Il Nepal e l’alluvione di video generati con IA / September 1, 2026 by Filippo Venturi

*Edifici travolti dall'esondazione a Nuwakot, in Nepal, il 27 agosto 2026 (REUTERS/Navesh Chitrakar)*

L’enorme alluvione che il 26 agosto ha colpito la valle del fiume Bhote Koshi, nella regione himalayana del Nepal al confine con il Tibet, è una tragedia enorme, con un bilancio ancora in aggiornamento di morti, dispersi e feriti, oltre alla distruzione di case e interi villaggi.

In questi giorni mi è capitato di vedere diversi video che documentavano quanto accaduto. Ancora più spesso mi è capitato di imbattermi in video falsi generati con l’intelligenza artificiale. Non mi è chiaro lo scopo degli autori. A naso potrei ipotizzare la volontà di attirare interazioni sui social network, attraverso stratagemmi ignobili.

Il fenomeno della disinformazione, naturalmente, esisteva già prima dell’intelligenza artificiale. Fotografie decontestualizzate, vecchi video riciclati e immagini manipolate accompagnano da molti anni guerre, elezioni e catastrofi naturali. Quello che sta cambiando è però la scala del fenomeno. Oggi è possibile produrre in pochi minuti un numero potenzialmente enorme di fotografie e video completamente falsi ma sufficientemente credibili da confondersi, almeno durante una visione veloce sui social, con la documentazione autentica.

Nel caso in questione, si è raggiunto un tale livello di saturazione di contenuti falsi, manipolati o decontestualizzati che il governo nepalese ha deciso di incontrare i rappresentanti locali di Meta e TikTok per sollecitare interventi contro quattro categorie di contenuti: video/immagini generati con IA e vecchi contenuti ripresentati come attuali, oltre a immagini cruente e falsi QR code per raccogliere donazioni.

Le piattaforme dispongono già di referenti attraverso i quali il governo può segnalare i post, ma secondo l'autorità nepalese impiegano dalle 24 alle 48 ore a intervenire e quel lasso di tempo è sufficiente a renderli virali, a fare disinformazione e a commettere anche truffe e abusi.

Nell’articolo “In disaster aftermath, Nepal battles a flood of misinformation” (qui il link), pubblicato dal Kathmandu Post, viene raccontata proprio questa seconda catastrofe, quella informativa, che si è sovrapposta alla prima.

Ora, proviamo a immaginare se un fenomeno di questa intensità si verificasse contemporaneamente su più grandi eventi di attualità. Come il referendum in Islanda sulla ripresa dei negoziati di adesione all’Unione Europea, alluvioni e grandinate in Italia, gli attacchi con droni e missili in Ucraina, Palestina o Russia, ecc.

Per ognuno di questi eventi potrebbero cominciare a circolare, nel giro di poche ore, decine o centinaia di fotografie e video falsi, mescolati a quelli autentici.

Già oggi, con bias e bolle social, si è visto quanto sia facile dissociarsi dalla realtà, ma nello scenario immaginato sarebbe ancora più semplice perdere completamente la bussola e, con essa, la fiducia nell’informazione.

𝗔 𝘄𝗮𝘃𝗲 𝗼𝗳 𝗔𝗜-𝗴𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗲𝗱 𝘃𝗶𝗱𝗲𝗼𝘀

The devastating flood that struck the Bhote Koshi River valley on 26 August, in Nepal’s Himalayan region along the border with Tibet, is already an enormous tragedy, with the number of dead, missing and injured still being updated, as well as homes and entire villages destroyed.

Over the past few days, I have come across several videos documenting what happened. Even more often, however, I have encountered fake videos generated using artificial intelligence. It is not entirely clear to me what those creating them are trying to achieve. At a guess, I would say it is largely an attempt to attract engagement on social media through particularly disgraceful tactics.

Disinformation, of course, existed long before artificial intelligence. Photographs taken out of context, old videos recycled as current footage and manipulated images have accompanied wars, elections and natural disasters for many years. What is changing, however, is the scale of the phenomenon. Today, it is possible to produce, within minutes, a potentially enormous number of completely fabricated photographs and videos that are nevertheless credible enough to be mistaken, at least during a quick scroll through social media, for authentic documentation.

In this particular case, the saturation of false, manipulated or decontextualised content has reached such a level that the Nepalese government decided to meet local representatives of Meta and TikTok to urge them to take action against four categories of content: AI-generated videos and images, old material presented as current, graphic images, and fake QR codes used to solicit donations.

The platforms already have designated contacts through whom the government can report problematic posts, but according to the Nepalese authorities it can take between 24 and 48 hours for them to act. That is more than enough time for false content to go viral, spread misinformation and also be used for scams and other abuses.

The article “In disaster aftermath, Nepal battles a flood of misinformation” (link in the comments), published by the Kathmandu Post, describes precisely this second disaster: the information disaster that has unfolded on top of the first.

Now imagine if a phenomenon of this intensity were to occur simultaneously around several major news events: the referendum in Iceland on resuming negotiations to join the European Union, floods and hailstorms in Italy, drone and missile attacks in Ukraine, Palestine or Russia, and so on.

For each of these events, within the space of just a few hours, dozens or hundreds of false photographs and videos could begin circulating alongside authentic ones.

Even today, with confirmation biases and social media bubbles, we have already seen how easy it can be to become increasingly detached from reality. In the scenario described above, it would become even easier to lose our bearings completely — and, with them, our trust in information itself.

Sheep in the Box. Il sogno di sottrarre qualcuno alla morte / August 31, 2026 by Filippo Venturi

Ieri ho visto “Sheep in the Box”, il nuovo film di Hirokazu Kore-eda, regista giapponese che apprezzo soprattutto per la sensibilità con cui riesce a raccontare i rapporti familiari.

Pochi giorni fa avevo scritto di un altro suo film, “Father & Son”, soffermandomi in particolare su una scena in cui la fotografia assumeva un ruolo decisivo (per chi è curioso, qui il link).

In quel film due famiglie scoprono, sei anni dopo la nascita dei rispettivi figli, che i bambini sono stati scambiati alla nascita in ospedale. Devono quindi decidere se continuare a vivere con il figlio che hanno cresciuto oppure ricongiungersi con quello biologico. Kore-eda pone una domanda solo apparentemente semplice. Cosa rende qualcuno nostro figlio? Il sangue? La somiglianza? Il tempo trascorso insieme? I ricordi? L'affetto?

Con “Sheep in the Box”, il regista sembra riprendere quella domanda, spostandola in un futuro prossimo e introducendo un elemento nuovo: l'intelligenza artificiale. I coniugi Kōmoto hanno perso il loro figlio Kakeru, di sette anni. Due anni dopo ricevono una proposta da REbirth, un'azienda che offre loro un androide basato sull'intelligenza artificiale, realizzato con le sembianze e la voce del bambino scomparso. La coppia accetta.

In “Father & Son” il regista mostrava che la biologia, da sola, non è sufficiente a definire un figlio. In “Sheep in the Box” sembra suggerire che nemmeno la perfetta riproduzione dell'aspetto e della voce di una persona può essere sufficiente a restituircela.

Una persona non coincide né con il proprio patrimonio genetico né con la propria apparenza, ma è anche (e forse soprattutto) la storia delle relazioni che ha costruito con gli altri.

Nel 2023 ho realizzato “He Looks Like You”, un progetto nel quale ho unito fotografie autentiche e immagini generate con l’IA per rappresentare l’incontro fra mio padre Giorgio e mio figlio Ulisse. Si trattava di false fotografie di famiglia, dato che mio padre è morto cinque anni prima della nascita di mio figlio e quindi i due non si sono mai potuti conoscere. Erano immagini create nel tentativo, attraverso arte e tecnologia, di trovare una forma di consolazione e di accedere a luoghi che nella realtà erano e resteranno irraggiungibili.

Guardando “Sheep in the Box” ho inevitabilmente ripensato a quel lavoro. Kore-eda porta l'esperimento ancora un passo più avanti, immaginando una situazione nella quale la persona scomparsa può tornare presente, occupare nuovamente uno spazio nella casa, abbracciarci e creare nuove esperienze.

