Da Wired.it :
Le azioni di Clearview hanno scatenato l’ira dell’opinione pubblica e un dibattito più vasto relativo alla violazione della privacy nell’era degli smartphone, dei social media e delle intelligenze artificiali. Secondo i detrattori, l’azienda minaccia la privacy personale. L’Aclu (Unione americana per le libertà civili) ha denunciato Clearview nello stato dell’Illinois grazie a una legge che limita la raccolta di informazioni biometriche; l’azienda dovrà anche confrontarsi con le class action avanzate a New York e in California. Facebook e Twitter hanno inoltrato la richiesta che Clearview interrompa l’estrazione di dati dai loro siti.
Le obiezioni non sono un deterrente per Ton-That, il quale dice di credere che la maggior parte della popolazione accetti e sostenga l’idea di ricorrere al riconoscimento facciale per risolvere i crimini. “Quelli che si preoccupano” ha commentato, “esprimono con grande forza le loro opinioni, e questo è un bene perché ritengo che col tempo saremo in grado di fugare le loro apprensioni”.
Alcune tra le nuove tecnologie di Clearview sono destinate a infiammare ulteriormente il dibattito. Ton-That afferma di stare sviluppando nuovi metodi attraverso i quali le forze dell’ordine saranno in grado di rintracciare un individuo, incluso uno strumento per rendere nitide le immagini sfocate e uno di ‘rimozione della maschera’. Il primo prende un’immagine sfocata e la rende più nitida ricorrendo al machine learning per dedurre come potrebbe apparire se fosse più chiara; il secondo cerca di dedurre l’aspetto della parte coperta del volto di una persona – sempre ricorrendo all’apprendimento automatico – inserendo i dettagli mancanti di un’immagine e fornendo l’ipotesi migliore basata sulla modellizzazione statistica di altre immagini.
Queste abilità potrebbero rendere la tecnologia di Clearview più invitante ma anche più problematica. Rimane poco chiaro come queste nuove tecniche funzionino e quanto siano accurate, tuttavia gli esperti concordano sulla possibilità che aumenti il rischio che una persona venga identificata erroneamente, esacerbando bias inerenti al sistema.
“Mi aspetterei un livello di accuratezza piuttosto scarso e, oltre alla precisione, mi preoccupa che senza una supervisione scrupolosa della collezione di dati e del processo di addestramento, si verifichi una sovrabbondanza di errori indesiderati”: ad affermarlo è Aleksander Madry, professore del Mit specializzato nell’apprendimento automatico. Senza le attenzioni necessarie, per esempio, con questo tipo di approccio le persone con determinati connotati avrebbero maggiori probabilità di venire identificate erroneamente. E anche se la tecnologia funzionasse come promesso, secondo Madry resta il problema etico di ‘smascherare’ le persone: “Pensate a chi si maschera per prendere parte a una protesta pacifica, pensate alle immagini sfocate per proteggere la privacy.”
Ton-That assicura che i test dimostrano come i nuovi strumenti abbiano migliorato la precisione dei risultati forniti da Clearview: “Tutte le immagini migliorate digitalmente sarebbero indicate come tali” ha spiegato “e un’attenzione ulteriore sarebbe data nel valutare i risultati ottenuti da tali immagini.”