Simple Science

Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente

# Informatica# Computer e società

Bilanciare Sicurezza e Privacy nel Riconoscimento Facciale

Valutare le preoccupazioni etiche e la sicurezza pubblica nell'uso della tecnologia di riconoscimento facciale.

― 7 leggere min


Riconoscimento facciale:Riconoscimento facciale:Bilanciare l'eticasicurezza e privacy.Esaminando il conflitto tra diritti di
Indice

La tecnologia del riconoscimento facciale si è sviluppata notevolmente nel corso degli anni. Può identificare le persone da lontano, anche senza la loro cooperazione. Negli ultimi dieci anni, questa tecnologia è stata usata per vari scopi, come sbloccare dispositivi, proteggere i confini e confermare la presenza. Tuttavia, uno degli usi più dibattuti di questa tecnologia è la sua applicazione in spazi pubblici affollati e per le forze dell'ordine.

Questa tecnologia consente alle autorità di tracciare individui che potrebbero rappresentare una minaccia, come criminali o persone scomparse. Molti corpi di polizia in tutto il mondo usano sistemi che si basano su più telecamere per identificare tali persone attraverso i feed video. Anche se la tecnologia è migliorata e può funzionare in situazioni difficili, solleva importanti questioni etiche, soprattutto riguardo alla Privacy.

Le preoccupazioni etiche del riconoscimento facciale

L'uso dei sistemi di riconoscimento facciale nei luoghi pubblici può invadere la privacy delle persone. Questa è una preoccupazione significativa, poiché molte persone potrebbero non voler essere sottoposte a Sorveglianza costante o potrebbero nemmeno sapere che tali sistemi sono in uso. Inoltre, i loro diritti, come la libertà di espressione e movimento, possono essere a rischio.

Le autorità che implementano questi sistemi devono garantire di dare priorità alla privacy, tenendo anche conto della Sicurezza Pubblica. Sono emerse politiche recenti che sottolineano la necessità che l'uso del riconoscimento facciale sia necessario e proporzionato ai rischi coinvolti. Tuttavia, mancano ancora linee guida chiare su come valutare questa Proporzionalità.

Un quadro per valutare l'uso del riconoscimento facciale

Per affrontare questa lacuna, un quadro proposto mira ad aiutare i decisori a valutare se l'implementazione di un sistema di riconoscimento facciale sia appropriata per una situazione specifica. Questo quadro identifica fattori importanti da considerare, come il numero di persone presenti, il potenziale danno proveniente dagli individui ricercati e le conseguenze sui diritti e le libertà individuali.

Il quadro proposto include un modello grafico bidimensionale che consente di bilanciare i costi etici rispetto ai benefici in termini di sicurezza. Rappresentando graficamente questi fattori, le autorità possono valutare meglio la situazione e prendere decisioni informate sull'uso della tecnologia del riconoscimento facciale.

La prospettiva dei cittadini sul riconoscimento facciale

Molte persone usano la tecnologia del riconoscimento facciale ogni giorno senza rendersene conto, come quando sbloccano uno smartphone o passano attraverso i controlli di sicurezza in aeroporto. Tuttavia, quando si tratta del suo uso da parte delle forze dell'ordine, c'è spesso scetticismo e sfiducia.

Gli studi sulla percezione pubblica rivelano che il comfort delle persone con i sistemi di riconoscimento facciale varia notevolmente a seconda del contesto. Ad esempio, le persone si sentono più al sicuro quando si fidano delle organizzazioni che utilizzano la tecnologia e quando hanno il controllo sui propri dati. Al contrario, quando le persone non vedono un chiaro beneficio nell'uso del riconoscimento facciale, potrebbero sentirsi violate nella loro privacy.