Una simulazione può produrre emozioni autentiche senza che ciò che rappresenta sia autentico. Così come le fotografie di “He Looks Like You” sono false, ma non è necessariamente falso quello che provocano in chi le guarda, a partire da me.

Allo stesso modo il Kakeru artificiale non è il bambino morto, ma gli affetti, le paure, la tenerezza o il dolore che genera nei suoi genitori sono reali. Naturalmente i genitori sono al corrente della differenza, ma questa consapevolezza tende rapidamente a sfumare mentre vivono (o rivivono) determinati sentimenti.

Il titolo del film offre una chiave per capirlo. “Sheep in the Box” rimanda infatti a “Il Piccolo Principe” di Antoine de Saint-Exupéry. Quando il Piccolo Principe chiede al pilota di disegnargli una pecora e continua a non essere soddisfatto dei suoi tentativi, il pilota finisce per disegnare semplicemente una scatola, dicendogli che la pecora che desidera si trova al suo interno. E questa operazione viene compiuta dai genitori con l’androide. Sono loro a vederci il figlio dentro.

Quando chiediamo a un software di costruire l'immagine di qualcosa che non è mai accaduto (due familiari che non si sono mai incontrati, un evento mai avvenuto, ecc.) quell'immagine non contiene realmente quel passato. Siamo noi a riempirla.

“Sheep in the Box” non mi ha però soddisfatto completamente. Il film mette molta carne al fuoco: il lutto, l'identità, la memoria, la famiglia, la sostituibilità delle persone, il rapporto fra uomini e macchine, l'autonomia delle intelligenze artificiali, il confine fra imitazione ed esperienza. Molti di questi elementi non vengono però approfonditi o sviluppati in modo esauriente, almeno per me.

La delicatezza di Kore-eda rimane invece intatta. La tecnologia non viene rappresentata come una minaccia che conquisterà il mondo, né il film sembra particolarmente interessato a stabilire se l'intelligenza artificiale sia buona o cattiva. Kore-eda continua a fare quello che ha sempre fatto nel suo cinema. Osservare una famiglia.

Terminata la proiezione, ne ho discusso a lungo e in modo molto coinvolgente con gli amici con cui ero andato al cinema. Poi ho continuato a pensarci, ho fatto alcune ricerche online e inevitabilmente ho collegato il film ad altre esperienze e riflessioni personali. Ci sono film che terminano insieme ai titoli di coda. In questo caso qualcosa ha continuato a ronzarmi dentro anche dopo.

Migranti di Ceuta e intelligenza artificiale / August 10, 2026 by Filippo Venturi

Una fotografia senza contesto, una notizia contraddittoria e il sospetto di un'immagine generata dall'IA

In questi giorni in cui sono in ferie, avevo notato un’immagine un po’ sospetta e mi sarei aspettato nei giorni successivi di leggere qualche verifica di fact-checker “noti”, ma non è accaduto.

Il 7 agosto il quotidiano Secolo d’Italia pubblica il seguente articolo:
”Schengen, 15 irregolari provenienti dalla Spagna respinti negli aeroporti italiani: i fatti danno ragione al governo”, pubblicando a corredo quella che sembra una immagine d’archivio, con due poliziotti che svolgono dei controlli e la didascalia ”Foto: Ansa / Telenews (1 agosto 2026)”.

La fotografia non presenta particolari anomalie o curiosità, ma l’articolo al suo interno sembra contraddire il titolo perché dice “A riferire questo primo risultato è stata La Verità, facendo riferimento a fermi avvenuti in cinque diversi aeroporti: Linate, Malpensa, Bologna, Torino e Orio al Serio“. Non sono riuscito a reperire l'articolo originale de La Verità, quindi non posso verificare direttamente il contesto e la formulazione della notizia, ma l’aspetto più importante è che si tratta di fermi avvenuti in 5 aeroporti diversi, cosa che sarà importante in seguito.

In seguito l’articolo dice “Si tratta di extracomunitari privi di un permesso per circolare nel territorio italiano. Non è stato ancora possibile stabilire se fra questi 15 stranieri irregolari ci fossero anche immigrati passati dall’enclave spagnola in Africa“, il che fa dubitare sulla correttezza del titolo.

La notizia è stata condivisa su Facebook dalla pagina ufficiale di Fratelli d’Italia, utilizzando una immagine che mostra 13 migranti fermati da 4 poliziotti.

L’immagine presenta alcune anomalie:
1) L’immagine è priva di didascalia o comunque di un testo che la contestualizzi.
2) La scritta Polizia sulla schiena del poliziotto al centro sembra deformata, così come la scritta subito sotto, ricordando alcuni difetti tipici delle immagini generate con intelligenza artificiale (IA).
3) Anche l'abbigliamento dei presenti appare, a prima vista, poco compatibile con le temperature del periodo; si tratta tuttavia di un elemento secondario, così come altri dettagli presenti.
4) Se i 15 respingimenti sono avvenuti in cinque aeroporti diversi, non è però possibile stabilire che le 13 persone mostrate nell’immagine corrispondano a una parte di quei 15 casi. In assenza di una didascalia o di una fonte che identifichi l'immagine, il collegamento con la notizia rimane quindi non dimostrato.

Ci sono quindi vari livelli in cui questa notizia presenta delle criticità:
1) La notizia non dimostra che i 15 respinti provenissero da Ceuta — Prendendo per buona la notizia dei 15 fermi, è il quotidiano stesso a dire che non è stato possibile verificare quanti di questi 15 migranti provenissero da Ceuta. Appare un po’ affrettato quindi riconoscere dei meriti al governo circa la temporanea sospensione della libera circolazione Schengen nei collegamenti con la Spagna, senza dati verificati.
2) L’immagine non è contestualizzata e non viene fornita una fonte — L’immagine usata su Facebook da Fratelli d’Italia (e che non ho trovato altrove, se non dagli utenti che l’hanno condivisa partendo dal post Facebook) solleva qualche dubbio: prima di tutto non è presentata con una didascalia o descrizione, ma è semplicemente accostata alla notizia dei 15 fermi, lasciando quindi pensare che sia relativa a quell’evento. Il problema però è che presenta alcune anomalie tipiche dell’IA, come la scritta POLIZIA deformata e il testo subito sotto.
3) L'ipotesi IA — A parere personale, potrebbe essere una fotografia scelta da un altro contesto oppure, più probabilmente, l’ennesimo caso di immagine generata utilizzata a scopo illustrativo di un evento realmente accaduto (i 15 fermi, ma la notizia stessa si contraddice fra titolo e articolo, non rendendo possibile trarre conclusioni sicure), ma scelta o costruita in modo da risultare più efficace sul piano comunicativo e più persuasiva nei confronti del pubblico. Una immagine fotografica apocrifa (di cui avevo già parlato qui).

Immagine condivisa sulla pagina Facebook di Fratelli d’Italia, che riprende la notizia del quotidiano Secolo d’Italia

Pagina del quotidiano Secolo d’Italia, che usa una fotografia Ansa a corredo dell’articolo.

Immagini fotografiche apocrife / August 4, 2026 by Filippo Venturi

Immagine generata con intelligenza artificiale e diventata virale sui social nell’estate del 2026. Raffigura un agente marocchino nell’atto di lanciare una grossa pietra contro un uomo indicato in alcune pubblicazioni come un migrante di ritorno da Ceuta. Secondo i controlli di Verificat, l’immagine sintetica ricostruisce una scena molto simile a quella documentata da un video ripreso da lontano a Fnideq, sul lato marocchino del confine con Ceuta. La scena si inserisce nella crisi migratoria del 30 e 31 luglio, quando decine di migliaia di persone entrarono irregolarmente a Ceuta dal Marocco. Nei giorni immediatamente successivi la grande maggioranza tornò indietro: secondo la stima comunicata il 4 agosto dal ministro dell’Interno spagnolo, circa 70.000 delle 72.000 persone entrate avevano già fatto ritorno in Marocco.

