Il riconoscimento facciale comincia spesso sul comodino. Basta sollevare lo smartphone e guardarlo: lo schermo si accende, il lucchetto scompare. Poi prosegue, se si è in viaggio, all’aeroporto attraverso gli eGate, i controlli automatici attivi in diversi scali del nostro Paese, tra cui Fiumicino e Ciampino, Bari e Brindisi. Il passeggero presenta il passaporto elettronico; la telecamera acquisisce il volto e lo confronta con la fotografia memorizzata nel chip. Se coincide, il tornello si apre.
Dal consenso al controllo
Diamo tutto questo per scontato, eppure si tratta della stessa famiglia di tecnologie impiegate dalle forze di polizia: per confrontare il volto di una persona con le immagini conservate negli archivi, oppure con una lista di soggetti ricercati. È qui che cambia la posta in gioco: da un riconoscimento a cui le persone si prestano consapevolmente, si passa a strumenti che possono identificare soggetti ignari di essere inquadrati.
Il riconoscimento facciale comincia spesso sul comodino. Basta sollevare lo smartphone e guardarlo: lo schermo si accende, il lucchetto scompare. Poi prosegue, se si è in viaggio, all’aeroporto attraverso gli eGate, i controlli automatici attivi in diversi scali del nostro Paese, tra cui Fiumicino e Ciampino, Bari e Brindisi. Il passeggero presenta il passaporto elettronico; la telecamera acquisisce il volto e lo confronta con la fotografia memorizzata nel chip. Se coincide, il tornello si apre.
Dal consenso al controllo
Diamo tutto questo per scontato, eppure si tratta della stessa famiglia di tecnologie impiegate dalle forze di polizia: per confrontare il volto di una persona con le immagini conservate negli archivi, oppure con una lista di soggetti ricercati. È qui che cambia la posta in gioco: da un riconoscimento a cui le persone si prestano consapevolmente, si passa a strumenti che possono identificare soggetti ignari di essere inquadrati.
I dati biometrici
Lo sblocco dello smartphone controlla se il volto davanti alla fotocamera è quello registrato dal proprietario: è una verifica “uno a uno”. Il software in possesso della Polizia, invece, può confrontare il volto ricavato da una fotografia, o da un video, con immagini presenti in una banca dati: è una ricerca “uno a molti”. Anche il trattamento dei dati cambia. Nel telefono, il modello biometrico viene in genere conservato e protetto nel dispositivo e usato solo per autenticare l’utente. Nei computer della Polizia, invece, dove il volto diventa una chiave di ricerca, possono confluire anche individui che non hanno commesso alcun crimine.
Sorveglianza allo stadio
È quello che può avvenire, per esempio, allo Stadio Olimpico di Roma, dove sono installati “sistemi di identificazione biometrica remota a posteriori, che impiegano la tecnologia di riconoscimento facciale”. Servono a individuare i tifosi sospettati di aver causato disordini o di aver commesso reati. Nel 2016 il Garante per la privacy ha autorizzato una tecnologia che acquisisce il volto ai varchi di accesso e lo associa al nominativo del biglietto. Il Garante ha concesso l’utilizzo entro limiti precisi: uso esclusivo da parte della Polizia, finalità legate a reati e condotte da Daspo e cancellazione automatica delle immagini dopo sette giorni.
Chi sviluppa il software
Il software di riconoscimento facciale utilizzato all’Olimpico di Roma è stato sviluppato da Reco 3.26, un’azienda informatica italiana con sede a Lecce, specializzata nella computer vision. Sul sito della società salentina - nata nel 2018, con sedi anche a Roma e Milano - si legge che il programma per gli stadi “permette di identificare e segnalare la presenza di soggetti attenzionati” sia all’ingresso sia all’interno della struttura.
Al servizio della Polizia
Reco 3.26 fornisce alla Polizia e al Viminale anche un sistema automatico di riconoscimento delle immagini chiamato SARI Enterprise. A settembre 2018, sul sito del Viminale, si legge che “la Polizia ha sperimentato una tecnica informatica che aiuterà a individuare dei sospettati da una fotografia”. Si tratta, appunto, di SARI - Sistema Automatico di Riconoscimento Immagini - che partendo dall’immagine di un “volto ignoto” effettua una ricerca computerizzata in A.F.I.S. (Automated Fingerprint Identification System), l’archivio di dati biometrici gestito dal Viminale contenente i fotosegnalamenti effettuati dalla Polizia in Italia. In un documento su “spazi urbani e percezione della sicurezza”, pubblicato dalla Scuola di perfezionamento per le forze di polizia nel 2025, si legge che la tecnologia del riconoscimento facciale ha trovato applicazione “in molteplici contesti, tra cui il sistema di riconoscimento automatico delle immagini SARI Enterprise utilizzato dalla Polizia di Stato”.
La selezione algoritmica
Il funzionamento è questo: la foto di un volto viene elaborata da due algoritmi che offrono all’operatore un elenco di immagini selezionate tra quelle in possesso degli agenti e corrispondenti secondo un grado di similarità. Il Viminale precisa che “sono però sempre gli operatori specializzati a effettuare la necessaria comparazione fisionomica”.
Il controllo in diretta
A SARI Enterprise, che consente un riconoscimento facciale ex post, la Polizia avrebbe voluto affiancare da tempo uno strumento per l’identificazione degli individui in tempo reale. Il software esiste già, è fornito sempre da Reco 3.26 e si chiama SARI Real-Time, ma il Garante per la privacy ha bloccato il suo utilizzo nel 2021 proprio perché, tra le altre cose, il sistema elaborerebbe i dati biometrici di tutte le persone presenti nell’area sorvegliata. SARI Real-Time avrebbe consentito di installare telecamere in una zona circoscritta, estrarre in diretta i modelli biometrici dei passanti e confrontarli con una watch-list. La documentazione ministeriale prevedeva una lista fino a 10.000 volti e la generazione di un avviso in caso di possibile corrispondenza.
Il rischio dell’errore
Il decreto legislativo sull’IA, su cui le commissioni parlamentari stanno esprimendo i propri pareri, non riattiva formalmente SARI Real-Time, ma crea la base giuridica per sistemi con caratteristiche analoghe. E con gli stessi problemi: distanza e movimento dei soggetti ripresi aumentano il rischio di errore. Uno studio del 2019 su 189 algoritmi ha rilevato falsi positivi fino a cento volte più frequenti per volti asiatici o afroamericani. I sistemi possono avere un’accuratezza del 99% su uomini caucasici, ma solo del 34% su donne di colore. Se questa tecnologia fallisce, un telefono può chiedere un codice per rimediare. In uno spazio pubblico, può indicare alla polizia la persona sbagliata.