Le attitudini pubbliche sono anche influenzate da fattori culturali. La ricerca mostra che l'accettazione del riconoscimento facciale varia da paese a paese, con alcune società più aperte al suo utilizzo rispetto ad altre. In luoghi dove c'è una storia di fiducia nelle forze dell'ordine, le persone possono sentirsi più a proprio agio con tali tecnologie.

Politiche e regolamenti sul riconoscimento facciale

Politiche globali recenti promuovono l'uso responsabile della tecnologia del riconoscimento facciale. L'Unione Europea, ad esempio, ha proposto regolamenti che enfatizzano l'importanza della proporzionalità nell'implementazione di tali sistemi. Questi regolamenti suggeriscono che il riconoscimento facciale dovrebbe essere utilizzato solo quando necessario per la sicurezza pubblica e deve rispettare i diritti individuali.

Le politiche delineano diversi livelli di rischio associati a varie applicazioni del riconoscimento facciale. Gli usi ad alto rischio, come quelli nelle forze dell'ordine in spazi pubblici, richiedono un'attenta scrutinio per garantire la sicurezza pubblica mentre si proteggono i diritti individuali. Queste linee guida mirano a trovare un equilibrio tra l'utilizzo delle tecnologie moderne e il mantenimento di una società giusta.

Utilizzare un quadro bidimensionale per il processo decisionale

Il quadro per valutare l'uso del riconoscimento facciale è progettato come un modello bidimensionale, consentendo alle autorità di pesare i costi etici rispetto ai benefici in termini di sicurezza dell'implementazione. L'asse verticale rappresenta i costi etici legati alla privacy, mentre l'asse orizzontale indica il potenziale danno proveniente dagli individui identificati.

Questo modello aiuta a visualizzare il compromesso tra l'invasione della privacy e la necessità di sicurezza. Le autorità possono utilizzare questo quadro per determinare se l'implementazione del riconoscimento facciale è proporzionata ai rischi coinvolti in ogni situazione.

Influenza culturale sull'uso del riconoscimento facciale

I fattori culturali svolgono un ruolo significativo nel modo in cui le società percepiscono la tecnologia del riconoscimento facciale. Diversi paesi e i loro cittadini potrebbero avere livelli variabili di comfort nel sacrificare la privacy in cambio della sicurezza. Il quadro proposto considera i contesti culturali quando si prendono decisioni sull'implementazione dei sistemi di riconoscimento facciale.

Ad esempio, in alcune regioni, i cittadini potrebbero accettare un certo livello di sorveglianza se credono che migliori significativamente la loro sicurezza. Al contrario, altre culture possono dare priorità alla privacy e essere meno disposte ad accettare la tecnologia. Comprendere queste sfumature culturali è fondamentale per i politici quando valutano le applicazioni del riconoscimento facciale.

Casi studio: applicazioni reali del quadro

Il quadro bidimensionale può essere applicato a vari scenari del mondo reale per valutare l'uso proporzionato dei sistemi di riconoscimento facciale.

Caso studio 1: Metropolitan Police Service di Londra

Nel 2020, il Metropolitan Police Service di Londra ha avviato prove sulla tecnologia del riconoscimento facciale in aree pubbliche. Queste prove monitoravano grandi folle e valutavano la loro efficacia nell'identificare individui ricercati. I dati raccolti includevano la durata del monitoraggio, il numero di persone valutate e il numero di avvisi generati.

Ad esempio, durante una prova in un centro commerciale, la polizia ha monitorato oltre 10.000 individui e ha generato un numero ridotto di avvisi. Tuttavia, pochi di questi hanno portato a un coinvolgimento effettivo della polizia. Considerando le implicazioni etiche e il feedback pubblico, le autorità potrebbero usare il quadro proposto per valutare se il monitoraggio fosse giustificato in base ai potenziali rischi per la sicurezza.