Questa immagine di un agente di polizia che lancia una pietra contro una persona, che secondo alcune fonti sarebbe un migrante che cerca di tornare in Marocco da Ceuta, è diventata virale sui social media in queste ore perché raffigura un momento terribile che diventa anche il simbolo di una questione che è ormai da anni al centro dell'attualità, cioè il fenomeno migratorio.

Fenomeno che, da una parte, viene raccontato come un’invasione, presentando il gesto dell’uomo che solleva la pietra come la reazione esasperata di chi difende un confine; dall’altra, come l’esibizione di una forza sproporzionata contro persone vulnerabili, talvolta utilizzata dai governi per alimentare la paura e distogliere l’attenzione da altri problemi.

Questa immagine, però, è stata generata con l’intelligenza artificiale, come rilevato da alcune testate e organizzazioni di fact-checking, tra cui Verificat in un articolo pubblicato da La Vanguardia. Già a un primo sguardo presentava alcuni elementi poco convincenti, ma da tempo il semplice sospetto non è più sufficiente e occorre verificare la provenienza dei contenuti e cercare riscontri attendibili.

L’episodio raffigurato sembra essere realmente avvenuto ed è documentato da un video ripreso da lontano, sul quale al momento non sono emersi elementi per dubitare della sua autenticità. L’immagine virale non è quindi una fotografia autentica né un semplice fotogramma del filmato, ma una ricostruzione generativa della scena, presumibilmente realizzata utilizzando come riferimento un fotogramma estratto dal video.

Confronto tra un fotogramma del video circolato sui social, a sinistra, e l’immagine generata con intelligenza artificiale, a destra. La ricostruzione conserva la struttura fondamentale della scena e il gesto dell’agente, ma trasforma un’immagine distante e poco definita in una rappresentazione nitida, immediatamente leggibile e visivamente più drammatica.

È proprio questa sovrapposizione tra la falsità dell’immagine e la verità dell’evento a rendere il fenomeno particolarmente insidioso. La semplice opposizione tra vero e falso diventa insufficiente a descrivere ciò che accade: ciò che vediamo non documenta il fatto, ma nemmeno lo inventa necessariamente. Ne produce invece una rappresentazione plausibile, costruita a posteriori, che può finire per sostituirsi, nella memoria collettiva, alle immagini realmente disponibili.

È quindi un tipo di immagine para-documentaria, che potremmo definire anche immagine fotografica apocrifa, che si sta imponendo, come visto nei mesi scorsi con l’intervento degli “eroi di Modena" o con il poliziotto aggredito a Torino e soccorso da un collega o ancora con l'arresto di Maduro (caso in cui l'immagine era però stata inventata completamente, senza partire da una documentazione video o di altro tipo), che racconta qualcosa di realmente avvenuto ma con un’estetica più pulita dei fotogrammi disponibili e che, in qualche modo, soddisfa maggiormente il fruitore grazie al suo essere immediatamente leggibile, al suo accentuare la componente emotiva e a essere visivamente più appagante, consentendole di diventare memorabile.

Modena, 16 maggio 2026. A sinistra, un fotogramma del video che documenta alcuni cittadini mentre immobilizzano Salim El Koudri dopo la fuga seguita all’investimento di alcuni pedoni nel centro della città. A destra, una ricostruzione della stessa scena generata con intelligenza artificiale, più nitida, ordinata e visivamente leggibile del materiale originale. Un evento realmente documentato viene così trasformato in un’immagine che sembra fotografica, ma non costituisce una testimonianza diretta di quel momento.

Torino, 31 gennaio 2026. A sinistra, alcuni fotogrammi del video che documenta il momento in cui l’agente di Polizia Lorenzo Virgulti raggiunge e protegge il collega Alessandro Calista, appena aggredito durante gli scontri avvenuti nel corso del corteo in sostegno di Askatasuna. A destra, la ricostruzione realizzata con intelligenza artificiale e successivamente diffusa anche dai canali istituzionali: la scena reale viene resa più nitida e drammatica, ma diversi elementi — dal volto dell’agente alla maschera antigas, allo scudo e allo sfondo — risultano modificati o ricostruiti.

L’aspetto forse più interessante è che l’efficacia di queste immagini può sopravvivere perfino alla scoperta della loro natura artificiale. Una volta accertato che il fatto è realmente avvenuto, lo spettatore può continuare a considerare quella rappresentazione sostanzialmente vera, anche sapendo che quel preciso istante non è mai esistito davanti a un obiettivo. La verità dell’evento finisce così per trasferire parte della propria credibilità a un’immagine che non ne costituisce una testimonianza.

Il meccanismo, naturalmente, non nasce con l’intelligenza artificiale. La fotografia e il giornalismo hanno sempre operato attraverso una selezione: tra molte immagini disponibili vengono privilegiate quelle capaci di sintetizzare meglio un evento, di renderlo immediatamente comprensibile e, spesso, di inserirsi in iconografie che il pubblico già conosce. La differenza decisiva è che, fino a poco tempo fa, bisognava trovare nella realtà l’immagine capace di incarnare quell’archetipo. Oggi è possibile produrla.

A questo si aggiunge la logica della circolazione sui social network. Un fotogramma autentico ma distante, confuso, mosso o poco spettacolare compete difficilmente con una sua ricostruzione nitida, drammatica e perfettamente leggibile. Paradossalmente, l’immagine autentica dell’evento può quindi essere sopraffatta da quella che lo rappresenta in maniera più efficace. Non perché quest’ultima racconti necessariamente un fatto diverso, ma perché elimina dalla realtà tutto ciò che è accidentale, ambiguo o visivamente poco convincente, trasformando l’evento in un’icona.

In sostanza, è un'illustrazione che si appropria dell’autorità testimoniale tradizionalmente attribuita alla fotografia.

Immagine generata con intelligenza artificiale e diffusa sui social il 3 gennaio 2026, per mostrare e confermare l’arresto di Nicolás Maduro da parte delle forze statunitensi. In questo caso l’immagine non ricostruisce un documento visivo di una scena realmente documentata, ma inventa il momento. L’autore della versione divenuta virale ha successivamente dichiarato di averla creata con l’IA e la presenza di una filigrana digitale SynthID ne ha confermato la natura sintetica.

Il riconoscimento facciale in Italia / July 30, 2026 by Filippo Venturi

Fotografia dal lavoro “Faceless Generation” di Filippo Venturi

Il riconoscimento facciale in Italia potrebbe essere utilizzato anche su persone che non hanno commesso alcun reato.

Lo schema di decreto con cui il Governo intende adeguare la normativa italiana all’AI Act europeo al momento prevede che, in luoghi o durante eventi considerati sensibili (ad esempio stazioni, concerti, manifestazioni o grandi eventi), i sistemi di videosorveglianza possano raccogliere e conservare temporaneamente i dati biometrici delle persone presenti.

Questi dati potrebbero rimanere memorizzati fino a sette giorni. Se nel frattempo venisse accertato un reato, potrebbero essere utilizzati per cercare e identificare il sospettato; altrimenti dovrebbero essere cancellati. Nel sistema ipotizzato dal decreto, però, questa elaborazione potrebbe avvenire automaticamente su tutte le persone che entrano in un determinato luogo, prima che sia stato commesso un reato e indipendentemente dall’esistenza di sospetti nei loro confronti.

Il Garante per la protezione dei dati personali ritiene che questo passaggio non sia coerente con l'AI Act. Il regolamento europeo consente infatti il riconoscimento facciale a posteriori alle forze dell’ordine per effettuare ricerche mirate, collegate a un reato già avvenuto e rivolte a persone sospettate. Non autorizza, invece, la creazione preventiva e indiscriminata dei dati biometrici di chiunque attraversi uno spazio pubblico. La differenza è sostanziale.

Una cosa è conservare le registrazioni di una telecamera e, dopo un reato, analizzare soltanto le immagini pertinenti alla ricerca di uno specifico sospettato. Un’altra è estrarre in anticipo i dati biometrici di migliaia di persone non sospettate né indagate, nell’eventualità che nei giorni successivi possa accadere qualcosa. Nel primo caso esiste un’indagine e si cerca una determinata persona. Nel secondo, l’intera popolazione presente in un luogo viene preventivamente resa identificabile.

