New York City, Manhattan, Bryant Park. Tre telecamere collocate sul tetto di un ristorante riprendono la folla che transita lungo la via adiacente. I filmati sono liberamente accessibili online. Percorrerebbero tutti ancora la stessa strada se sapessero di essere costantemente filmati e potenzialmente osservati da milioni di utenti della rete? Con soli 100$ è stato possibile costruire un sistema di tracciamento basato su soluzioni di riconoscimento facciale. Come? Tramite servizi acquistabili on-line.
Il riconoscimento avviene attraverso operazioni di “matching” tra i volti ripresi nei filmati ed un database che raccoglie le immagini pubblicate in rete (siti web professionali, istituzionali, accademici, social network ecc…), nel caso in esame, le immagini raccolte vedono coinvolti i passanti che lavorano nei pressi del ristorante. Un esperimento certamente economico in termini di costi e tempi di esecuzione, che ha consentito di identificare, fra i tanti volti, quello del professore Richard Madonna del SUNY College of Optometry.
Amal Souihel e Claudia Martorelli, 16/03/2023
Alessia Bottazzo, 06/01/2023
Sofia Pachera Gasparini, 08/02/2022
La moderazione dei contenuti rappresenta forse il ruolo più importante di una piattaforma online, di un social network o di un motore di ricerca. Invero, secondo Tarleton Gillespie, la moderazione è in sé stessa il cuore e l’essenza stessa del prodotto offerto da un intermediario digitale o da una azienda Big Tech.
Pietro Dunn, 30/01/2022
Il riconoscimento facciale è una tecnologia a base biometrica che raccoglie e processa immagini digitali che riproducono volti di individui allo scopo di identificazione, autenticazione o verifica, categorizzazione e classificazione degli stessi. Dal punto di vista tecnico può essere definito un network neurale “multi-layered”. Come indicato da Norbert Wiener, matematico e padre della cibernetica, questo sistema consente a una formula matematica di funzionare come un cervello umano e procede, dunque, a una corretta analisi e match a seguito e tramite l’accumulo di una grande quantitativo di dati ed informazioni.
Carmine Andrea Trovato e Giulia Casavola, 27/04/2021
L’avvento di internet ha sconvolto non solo la vita della maggior parte degli individui, ma anche l’economia, la politica, la scienza e, in generale, tutte le sfumature del sapere. La possibilità di connettere persone, cose, o idee che si trovano in luoghi fisicamente diversi ha rivoluzionato il modo in cui vediamo e agiamo nel mondo. La rete delle reti permette di ampliare le capacità di tutti gli attori, dagli individui, alle aziende e agli Stati. È più che comune, ormai, ritenere che ogni persona abbia accesso a internet. Via smartphone, computer o tablet è impensabile immaginare che qualcuno non abbia a disposizione la quantità di conoscenza e opportunità che la rete offre.
Martina Camellini, 09/04/2021
Il tema del c.d. deepfake è stato trattato con crescente preoccupazione, negli ultimi due anni, da informatici e giuristi in virtù del potenziale “disruttivo” (“disruptive”) di questa nuova tecnologia.
Con il termine deepfake ci si riferisce a una «Tecnica che utilizza l’intelligenza artificiale per combinare e sovrapporre immagini o video originali, ritraenti una persona, con quelli ritraenti qualcun altro, o per generare immagini o video completamente falsi e difficilmente riconoscibili come falsi»
Elisabetta Stringhi, 29/03/2021
Prendete il vostro smartphone per sbloccarlo, ma non ci riuscite. Un poliziotto utilizza un software di riconoscimento facciale e scambia un passante innocente per un criminale. Sono errori che i sistemi di facial recognition possono commettere. E possono commetterli con ancora più facilità per i volti delle donne, e tanto più quanto più scura è la loro carnagione.
Uno studio del MIT ha dimostrato che i programmi di analisi facciale adottati da IBM, Microsoft e Amazon sbagliano a identificare i volti femminili con una frequenza del 18% superiore all’incidenza di errore per i volti maschili. La percentuale di errore è particolarmente alta per le donne nere, pari addirittura al 35%, contro lo 0,8% di errore riscontrato per i volti di uomini bianchi.
Federica Paolucci, 27/02/2021