Caso studio 2: Ricerca di sospetto terrorista

In un altro scenario, la ricerca di un sospetto terrorista ha comportato l'uso della tecnologia del riconoscimento facciale per diversi giorni. Le autorità hanno utilizzato la tecnologia insieme ad altri strumenti per tracciare il sospetto. Nonostante le informazioni limitate sul dispiegamento specifico, la gravità della situazione giustificava la considerazione dell'implementazione dei sistemi di riconoscimento facciale.

Utilizzando il quadro proposto, i decisori potrebbero pesare il potenziale danno elevato rispetto alla perdita di privacy nella comunità. Se i rischi per la sicurezza fossero ritenuti significativi, l'implementazione del riconoscimento facciale potrebbe essere giustificata, a condizione che fossero adottate misure di privacy rigorose.

Caso studio 3: Sorveglianza in uno stadio sportivo

La tecnologia del riconoscimento facciale è anche impiegata negli stadi sportivi per identificare individui banditi dagli eventi a causa di comportamenti scorretti in passato. In uno stadio particolare, la partecipazione media è di circa 14.000 persone, con una lista di controllo di individui che hanno violato le regole. La tecnologia è utilizzata durante gli eventi per garantire il rispetto dei protocolli di sicurezza.

Applicare il quadro qui comporterebbe la valutazione delle implicazioni per la privacy di migliaia di tifosi in un determinato evento rispetto ai potenziali benefici di mantenere un ambiente sicuro. Se i costi etici superano i benefici in termini di sicurezza, potrebbero essere più appropriate alternative.

Conclusione

Il quadro proposto offre uno strumento prezioso per valutare l'uso della tecnologia del riconoscimento facciale in vari contesti. Sottolinea la necessità di bilanciare le considerazioni etiche con la necessità di sicurezza pubblica. Incorporando prospettive culturali e feedback pubblico, le autorità possono prendere decisioni più informate su quando e come implementare i sistemi di riconoscimento facciale.

In futuro, ulteriori ricerche dovrebbero concentrarsi sul raffinare questo quadro ed esplorare come le parti interessate possano essere coinvolte nei processi decisionali. Inoltre, capire le attitudini della società verso la tecnologia del riconoscimento facciale sarà essenziale per sviluppare linee guida efficaci e accettabili per il suo utilizzo. L'obiettivo è migliorare la sicurezza rispettando i diritti individuali e promuovendo la fiducia pubblica nelle pratiche delle forze dell'ordine.

Fonte originale

Titolo: Face Recognition: to Deploy or not to Deploy? A Framework for Assessing the Proportional Use of Face Recognition Systems in Real-World Scenarios

Estratto: Face recognition (FR) has reached a high technical maturity. However, its use needs to be carefully assessed from an ethical perspective, especially in sensitive scenarios. This is precisely the focus of this paper: the use of FR for the identification of specific subjects in moderately to densely crowded spaces (e.g. public spaces, sports stadiums, train stations) and law enforcement scenarios. In particular, there is a need to consider the trade-off between the need to protect privacy and fundamental rights of citizens as well as their safety. Recent Artificial Intelligence (AI) policies, notably the European AI Act, propose that such FR interventions should be proportionate and deployed only when strictly necessary. Nevertheless, concrete guidelines on how to address the concept of proportional FR intervention are lacking to date. This paper proposes a framework to contribute to assessing whether an FR intervention is proportionate or not for a given context of use in the above mentioned scenarios. It also identifies the main quantitative and qualitative variables relevant to the FR intervention decision (e.g. number of people in the scene, level of harm that the person(s) in search could perpetrate, consequences to individual rights and freedoms) and propose a 2D graphical model making it possible to balance these variables in terms of ethical cost vs security gain. Finally, different FR scenarios inspired by real-world deployments validate the proposed model. The framework is conceived as a simple support tool for decision makers when confronted with the deployment of an FR system.

Autori: Pablo Negri, Isabelle Hupont, Emilia Gomez

Ultimo aggiornamento: 2024-09-03 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2402.05731

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2402.05731

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

Altro dagli autori

Articoli simili