Per questo il Garante ha chiesto che l’elaborazione biometrica avvenga esclusivamente dopo la commissione di un reato, sulle registrazioni già esistenti e in presenza di una specifica necessità investigativa. Ha inoltre avvertito che formule molto ampie come “esigenze di ordine e sicurezza pubblica” potrebbero legittimare una raccolta massiva e sproporzionata dei dati biometrici.

l parere del Garante sullo schema di decreto è complessivamente favorevole, ma pone come condizione la modifica di questo e di altri aspetti. Vedremo quindi se e come il testo verrà corretto prima dell’approvazione definitiva.

Macchine che divorano libri / July 29, 2026 by Filippo Venturi

Da mesi si parla del vizio delle principali aziende sviluppatrici di intelligenza artificiale (IA) di procurarsi milioni di libri con cui addestrare i propri modelli linguistici, per poi distruggerli una volta completata la procedura di digitalizzazione.

Nel 2024 Anthropic avviò il "Project Panama", un programma riservato che prevedeva l’acquisto di milioni di libri cartacei, la rimozione del dorso, la scansione ad alta velocità delle pagine e, infine, il riciclo di ciò che restava dei volumi. L’operazione aveva lo scopo di migliorare modelli come Claude. I libri erano infatti considerati una fonte di scrittura mediamente più strutturata e affidabile rispetto ai testi disponibili online, dove ormai proliferano anche contenuti generati dall’IA, spesso piatti, ripetitivi e inclini a riprodurre formule già esistenti.

L’addestramento delle IA sembra essere diventato una priorità tale da spingere le aziende a forzare continuamente i limiti dei diritti e delle regole esistenti. È accaduto con la privacy dei cittadini, i cui contenuti pubblicati sui social sono stati utilizzati senza un consenso realmente consapevole o un’adeguata trasparenza; con il diritto d’autore; con il ricorso ad archivi pirata e siti illegali; e ora persino con la distruzione materiale di milioni di libri.

La digitalizzazione industriale, infatti, richiedeva il taglio del dorso del volume, in modo da separarne le pagine e permettere agli scanner ad alta velocità di acquisirle automaticamente, come singoli fogli. Una volta terminata la scansione, ricomporre e rilegare ogni libro sarebbe stato troppo lento e costoso. Per questo, ciò che ne rimaneva veniva riciclato.

La distruzione era quindi la conseguenza del metodo più rapido ed economico scelto per trasformare milioni di libri in dati. A suo modo, un’immagine simbolica del nostro tempo, in cui le macchine divorano i libri, ne digeriscono il contenuto e ne defecano i resti.

(Questa è una fotografia di un magazzino di libri di Anthropic, archiviata fra gli atti giudiziari e ottenuta dal Washington Post)

Il volto come prova. Gli effetti della sorveglianza biometrica sul diritto di manifestare / July 28, 2026 by Filippo Venturi

Il volto come prova. Gli effetti della sorveglianza biometrica sul diritto di manifestare.

di Filippo Venturi

In un reportage fotografico, il volto è insieme il punto più umano e il più esposto dell’immagine. È attraverso i volti che una folla smette di essere indistinta, lasciando affiorare paura, determinazione, stanchezza ed entusiasmo. Quando nel 2024 ho lavorato in Georgia, seguendo e fotografando le elezioni parlamentari e le successive proteste di Tbilisi, erano proprio quei volti a raccontare la piazza e i cittadini, in gran parte giovani e studenti, che rivendicavano il futuro europeo del Paese. In seguito ho compreso fino in fondo che la stessa immagine capace di testimoniare una presenza poteva anche renderla vulnerabile. [5][6]

Dalle piazze di Hong Kong a Tbilisi

Il caso georgiano si inserisce in una storia che ha attraversato piazze molto diverse. Un precedente centrale è Hong Kong. Il Movimento degli ombrelli occupò per 79 giorni, tra settembre e dicembre 2014, tre aree della città; gli ombrelli divennero il simbolo di una mobilitazione per elezioni più libere. Il riconoscimento facciale non era ancora al centro dello scontro, ma anonimato e sicurezza digitale erano già entrati nelle pratiche della protesta. Cinque anni dopo, nelle manifestazioni contro la legge sull’estradizione, il confronto con la sorveglianza biometrica divenne esplicito. I partecipanti coprivano i volti, schermavano o imbrattavano le telecamere e puntavano laser verso gli obiettivi, mentre la polizia cercava di identificarli attraverso le immagini. [1][2]

Dinamiche simili sono apparse altrove. Tra il 2019 e il 2020, in India, la polizia di Delhi e dell’Uttar Pradesh usò il riconoscimento facciale durante le proteste contro la legge sulla cittadinanza; in Russia, un’analisi della Reuters di oltre 2.000 procedimenti ha mostrato l’impiego della rete di Mosca per individuare partecipanti ai cortei e, dopo l’invasione dell’Ucraina, fermare preventivamente oppositori e attivisti. La Georgia rappresenta un ulteriore passaggio, in cui la telecamera non si limita a documentare la piazza, ma può collegare un volto a un’identità e produrre conseguenze molto tempo dopo. [3][4]

Le elezioni del 26 ottobre 2024, vinte dal partito di governo Sogno Georgiano, furono contestate dalle opposizioni e dalla presidente europeista Salome Zourabichvili. La situazione si aggravò il 28 novembre 2024, quando il governo annunciò il rinvio dei negoziati di adesione all’Unione Europea al 2028. Da quel momento le proteste davanti al Parlamento e lungo Rustaveli Avenue sono proseguite, alternando grandi cortei, presìdi e iniziative più raccolte. [5][7][12]

Nelle prime settimane la risposta delle autorità fu soprattutto fisica. Secondo l’Associated Press, che riportava i dati raccolti da Amnesty International, nelle due settimane successive alla fine di novembre furono arrestate più di 400 persone e almeno 300 denunciarono pestaggi o altri gravi maltrattamenti. Le manifestazioni, tuttavia, non si fermarono. Col passare dei mesi alla repressione nelle strade si aggiunsero strumenti meno appariscenti: identificazioni a distanza, multe elevate e ricostruzioni retroattive della presenza dei singoli alle proteste. [11]

La macchina dell’identificazione

Il riconoscimento facciale è una tecnologia probabilistica. A partire da una fotografia o da un fotogramma, il software estrae una rappresentazione numerica delle caratteristiche del volto, detta modello biometrico o faceprint, e la confronta con i modelli presenti in uno o più archivi. Il risultato non è una certezza matematica, ma una probabilità di corrispondenza che supera o meno una soglia fissata dal produttore o dall’utilizzatore. [18]

Le inchieste sulla Georgia descrivono una rete composta da telecamere, software e database. Nei luoghi delle proteste sono presenti dispositivi ad alta definizione, alcuni con notevoli capacità di ingrandimento; le immagini raccolte possono poi essere elaborate da programmi che isolano i volti e cercano corrispondenze negli archivi disponibili. Più che un singolo strumento, emerge un sistema nel quale tecnologie diverse possono lavorare insieme.

Nel marzo 2025 OCCRP, rete giornalistica investigativa senza scopo di lucro, ha documentato che, a partire dal dicembre precedente, enti statali e Comune di Tbilisi avevano acquistato telecamere e licenze per circa 1,2 milioni di dollari. Tra i dispositivi figuravano 251 telecamere avanzate prodotte da Dahua Technology, società cinese i cui sistemi possono includere funzioni di analisi delle immagini e riconoscimento facciale. L’inchiesta rilevava inoltre che nel 2024 la spesa pubblica georgiana per apparecchiature di sorveglianza cinesi aveva superato i 750.000 dollari, contro circa 57.000 dollari nell’anno precedente. Gli acquisti documentano il potenziamento dell’infrastruttura, non l’impiego provato di ogni dispositivo contro i manifestanti; restavano infatti sconosciuti l’esatta collocazione e l’uso di molti dei nuovi apparati. [9]

Un’inchiesta dell’ONG AlgorithmWatch, pubblicata nel giugno 2026 e successivamente ripresa dalla testata giornalistica Civil Georgia, ha ricostruito, attraverso contratti, documentazione tecnica e testimonianze, il possibile ruolo operativo di Polyface, sistema di riconoscimento facciale prodotto dalla società moscovita Papillon AO e acquistato dal Ministero dell’Interno georgiano fin dal 2013. È documentato che il Ministero disponeva da anni di capacità di riconoscimento facciale e che nel tempo ne aveva ampliato le funzioni. Non è invece possibile stabilire, caso per caso, quale sistema o versione sia stato utilizzato. [7][13]

L’architettura è anche transnazionale: telecamere cinesi, software russo e database georgiani vengono integrati dalle autorità nazionali. Questa filiera solleva domande ulteriori su manutenzione, aggiornamenti, accesso remoto, collocazione dei dati e possibilità di sottoporre strumenti e contratti a verifiche indipendenti. AlgorithmWatch collega inoltre Papillon AO all’apparato di sicurezza russo.

