Face Recognition: si decolla?

di Giovanni Villarosa - Laureato in Scienze dell’Intelligence e della Sicurezza, esperto di Sicurezza Fisica per Infrastrutture, CSO e DPO, membro del comitato tecnico-scientifico del CESPIS, Centro Studi Prevenzione, Investigazione e Sicurezza

Trent’anni dopo l’invenzione della prima webcam, cercheremo di fare il punto sull’argomento spinoso del riconoscimento facciale. Timing: scorreva fresca l’estate del 1991, era il mese di luglio, e presso l’Università di Cambridge due ricercatori utilizzarono una telecamera gestita da un software, da loro stessi sviluppato, in grado di trasmettere tre fotogrammi al minuto sulla rete lan interna dell’ateneo, con uno scopo ben preciso, quanto strategico: monitoravano la quantità di polvere di caffè contenuta nel distributore automatico! Mai nessuno avrebbe immaginato dove tutta la faccenda sarebbe arrivata, partendo dalla necessità di non rimanere a secco di caffè; certo si trattò di una geniale intuizione ante litteram di internet camera cafè, seppur per ludici scopi. Intuizione tecnologica, seppur disimpegnata, che catapultò tutti involontariamente nell’era del capitalismo di sorveglianza 4.0. 

Oggi, il generalizzato uso di sistemi integrati di analisi video nelle attività di face detection, supportati dall’artificial intelligence (AI) e dal machine learning (ML), oltre al massiccio utilizzo di software specializzati in biometria, potrebbe avere pesanti ripercussioni sulla nostra libertà, le nostri abitudini, seppur sorvegliate dai vincoli imposti dal GDPR, il Regolamento UE 2016/679 che regola e protegge l’uso dei nostri dati personali e della nostra identità digitale, dove stabilisce, all’art. 9 – par. 1, il divieto di “trattare dati personali che rivelino l’origine razziale o etnica… nonché trattare dati genetici, dati biometrici intesi a identificare in modo univoco una persona fisica, dati relativi alla salute… l’immagine facciale o i dati dattiloscopici”.

L’evoluzione tecnologica 

L’evoluzione tecnologica dei sistemi video per il riconoscimento facciale non è più una pura e semplice utopia, visto che nell’ultimo decennio muterà da semplice concetto fantascientifico a parte integrante della nostra vita quotidiana, proteggendo oggi i nostri smartphone, le abitazioni, i rapporti bancari, le infrastrutture critiche, etc, rappresentando così lo stato dell’arte; insomma, una silente armata di cyber spie in grado di trasformare le proprie potenzialità semplicemente analizzando e memorizzando i nostri comportamenti quotidiani, osservando i nostri volti, esaminando il linguaggio del nostro corpo, l’ambiente circostante, i nostri atteggiamenti, tanto è vero che i software di face detection sono perfettamente istruiti nel riconoscere le diverse espressioni del nostro volto, distinguendo ad esempio, un viso felice, triste, allarmato, arrabbiato, sereno, indifferente. Ora, quanto lontano e dove ci porterà tutto questo sviluppo tecnologico del riconoscimento facciale (oggi giustificato dai “fini di sicurezza”) applicato alla fitta rete di telecamere che osservano e registrano tutto, dal contenuto del nostro carrello ai nostri acquisti, dalle nostre passeggiate al nostro modo di vestire, è abbastanza intuibile: le nostre immagini acquisite quotidianamente vengono trasformate in dati aggregati, elaborati, analizzati e raggruppati, poi rivenduti per fini commerciali, come profili di potenziali clienti, possibili consumatori, ad esempio. E tutto ciò non rappresenta certo l’immaginazione distopica del futuro, quanto piuttosto di un presente fin troppo reale: un simile sviluppo porterà tali soluzioni tecnologiche ad essere sempre più impiegate non più esclusivamente in ambito security, ma nei settori del retail, nella GDO, quale rete di commercial espionage dei consumatori, per carpirne i gusti, le scelte negli acquisti, o semplicemente per abilitare il cliente al pagamento tramite carta di credito, associandola al suo volto. Peraltro, un’attenta valutazione della reazione facciale, ad esempio un sorriso o una smorfia di attenzione, evidenzia come il cliente possa mostrare un certo interesse, vero, sincero, magari per una determinata tipologia di prodotto, quindi, sarà certamente un potenziale consumatore da fidelizzare.

Algoritmi predittivi e sicurezza dati

Tuttavia, come avviene per altri segmenti, anche qui l’uso sistematico della AI utile nel modellare la raccolta di dati personali, consente di creare una serie di algoritmi predittivi, utilizzabili poi in software che decifreranno con sempre maggior affidabilità tutte le diverse tipologie espressive ed emotive, emettendo anche giudizi generali, positivi o negativi, sulla nostra personalità comportamentale; tutto questo in base alle analisi ambientali e comportamentali di ognuno di noi. Non v’è dubbio che il ricorso sistematico a tecnologie sempre più pervasive, giustificato anche da motivi di sicurezza collettiva, pone l’accento sul tema della sicurezza dei dati, pure quando si utilizza una tecnologia che ha raggiunto gradi di affidabilità e livelli di sicurezza notevoli.

Algoritmi predittivi: precisione

Infatti, secondo il NIST (National Institute of Standards and Technology), che conduce regolarmente valutazioni su tali tecnologie (pubblicate nel 2024), le performance degli algoritmi utilizzati nel settore video dimostrano oggi una precisione che raggiunge indici di accuratezza del 99,5%, rivelando su 45 dei 105 algoritmi di identificazione testati, un’accuratezza superiore al 99%, dunque, un livello di precisione in grado di competere con altre e più consolidate tecnologie biometriche, ad esempio quelle del riconoscimento dell’iride (99,8%). Peraltro, nei rapporti di benchmark del NIST, vengono evidenziati allo stesso modo i continui miglioramenti raggiunti dai diversi players di mercato sui tassi di identificazione dei falsi negativi (FNIR) inferiori allo 0,15%, e sui falsi positivi (FPIR) dello 0,001%, identificando così correttamente gli individui nella totalità del 99,85% dei casi. 

Infine, con un mercato in forte crescita, nel 2024 il settore ha raggiunto quota 7 miliardi di dollari, con una previsione di circa 8 miliardi per il 2025, e un tasso di crescita annuale pari al 16,5% (CAGR), stimando un fatturato globale di 49 miliardi di dollari per il 2037.