Il riconoscimento facciale scambia clienti innocenti per ladri: scoppia il caso nei supermercati
Entrare in un negozio per acquistare qualche prodotto e ritrovarsi accusato di furto davanti agli altri clienti, senza aver commesso alcun reato. È successo nel Regno Unito, dove i sistemi di riconoscimento facciale utilizzati da alcune catene commerciali hanno contribuito a segnalare erroneamente persone innocenti come presunti taccheggiatori. I casi documentati sollevano interrogativi sulla precisione degli algoritmi, sulle decisioni del personale e sulla difficoltà di correggere i dati sbagliati.
Al centro della vicenda c’è Facewatch, una piattaforma che confronta i volti ripresi dalle telecamere con le immagini presenti in elenchi di persone segnalate. Il sistema genera un avviso quando individua una possibile corrispondenza, ma una somiglianza non è una prova di furto. Eppure, in alcuni negozi, l’avviso si è tradotto in richieste di allontanamento e accuse rivolte a clienti estranei ai fatti.
Va a comprare vitamine e viene cacciato dal negozio
Uno degli episodi più emblematici riguarda un uomo entrato con la moglie in un punto vendita Home Bargains per acquistare vitamine. Il sistema di sicurezza lo ha segnalato come sospetto taccheggiatore e il personale lo ha invitato ad andarsene. L’uomo ha raccontato di aver provato vergogna e di aver avuto paura di tornare a fare acquisti.
Un’altra coppia ha vissuto una situazione simile in un negozio Budgens. La donna è stata accusata di aver rubato carne in una visita precedente, ma i coniugi sostengono di non essere entrati in quel punto vendita da mesi. Il marito ha descritto un forte stato di agitazione dopo l’accaduto.
Le testimonianze sono state raccolte in un’inchiesta di TechRadar, anche in occasione di un incontro presso la Camera dei Comuni britannica, organizzato per ascoltare persone coinvolte in segnalazioni errate e discutere le responsabilità dei rivenditori.
Facewatch: come funziona il riconoscimento facciale nei supermercati
Le telecamere installate all’ingresso o in altri punti del negozio acquisiscono le immagini dei visitatori. Un software confronta le caratteristiche del volto con quelle di persone già inserite in una lista di controllo. Se viene rilevata una possibile corrispondenza, il personale riceve una segnalazione e decide come intervenire.
Il problema è che gli errori possono verificarsi in fasi diverse: il sistema può associare due persone differenti, una segnalazione originaria può essere inesatta oppure un dipendente può interpretare male l’avviso. In alcuni casi, chi viene fermato non compare nemmeno nella lista dei soggetti segnalati.
La stessa Facewatch sostiene che i casi di identificazione errata siano eccezionali rispetto al numero complessivo di avvisi generati e contesta l’idea che rappresentino l’esperienza ordinaria dei negozi che utilizzano la piattaforma. L’azienda afferma di assumersi la responsabilità della tecnologia e dei propri processi, mentre la gestione concreta dell’intervento spetta al rivenditore.
Anche Sainsbury’s utilizza questa tecnologia
La questione riguarda alcune delle principali catene britanniche. Sainsbury’s sta introducendo il riconoscimento facciale in 200 punti vendita, mentre sistemi analoghi sono stati segnalati in altre attività commerciali.
Durante una visita in un supermercato Sainsbury’s a Londra, TechRadar ha rilevato l’assenza di una modalità pratica per sottrarsi alla scansione del volto. La segnaletica informativa era presente, ma le spiegazioni e i meccanismi di contestazione sono stati giudicati insufficienti da alcuni partecipanti all’incontro parlamentare.
La deputata laburista Allison Gardner ha espresso preoccupazione per la gestione e il controllo di questi sistemi, annunciando l’intenzione di sollevare la questione con i responsabili politici e le aziende coinvolte.
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Per dimostrare di essere innocente devi fornire altri dati personali
Per una persona erroneamente identificata, il problema non termina quando lascia il negozio. Capire quale società ha elaborato la segnalazione, conoscere i dati conservati e chiedere una correzione può trasformarsi in un percorso lungo e complicato.
Nel Regno Unito è possibile presentare una Subject Access Request, cioè una richiesta formale di accesso ai dati personali trattati dall’azienda. Tuttavia, chi è stato segnalato può trovarsi nella situazione paradossale di dover comunicare ulteriori informazioni identificative per contestare una registrazione già sbagliata.
L’associazione per i diritti civili Big Brother Watch denuncia proprio questa difficoltà: un cliente può essere umiliato pubblicamente e poi dover affrontare procedure poco chiare per ottenere spiegazioni e cancellazioni.
Buoni spesa dopo le accuse: i casi di Ian Clayton e Warren Rajah
Ian Clayton, pensionato di Chester, è stato allontanato da Home Bargains dopo essere stato identificato come sospetto ladro. Successivamente ha scoperto di essere stato associato erroneamente a un episodio di furto. Gli è stato offerto un buono da 100 sterline accompagnato, secondo il suo racconto, da una richiesta di riservatezza che ha rifiutato.
Warren Rajah, residente a Londra, ha invece ricevuto una richiesta di allontanamento da Sainsbury’s. È poi emerso che si era trattato di un errore umano e che non era neppure presente nel database Facewatch. L’episodio si è concluso con scuse e un buono da 75 sterline.
Questi episodi mostrano perché non basta parlare di accuratezza degli algoritmi: la sicurezza di un sistema dipende anche da come vengono create le liste, da chi interpreta gli avvisi e dalla possibilità di correggere tempestivamente un errore.
Il problema esiste anche negli Stati Uniti
L’utilizzo del riconoscimento facciale non è limitato ai negozi britannici. Negli Stati Uniti la tecnologia è impiegata anche in ambito investigativo, dove alcune identificazioni errate hanno contribuito ad arresti ingiustificati.
Fra i casi citati dalle cronache figurano Robert Dillon, in Florida, e Randal Reid, fermato in relazione a un furto avvenuto in uno Stato nel quale sosteneva di non essere mai stato. Sono vicende distinte da quelle dei supermercati britannici, ma evidenziano un rischio comune: trattare un risultato probabilistico come una prova definitiva.
La questione centrale non è vietare ogni utilizzo della tecnologia, bensì stabilire verifiche indipendenti, limiti all’uso dei dati biometrici e procedure rapide per contestare le segnalazioni.
Cosa puoi fare se un negozio ti accusa ingiustamente
Se vieni fermato sulla base di una segnalazione automatica, cerca di ottenere una spiegazione precisa e chiedi quale sistema sia stato utilizzato. Annota data, ora e luogo dell’episodio, insieme agli elementi che possono aiutare a ricostruire l’accaduto.
Nel Regno Unito puoi esercitare i diritti previsti dalla normativa sulla protezione dei dati, chiedendo accesso, rettifica o cancellazione delle informazioni inesatte, quando ne ricorrono le condizioni. In caso di mancata risposta, puoi rivolgerti all’Information Commissioner’s Office (ICO). Le regole applicabili in Italia possono essere diverse e dipendono anche dalla base giuridica del trattamento.
Il riconoscimento facciale può aiutare a individuare persone realmente coinvolte in episodi di furto, ma non dovrebbe trasformare ogni cliente in un sospettato senza possibilità di difesa. Una macchina può sbagliare: per questo le decisioni che incidono sulla reputazione e sulla libertà delle persone richiedono controlli umani seri e responsabilità chiare.
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