Secondo AlgorithmWatch, Polyface può accedere, attraverso la Unified Information Bank, anche alle fotografie dei registri civili. La documentazione relativa al contratto del 2024 contempla inoltre l’uso di immagini ricavate dai social network o da altre fonti esterne.

Il software può essere impiegato in modi diversi: analizzando automaticamente i volti presenti in un flusso video, partendo dall’immagine selezionata da un operatore oppure segnalando la comparsa di persone già inserite in una lista. AlgorithmWatch non afferma che tutte queste funzioni siano state utilizzate in ogni protesta, ma documenta che il sistema acquistato dalle autorità georgiane è in grado di svolgerle.

Quando il volto diventa una prova

Per i manifestanti il rischio non si esaurisce nel riconoscimento in tempo reale. I filmati possono essere conservati e analizzati in un secondo momento. Si può lasciare la piazza senza essere fermati e ricevere, settimane o mesi dopo, una convocazione o una multa; se la sanzione non viene pagata, anche per problemi di notifica, può poi iniziare una procedura esecutiva che arriva anche al congelamento dei conti.

La Georgian Young Lawyers’ Association, una delle principali organizzazioni legali indipendenti del Paese, ha segnalato che nei procedimenti amministrativi per il blocco delle strade le immagini ricavate dalle telecamere sono state spesso presentate come unica prova. Secondo l’associazione, i giudici non avrebbero verificato con sufficiente attenzione né la legittimità dell’identificazione né l’autorizzazione dell’operatore ad accedere ai database protetti. [8]

Un episodio del gennaio 2025 chiarisce la portata della sorveglianza. Nel filmato mostrato al Tribunale di Tbilisi, una telecamera seguiva gli spostamenti di una persona lungo Rustaveli Avenue. Quando si fermava a leggere un documento voltando le spalle all’obiettivo, l’operatore ingrandiva l’immagine fino a rendere leggibile il testo. L’attenzione non era rivolta soltanto alla presenza in strada, ma anche al comportamento individuale.

Nei fascicoli e nei rapporti esaminati dalla testata giornalistica OC Media e dall’ONG IDFI (Institute for Development of Freedom of Information), il passaggio tecnico dell’identificazione viene descritto con formule vaghe, come il caricamento delle immagini in uno “speciale programma elettronico”. Non è quindi possibile sapere con precisione quale fotografia sia stata usata per il confronto, chi abbia confermato la corrispondenza, quale soglia sia stata applicata o per quanto tempo i dati siano stati conservati. [10][20]

Affidabilità, soglie ed errori

La soglia conta perché modifica il comportamento del sistema. Se viene abbassata, aumentano le possibili corrispondenze e con esse i falsi positivi; se viene alzata, diminuiscono gli abbinamenti errati ma cresce il rischio di non riconoscere la persona cercata. Luce, angolazione, movimento, qualità del filmato e coperture del volto incidono ulteriormente sul risultato. Le valutazioni raccolte dall’istituto federale statunitense NIST (National Institute of Standards and Technology) mostrano inoltre differenze nei tassi di falsi positivi tra algoritmi e gruppi demografici, anche su immagini frontali di buona qualità. [16][17][18]

Per questo una compatibilità algoritmica dovrebbe essere il punto di partenza di una verifica, non la sua conclusione. Come parametro europeo di riferimento, le linee guida dell’European Data Protection Board e del Consiglio d’Europa insistono sulla necessità di operatori capaci di mettere criticamente in discussione il risultato e raccomandano di non adottare provvedimenti che incidano su una persona basandosi soltanto sull’esito del software.

Una tecnologia proporzionata allo scopo?

La questione non riguarda soltanto l’accuratezza. Riguarda anche la proporzione tra lo strumento impiegato e il comportamento contestato. In Georgia, il riconoscimento facciale viene descritto soprattutto nei procedimenti per il blocco della carreggiata, dunque per un illecito amministrativo legato a manifestazioni generalmente pacifiche. È legittimo utilizzare uno degli strumenti di identificazione più invasivi oggi disponibili per perseguire una persona accusata di avere occupato una strada?

Un precedente importante è la sentenza Glukhin contro Russia del 4 luglio 2023. Il caso non riguardava la Georgia, ma fissa un parametro europeo. La Corte europea dei diritti dell’uomo ha ritenuto violati il diritto alla vita privata e la libertà di espressione dopo che la polizia russa aveva usato il riconoscimento facciale per individuare un uomo autore di una protesta individuale, pacifica e non violenta nella metropolitana di Mosca. La Corte ha sottolineato il carattere altamente invasivo della tecnologia e il possibile effetto dissuasivo sulla partecipazione pubblica. [14]

Il Protocollo modello delle Nazioni Unite per la tutela dei diritti umani nelle proteste pacifiche va ancora oltre. Non è un trattato, ma sintetizza standard e buone pratiche internazionali: la sorveglianza dei partecipanti dovrebbe essere eccezionale e legata alla prevenzione o all’indagine di uno specifico reato; il riconoscimento facciale e gli altri sistemi biometrici non dovrebbero essere usati per identificare persone che partecipano pacificamente a una protesta. Il documento riconosce inoltre una legittima aspettativa di anonimato, online e offline. [15]

Le linee guida del Consiglio d’Europa indicano come necessarie una base giuridica esplicita e una verifica rigorosa di necessità e proporzionalità. La legge dovrebbe precisare finalità, accuratezza minima, durata della conservazione, tracciabilità, possibilità di audit e garanzie per gli interessati. In un contesto come quello georgiano, il punto non è quindi stabilire se la tecnologia possa essere utile in astratto, ma se il suo impiego concreto sia indispensabile e se esistano mezzi meno invasivi. [16]

Il diritto di conoscere e contestare la prova

Una persona può difendersi soltanto se conosce le modalità con cui è stata identificata. Le linee guida del Consiglio d’Europa e, come parametro europeo di riferimento, quelle dell’European Data Protection Board, insieme ai diritti riconosciuti in linea generale dalla legge georgiana, tutelano informazione, accesso, rettifica, intervento umano e ricorso. Per rendere effettivo il diritto di difesa in un procedimento fondato sul riconoscimento facciale, sarebbe inoltre ragionevole poter conoscere almeno: [16][18][21]

• il filmato o il fotogramma originale sottoposto al sistema;

• la provenienza dell’immagine di confronto e il database consultato;

• il nome del software, la versione e le eventuali modifiche o attività di addestramento;

• la soglia impostata, il punteggio prodotto e il margine di errore noto;

• se il sistema abbia restituito altri possibili candidati oltre alla persona accusata;

• chi abbia esaminato e convalidato il risultato e con quali competenze;

• i registri degli accessi, la durata della conservazione e gli eventuali trasferimenti dei dati tra uffici o soggetti terzi.

Senza queste informazioni, la difesa deve contestare un risultato opaco, prodotto da un sistema che conosce solo attraverso la conclusione finale. La verifica umana, da sola, non basta se l’operatore non dispone del tempo, della formazione e dell’autonomia necessari per contraddire l’algoritmo.

