilanciare innovazione e tutela delle libertà individuali, la Cina sembra privilegiare la sicurezza nazionale a scapito della privacy. L’episodio dei manifestanti a Pechino dimostra che anche un sistema di sorveglianza massiccia non è infallibile e che la libertà di espressione rimane una sfida in Cina.

E – Economico

• Mercato: il mercato del riconoscimento facciale è in rapida crescita, con numerose aziende che investono in questa tecnologia, soprattutto negli Stati Uniti e in Cina.
• Opportunità di business: il riconoscimento facciale offre nuove opportunità di business in diversi settori, come la sicurezza, il marketing e il controllo degli accessi.
• Costo: l’implementazione di sistemi di riconoscimento facciale è costosa, ciò limita l’accesso al settore alle piccole imprese e singoli individui.
• Dipendenza tecnologica: la crescente dipendenza da questa tecnologia rende le strutture tecnologiche e sociali vulnerabili a cyberattacchi e guasti tecnici.

DOMANDA E PROSPETTIVE DI MERCATO

La tecnologia di riconoscimento facciale viene adottata da settori quali sicurezza e forze dell’ordine, sanità, vendita al dettaglio e trasporti per migliorare la sicurezza e l’incolumità. Globalmente, si prevede che la dimensione del mercato del riconoscimento facciale raggiungerà i 18,87 miliardi di dollari entro il 2031 dai 6,53 miliardi di dollari del 2023 . Si prevede che il mercato registrerà un CAGR¹  del 14,2% nel periodo 2023-2031. La crescente consapevolezza dell’utilizzo della tecnologia di riconoscimento facciale rimarrà probabilmente una tendenza chiave nel mercato.

Qual’è la situazione in Italia? Nel 2023 il mercato dei sistemi biometrici in Italia ha raggiunto un volume di affari di circa 500 milioni di euro. Sebbene questo settore ha visto una crescita significativa grazie all’aumento della domanda di soluzioni di sicurezza avanzate in vari settori, come quello bancario, sanitario e governativo, ci sono evidenti amplissimi margini di incremento di fatturato. Tali eventuali incrementi sono da intendere fattibili in relazione a una maggior ricorso ai sistemi di intelligenza artificiale.

S – Sociale

• Accettazione sociale: L’accettazione sociale del riconoscimento facciale varia a seconda delle culture e delle norme sociali.
• Privacy: Molte persone sono preoccupate per la privacy e temono che il riconoscimento facciale possa essere utilizzato per tracciare i loro movimenti e monitorare le loro attività.
• Discriminazione: Come accennato in precedenza, i bias algoritmici possono portare a discriminazioni basate su caratteristiche fisiche.
• Sorveglianza: L’uso del riconoscimento facciale può creare un clima di diffidenza e sospetto, minando la fiducia nelle istituzioni.

T – Tecnologico

• Precisione: la precisione dei sistemi di riconoscimento facciale è in costante miglioramento, ma possono ancora verificarsi errori di identificazione.
• Privacy enhancing technologies: si stanno sviluppando nuove tecnologie per proteggere la privacy degli individui, come la crittografia omomorfica e la federated learning.
• Interoperabilità: la mancanza di standard comuni può limitare l’interoperabilità tra diversi sistemi di riconoscimento facciale.
• Deepfakes: la tecnologia dei deepfake rappresenta una nuova minaccia per la sicurezza, in quanto consente di creare video falsi estremamente realistici.

LA VISIONE STRATEGICA IN ITALIA

In tale ottica, il governo Italiano ha recepito prontamente il potenziale di sviluppo di tale tecnologia, emanando il documento di “Strategia italiana per l’intelligenza artificiale 2024-2026” ² che disciplina, appunto, la roadmap di sviluppo come sistema paese del prossimo triennio, a partire dalla ricerca, dall’innovazione e per l’implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale nel tessuto produttivo nazionale.

A – Ambientale

• Consumo energetico: l’addestramento e l’utilizzo di modelli di deep learning per il riconoscimento facciale richiedono un elevato consumo energetico.
• Produzione di dispositivi: la produzione di dispositivi dotati di capacità di riconoscimento facciale ha un impatto ambientale.