Le multe e il costo sociale della protesta

AlgorithmWatch racconta il caso di una docente indicata con lo pseudonimo di Nino. Nel marzo 2025 fu convocata con l’accusa di avere bloccato una strada due mesi e mezzo prima. Nel filmato usato per identificarla, la si vedeva mentre cercava di attraversare la carreggiata, mentre altre persone procedevano nella direzione opposta. Fu comunque ritenuta responsabile dell’interruzione del traffico e multata per circa 1.800 dollari. [7]

La notifica non le arrivò regolarmente. Cinque mesi più tardi scoprì che i suoi conti erano stati congelati in seguito alla procedura di riscossione. Raccolse la somma con una campagna di finanziamento collettivo, poi ridusse drasticamente la propria partecipazione alle proteste. Il suo caso si inserisce in un clima più ampio di incertezza, alimentato dal timore che filmati precedenti possano essere analizzati retroattivamente e produrre nuove sanzioni.

Nel marzo 2025, secondo i dati della Georgian Young Lawyers’ Association ripresi da AlgorithmWatch e OC Media, il totale delle multe inflitte per il blocco delle strade aveva già raggiunto almeno 730.000 dollari. La singola sanzione, pari a circa 1.800 dollari, era particolarmente pesante: secondo i dati ufficiali sul reddito citati da OC Media, nello stesso periodo soltanto il 9 per cento dei percettori di reddito guadagnava almeno 1.800 dollari al mese. Nei mesi successivi la pressione aumentò: nell’ottobre 2025 l’Associated Press raccontò il caso dell’insegnante Gota Chanturia, destinatario di 56 sanzioni per un importo complessivo di circa 102.000 dollari. [10][11]

Queste cifre suggeriscono che la pressione non sia distribuita in modo uniforme. Chi dispone di un reddito stabile, di risparmi o di una rete capace di raccogliere fondi può continuare a esporsi più a lungo; gli altri rischiano di essere allontanati dalla piazza attraverso il debito, il timore di perdere il lavoro o le conseguenze sulla famiglia. La protesta rischia così di diventare, almeno in parte, un diritto più facilmente esercitabile da chi può sostenerne il costo.

Manca ancora un conteggio pubblico affidabile delle persone identificate e multate. Giorgi Gogia di Human Rights Watch ha parlato di migliaia di multati, precisando però che il numero esatto è difficile da ricostruire. Senza dati completi diventa quasi impossibile valutare quanto il sistema sia esteso, proporzionato e accurato, oppure sapere con quale frequenza produca errori. [11]

Anche il confine tra manifestante, osservatore e giornalista si fa incerto. Mariam Nikuradze, fotografa, giornalista e cofondatrice di OC Media, ha ricevuto quattro sanzioni per un totale di circa 7.300 dollari, nonostante affermi di essere stata in strada per documentare le proteste. Javid Ahmedov, studente di giornalismo azero, ha scoperto invece di essere stato multato per circa 3.700 dollari dopo avere filmato una manifestazione.

Maschere, anonimato e sorveglianza oltre il volto

Nel gennaio 2025 molti manifestanti tornarono nelle strade di Tbilisi con il volto coperto, sfidando apertamente le nuove norme che vietavano l’uso delle maschere durante le manifestazioni. Coprirsi serviva già a proteggersi da gas, sostanze irritanti e possibili ritorsioni, ma con la crescita della sorveglianza biometrica divenne anche un modo per difendere la propria identità. [12]

La nuova legge li poneva però in una situazione senza una vera via d’uscita: mostrare il volto significava esporsi all’identificazione, nasconderlo significava esporsi a una sanzione. Alcuni hanno raccontato di avere rinunciato a fischietti, cartelli, fotografie o indumenti facilmente riconoscibili. Altri hanno cambiato percorso per raggiungere il luogo delle proteste, limitato l’uso dei social network o smesso del tutto di partecipare. [7]

La maschera, inoltre, interrompe soltanto uno dei possibili canali di identificazione. Le tecnologie biometriche possono comprendere anche voce, andatura e altre caratteristiche fisiche o comportamentali. In un sistema di sorveglianza più ampio, queste informazioni possono essere incrociate con dati dei telefoni, geolocalizzazione, attività sui social network e altre tracce digitali. Coprire il viso può rendere il riconoscimento più difficile, ma non garantisce di diventare invisibili. [18][19]

È ciò che viene definito chilling effect, l’effetto raggelante prodotto dalla sorveglianza. Per modificare un comportamento collettivo non occorre identificare tutti: basta che ciascuno ritenga possibile essere riconosciuto in seguito. Il Protocollo delle Nazioni Unite chiede che siano valutati anche questi effetti meno visibili, capaci di limitare la partecipazione e l’esercizio delle libertà fondamentali.

La pressione cambia anche l’aspetto e le relazioni interne alla protesta. Alcuni partecipanti hanno raccontato che in una piazza piena di persone mascherate diventa più difficile riconoscersi, leggere le espressioni degli altri e stabilire un contatto immediato. Una protezione necessaria sul piano individuale può quindi modificare, almeno in parte, l’esperienza collettiva.

Fotografare sotto sorveglianza

Per chi fotografa una protesta, questa trasformazione impone domande nuove. Una macchina fotografica e una telecamera di sorveglianza possono riprendere la stessa scena, ma producono archivi nati con finalità e responsabilità differenti. Il reportage costruisce una testimonianza destinata al pubblico; il sistema di controllo può isolare un volto, collegarlo a un nome e usarlo in un procedimento. Anche le immagini giornalistiche, però, una volta pubblicate possono essere estratte dal loro contesto, analizzate automaticamente e incrociate con altri archivi.

Durante e dopo un reportage occorre quindi valutare non soltanto che cosa mostrare, ma anche quando e come farlo: se pubblicare integralmente un volto, attendere prima della diffusione, eliminare i metadati non necessari o evitare sequenze che permettano di ricostruire gli spostamenti di una persona. Non esiste una regola valida per ogni situazione. Oscurare i volti può proteggere i partecipanti, ma può anche cancellarne la presenza politica, sottrarre individualità alla piazza e indebolire il valore testimoniale delle fotografie.

La mia esperienza in Georgia è all’origine di “Faceless Generation”, un progetto dedicato ai modi in cui le persone cercano di sottrarsi all’identificazione algoritmica attraverso occultamento, distorsione e ambiguità. Le maschere stampate in 3D, il trucco che modifica la percezione dei tratti e gli indumenti anti-biometrici non vengono presentati come soluzioni definitive. Servono piuttosto a rendere visibile il conflitto tra la necessità di apparire nello spazio pubblico e il desiderio di non essere trasformati in un dato.

Restare visibili

Rendersi invisibili a una macchina, ammesso che sia davvero possibile, non è un gesto privo di conseguenze. Un volto coperto può attirare l’attenzione della polizia, impedire l’accesso a un luogo o essere interpretato come un segnale di pericolo. Restare visibili, d’altra parte, significa accettare la possibilità di essere identificati, schedati e seguiti. L’invisibilità può proteggere, ma può anche spingere ai margini dello spazio pubblico.

Le tecnologie biometriche possono avere impieghi legittimi quando sono limitate a contesti precisi, regolate dalla legge e sottoposte a controlli indipendenti. In Georgia, però, colpisce soprattutto l’asimmetria tra le autorità, che dispongono degli strumenti per vedere, identificare, cercare e seguire i cittadini, e chi viene osservato, che sa poco dei criteri usati, degli archivi consultati e delle procedure disponibili per contestare un errore o far valere un diritto.

Restano domande molto concrete. Quali database vengono realmente interrogati? Per quanto tempo sono conservati i filmati? Chi è autorizzato a svolgere le ricerche? Quali soglie di affidabilità vengono applicate? Esistono valutazioni d’impatto pubbliche e audit indipendenti? E come può difendersi una persona identificata o accusata in modo errato?

Il caso georgiano mostra che il diritto di manifestare non dipende solo dalla possibilità formale di scendere in piazza. Conta anche ciò che accade alle immagini raccolte in quel momento e negli anni successivi. Quando un volto ripreso nello spazio pubblico può essere cercato, associato a un’identità e seguito nel tempo, la distanza tra testimonianza e sorveglianza si assottiglia. Il problema non è quindi soltanto chi viene riconosciuto oggi, ma quali forme di partecipazione resteranno possibili domani.

Abstract

Nel 2024 ho fotografato le proteste georgiane nate dopo le elezioni e la decisione del governo di rinviare fino al 2028 l’apertura dei negoziati con l’Unione Europea. In quelle piazze il volto, centrale nel racconto fotografico, è diventato anche un dato utilizzabile per identificare i partecipanti. Alla repressione fisica si sono affiancati controlli a distanza, analisi retroattive dei filmati e multe arrivate mesi dopo le manifestazioni.

Dal dicembre 2024 enti statali e Comune di Tbilisi hanno acquistato dispositivi e licenze di sorveglianza per circa 1,2 milioni di dollari. Il Ministero dell’Interno dispone inoltre da anni di Polyface, un sistema russo di riconoscimento facciale aggiornato più volte.

Le corrispondenze algoritmiche dipendono da soglie, qualità delle immagini e verifiche umane, ma le procedure georgiane restano poco trasparenti. La giurisprudenza della Corte europea e gli standard delle Nazioni Unite e del Consiglio d’Europa richiamano necessità, proporzionalità, tracciabilità e garanzie effettive.

Le maschere proteggono il volto ma non eliminano altri canali di identificazione e il loro uso è stato a sua volta vietato e sanzionato. Da questa tensione tra visibilità, testimonianza, resistenza ed esclusione nasce il mio progetto “Faceless Generation”.

Fonti

[1] Oxford Research Encyclopedia of Asian History, The Umbrella Movement of Hong Kong, 23 agosto 2023.

[2] The New York Times, In Hong Kong Protests, Faces Become Weapons, 26 luglio 2019.

[3] Reuters, India’s Use of Facial Recognition Tech During Protests Causes Stir, 17 febbraio 2020.

[4] Reuters, Facial Recognition Is Helping Putin Curb Dissent with the Aid of U.S. Tech, 28 marzo 2023.

[5] Filippo Venturi, Georgian Nightmare, progetto fotografico, 2024.

[6] Filippo Venturi, The Disrupted Dream, progetto fotografico, 2024.

[7] AlgorithmWatch, Seen and Silenced: How Russian Surveillance Software Suppresses Georgian Civilians Rights, 27 giugno 2026.

[8] Georgian Young Lawyers’ Association, The Ministry of Internal Affairs Uses Facial Recognition Technologies Against Peaceful Demonstrators for Total Control, 12 marzo 2025.

[9] OCCRP, Georgia’s Surveillance Surge: Chinese Cameras Spark Protest Crackdown Fears, 28 marzo 2025.

[10] OC Media, Georgian Dream is watching: how AI-powered surveillance is used against Tbilisi protesters, 29 maggio 2025.

[11] Associated Press, A Russia-like crackdown in Georgia is targeting protesters, rights activists and the media, 3 ottobre 2025.

[12] Radio Free Europe/Radio Liberty, Georgian Protesters Back on Streets as Ex-President Takes Cause to Trump Inauguration, 18 gennaio 2025.

[13] Civil Georgia, Report: Georgia Has Used Russian Facial Recognition System to Identify Protesters, 29 giugno 2026.

[14] Corte europea dei diritti dell’uomo, Glukhin v. Russia, ricorso n. 11519/20, 4 luglio 2023.

[15] Clément Nyaletsossi Voule, Relatore speciale delle Nazioni Unite sui diritti alla libertà di riunione pacifica e di associazione, Model Protocol for Law Enforcement Officials to Promote and Protect Human Rights in the Context of Peaceful Protests, realizzato in collaborazione con UNODC e OHCHR, A/HRC/55/60, 31 gennaio 2024.

[16] Consiglio d’Europa, Comitato consultivo della Convenzione 108, Guidelines on facial recognition, 28 gennaio 2021.

[17] National Institute of Standards and Technology, Face Recognition Technology Evaluation: Demographic Effects in Face Recognition, tabella riepilogativa aggiornata al 5 marzo 2025.

[18] European Data Protection Board, Guidelines 05/2022 on the use of facial recognition technology in the area of law enforcement, versione 2.0, adottata il 26 aprile 2023 e pubblicata il 17 maggio 2023.

[19] Alto Commissariato delle Nazioni Unite per i diritti umani, Impact of new technologies on the promotion and protection of human rights in the context of assemblies, including peaceful protests, A/HRC/44/24, 24 giugno 2020.

[20] Institute for Development of Freedom of Information, Massive Surveillance of Protesters and Inadequate Response of the Personal Data Protection Service, 15 aprile 2025.

[21] Legislative Herald of Georgia – Matsne, Law of Georgia on Personal Data Protection, testo consolidato, aggiornato al 10 giugno 2026.

Nota dell’autore

Ho scelto di inserire questa Nota per chiarire come utilizzo l’intelligenza artificiale (IA) nei miei testi. Così come auspico trasparenza per le immagini generate con IA (soprattutto quando imitano la fotografia, in particolare in questa fase storica), la ritengo importante anche nella scrittura. Mi piacerebbe che indicazioni di questo tipo comparissero più spesso anche nei giornali e nelle altre fonti che consulto, magari accompagnate da dettagli specifici nel caso di un uso più esteso o diversificato di questa tecnologia.

Nei miei articoli utilizzo strumenti basati sull’intelligenza artificiale come assistenti editoriali, ma le idee, le interpretazioni e le connessioni concettuali sono interamente umane e frutto della mia ricerca personale.

Impiego l’IA nella fase di revisione della bozza per individuare eventuali errori grammaticali, refusi o imprecisioni concettuali, verificare la correttezza di date e riferimenti, valutare la chiarezza del testo per un pubblico che potrebbe non conoscere i temi trattati (sigle, acronimi, termini tecnici) e ridurre le ripetizioni.

Valuto e verifico sempre ogni suggerimento dell’IA, consapevole che in alcuni casi può generare errori o “allucinazioni”, cioè dati inventati o distorti. Nessuna modifica proposta viene da me applicata automaticamente.

Non la utilizzo per generare contenuti originali, elaborare tesi o formulare giudizi. Ogni argomento, esempio e analisi proviene dal mio lavoro, dalla mia esperienza diretta o da fonti verificabili.

Alla ricerca della foce del torrente Cesuola / July 23, 2026 by Filippo Venturi

Cesena, febbraio 1990. Alla ricerca della foce del torrente Cesuola

Un’avventura riemersa grazie a una fotografia che non avevo mai visto e che oggi il mio amico d’infanzia Michele mi ha inviato.

Nel 1990 non avevamo smartphone, Internet o una quantità inesauribile di contenuti sempre a disposizione. La noia era dietro l’angolo e, per divertirci, dovevamo inventarci qualcosa. Credo che, in questo caso, anche il film I Goonies, che avevamo visto in parrocchia in quegli anni, abbia avuto un ruolo importante. Ci aveva insegnato che un’avventura poteva cominciare dietro casa, seguendo una traccia che gli adulti sembravano non vedere.

Dopo aver raccolto qualche informazione nei giorni precedenti, provammo a seguire il corso del Cesuola che passava attraverso la città o, più precisamente sotto la città, fermandoci davanti a ogni grata o apertura nel cemento, come se potesse nascondere l’ingresso di un passaggio segreto. A nove anni bastavano il rumore dell’acqua sotto la strada e la consapevolezza che un torrente scorresse invisibile sotto i nostri piedi per esaltarci e spingerci a proseguire.

Non ne conservo ricordi dettagliati, ma immagino che ci sporcassimo le scarpe, raccogliessimo bastoni e setacciassimo la città alla ricerca di indizi. Per qualche ora, la città degli adulti era diventata una mappa segreta che soltanto noi potevamo decifrare.

E alla fine la foce la trovammo!

Nel febbraio del 1990 gran parte del Cesuola era già nascosta sotto la città, ma il suo ultimo tratto, nell’area dell’ex Zuccherificio, scorreva ancora all’aperto fino al fiume Savio. Nove anni dopo ne sarebbe stata appaltata la tombatura, rendendo invisibile anche quell’ultimo tratto.