L’IMPRONTA ENERGETICA DEI SISTEMI DI RICONOSCIMENTO BIOMETRICO VA OLTRE LA SEMPLICE PRODUZIONE DI DISPOSITIVI

L – Legale

• Regolamentazione: come già detto, è necessaria una regolamentazione chiara e precisa per l’uso del riconoscimento facciale. La mancanza di una normativa a regolamentare una tecnologia csì pervasiva è una potenziale minaccia, per moltemplici aspetti.
• Responsabilità: in caso di errori di identificazione o di violazioni della privacy, chi è responsabile? La gestione delle informazioni acquisite affidata a mani inaffidabili pone il problema della responsabiità diretta nell’uso della tecnologia ed indiretta nell’utilizzo delle informazioni ce da essa derivano-
• Diritti umani: l’uso del riconoscimento facciale deve essere conforme ai diritti umani e alle libertà fondamentali. L’avvento della tecnologia pone il tema del rispetto dei diritti umani, perchè espone tutti i cittadini alle bolle algoritmiche che processano la selezione, classificazione e valutazione delle immagini.

IL QUADRO NORMATIVO NAZIONALE E DELL’UNIONE EUROPEA

L’Italia ha temporaneamente sospeso l’uso del riconoscimento facciale in luoghi pubblici in attesa di una regolamentazione specifica.

Il GDPR, già esistente, pone limiti al trattamento dei dati biometrici e all’uso dell’intelligenza artificiale (IA) per prendere decisioni che riguardano le persone. La recente normativa europea sull’IA (AI Act) va oltre, vietando pratiche come il riconoscimento facciale in tempo reale negli spazi pubblici e l’uso di “punteggi sociali” basati sull’IA. L’AI Act classifica i sistemi di IA in base al rischio e impone requisiti specifici per quelli ad alto rischio. L’obiettivo è garantire che l’IA sia sviluppata e utilizzata in modo etico e sicuro, rispettando i diritti fondamentali delle persone.

Inoltre, la produzione dei dispositivi stessi, dai server ai chip, richiede l’estrazione di materie prime e l’utilizzo di processi industriali altamente energivori, contribuendo all’inquinamento e all’esaurimento delle risorse. Per mitigare questi impatti, è fondamentale disporre di algoritmi più efficienti dal punto di vista energetico e promuovere l’uso di energie rinnovabili nei data center. Resta comunque evidente che la tecnolgia è ad appannaggio di chi ha più risorse.

Per concludere

La tecnologia di riconoscimento facciale non accoppiata ad un sistema di intelligenza artificiale, è da considerarsi totalmente inefficace. Considerato che il dato premiante dell’elaborazione dell’immagine rilevata, non è l’immagine di per se, ma la correlazione con altre informazioni di contorno che ne accrescono il valore informativo, come la geolocalizzazione, l’identificazione dei movimenti, la predizione delle abitudini di una singola persona o di un gruppo di persone. Tale correlazione è oggi realizzabile mediante sistemi di Intelligenza Artificiale, in grado di analizzare e correlare enormi quantitativi di dati e fornire, all’operatore, le specifiche informazioni e/o previsioni richieste.

Il riconoscimento facciale, per essere davvero efficace, necessita dell’integrazione con l’intelligenza artificiale. L’immagine di un volto, da sola, è un dato statico. È l’intelligenza artificiale che, correlando questa immagine con una miriade di altre informazioni (geolocalizzazione, movimenti, abitudini), la trasforma in un potente strumento di analisi e previsione. Questa sinergia tra biometria e intelligenza artificiale sta guidando una crescita esponenziale del mercato del riconoscimento facciale, con applicazioni che vanno dalla sicurezza alla sanità, dal retail ai trasporti.

A livello globale, si prevede una crescita del mercato del 14,2% entro il 2031. L’Italia non fa eccezione: il mercato dei sistemi biometrici ha già raggiunto i 500 milioni di euro e si prevede un ulteriore incremento, soprattutto grazie allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Il governo italiano, con la sua strategia nazionale sull’IA, ha riconosciuto l’importanza di questa tecnologia e ne sta promuovendo lo sviluppo e l’implementazione nel tessuto produttivo del Paese.

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1. CAGR: Tasso di Crescita Annuo Composto è una metrica finanziaria che misura il tasso di crescita medio annuo di un investimento su un periodo specifico. In altre parole, è il tasso di crescita costante che avrebbe portato al valore finale dell’investimento, considerando l’effetto della capitalizzazione degli interessi. ↩︎
2. Fonte: https://assets.innovazione.gov.it/1721376223-01-strategia-italiana-per-l-intelligenza-artificiale-2024-2026.pdf
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