Nella fotografia siamo lì – io, Michele e sua sorella Francesca - davanti all’acqua e alla vegetazione ancora selvaggia, con l’aria soddisfatta di chi ha appena raggiunto un luogo remoto.

Ricordavo quell’avventura, ma senza immagini precise. Questa fotografia ha funzionato come un interruttore, riportando improvvisamente alla luce un bel periodo della mia vita. Mi sono tornate alla mente tante cose: la maglietta di Topolino, la giacchetta verde e altri dettagli che ora riconosco, anche se, fino a un attimo prima di ricevere la fotografia, li avevo completamente dimenticati.

Negli ultimi anni, con l’arrivo dell’intelligenza artificiale e delle immagini generate, abbiamo giustamente messo in discussione l’affidabilità della fotografia e la sua capacità di mentire. Rischiamo però di sottovalutare ciò che perderemo quando non sapremo più distinguere un’immagine nata perché qualcuno era davvero lì, nel mondo, da una prodotta artificialmente.

Basta però una vecchia fotografia di famiglia o tra amici, con tutto ciò che contiene senza che nulla sia stato scelto a tavolino, per riattivare connessioni e ricordi dimenticati e restituirci una vista sul passato nel modo più sincero possibile.

L'Odissea di Nolan e l'intelligenza artificiale / July 22, 2026 by Filippo Venturi

Probabilmente avrete letto delle polemiche sulla scelta di Lupita Nyong’o per interpretare Elena di Troia nel film "Odissea" di Christopher Nolan.

Al di là del fatto che qualunque attrice chiamata a incarnare "la donna più bella del mondo" sarebbe inevitabilmente finita sotto esame, in questo caso la causa principale delle contestazioni è stata il colore della sua pelle.

Qualcuno ha pensato bene di modificare con l’intelligenza artificiale un fotogramma del film (dove il viso è già deformato perchè sta gridando), alterando il volto dell’attrice per renderlo meno attraente e gettando benzina sul fuoco di una discussione animata da odiatori e attraversata da razzismo e disinformazione. Sui social l'immagine modificata sta girando parecchio.

Non è la prima volta e certamente non sarà l’ultima. Questo però rappresenta un ulteriore episodio che conferma il timore che l'IA, in ambito visivo, continui ad affermarsi come strumento per la manipolazione della realtà con finalità propagandistiche o divisive.

E la facilità di utilizzo rende alla portata di chiunque alterazioni che in passato richiedevano più competenze. Quindi, sì, potevano farlo prima con Photoshop o simili, ma ora può farlo chiunque con una semplice istruzione testuale o verbale (prompt).

Anche contenuti apparentemente innocui, come i meme, nei quali immagini e video generati con l’IA sono ormai sempre più diffusi, possono contribuire a questo processo di normalizzazione delle immagini false, rafforzando pregiudizi e rendendo sempre più incerto il confine tra ciò che è vero e ciò che è manipolato.

Faceless Generation - Un progetto sul riconoscimento facciale / July 13, 2026 by Filippo Venturi

Faceless Generation

Faceless Generation è una ricerca visiva e documentaria che mette in relazione fotografie di proteste realizzate in Europa e in Asia, ritratti nei quali i soggetti utilizzano dispositivi concepiti dall’autore per interferire con l’identificazione e simulazioni dei processi di sorveglianza biometrica. Questi diversi linguaggi confluiscono in un unico dispositivo narrativo, costruito attorno al rapporto tra volto, identità, controllo e spazio pubblico.

Il progetto nasce dall’esperienza del fotografo documentarista Filippo Venturi in Georgia, durante le proteste del 2024, nel corso delle quali ha osservato come le tecnologie di sorveglianza potessero essere impiegate su larga scala per identificare, rintracciare e colpire i manifestanti anche a distanza di tempo.

La domanda alla base è: che cosa accade quando il volto smette di essere soltanto il luogo dell’identità e diventa un dato da acquisire e classificare, a disposizione delle stesse autorità che il dissenso mette in discussione?

La sorveglianza biometrica è ormai presente negli aeroporti, frontiere, infrastrutture urbane, dispositivi personali e apparati di sicurezza. Il riconoscimento facciale promette sicurezza, efficienza e semplificazione dell’accesso, ma introduce una forma di controllo spesso invisibile, capace di trasformare la presenza nello spazio pubblico in una traccia permanente. Quando viene impiegato per sorvegliare le proteste, questo processo coinvolge direttamente la libertà di espressione, il diritto di manifestare e la possibilità di esprimere il dissenso senza essere automaticamente identificati.

A partire dall’esperienza georgiana, Venturi ha sviluppato una ricerca sulle strategie di occultamento, distorsione e ambiguità attraverso le quali l’immagine del volto può sottrarsi, confondersi o produrre un errore nello sguardo algoritmico. Il progetto si articola in cinque nuclei interdipendenti: il reportage delle proteste; la moda anti-biometrica della fittizia Maison Venturi; le maschere Anòmata, modellate con l’intelligenza artificiale e stampate in 3D; le sperimentazioni di trucco facciale concepite per alterare visivamente i tratti del volto; e il contro-archivio nel quale fotografie provenienti dall’archivio fotografico dell’autore vengono alterate e ricodificate, mettendo in scena sia strategie di camuffamento sia processi di riconoscimento e tracciamento.

Questo lavoro rende così visibile una contraddizione centrale del presente: in un mondo nel quale essere visibili significa sempre più essere identificabili, l’invisibilità può diventare una forma di resistenza, ma anche una nuova condizione di esclusione dallo spazio pubblico.

Presentazione estesa

Faceless Generation è una ricerca visiva e documentaria che mette in relazione fotografie di proteste realizzate in Europa e in Asia, ritratti nei quali i soggetti utilizzano dispositivi concepiti dall’autore per interferire con l’identificazione e simulazioni dei processi di sorveglianza biometrica. Fotografie documentarie, oggetti, immagini costruite e interventi digitali confluiscono così in un unico dispositivo narrativo, articolato attorno al rapporto tra volto, identità, controllo e spazio pubblico.

Il riconoscimento facciale è una tecnologia biometrica che identifica o verifica l’identità delle persone attraverso immagini fotografiche e video. I sistemi analizzano e confrontano una serie di caratteristiche del volto, come la distanza tra gli occhi, la conformazione del naso e della bocca, la forma del viso e altri elementi morfologici, traducendoli in dati misurabili. Oggi questa tecnologia viene impiegata in ambiti molto diversi: dalla sicurezza allo sblocco degli smartphone, dai controlli alle frontiere all’accesso a spazi pubblici e privati. La sua diffusione solleva tuttavia questioni etiche, politiche e sociali legate alla raccolta dei dati biometrici, alla possibilità di essere costantemente rintracciati e all’asimmetria di potere tra chi osserva e chi viene osservato.

Il progetto nasce dall’esperienza del fotografo documentarista Filippo Venturi in Georgia, durante le proteste del 2024 contro il governo. In quel contesto, Venturi ha osservato come le tecnologie di videosorveglianza potessero essere impiegate su larga scala per identificare, rintracciare e colpire i manifestanti anche a distanza di tempo, estendendo il controllo ben oltre il momento della protesta e lo spazio fisico della piazza.

La successiva introduzione del divieto di coprire il volto durante le manifestazioni ha reso ancora più evidente il conflitto tra sicurezza pubblica e diritto a sottrarsi all’identificazione. L’obbligo di essere riconoscibili può infatti trasformare il monitoraggio in una forma di sorveglianza di massa, incidendo sulla libertà di espressione, sul diritto di manifestare e sulla possibilità di esprimere il dissenso senza essere automaticamente schedati o rintracciati.

La domanda alla base del progetto è: che cosa accade quando il volto smette di essere soltanto il luogo dell’identità e diventa un dato da acquisire, classificare e utilizzare da parte delle stesse autorità che il dissenso mette in discussione?

Con l’accelerazione dello sviluppo tecnologico e la crescente integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi biometrici, il riconoscimento facciale è destinato a inserirsi in un numero sempre maggiore di dispositivi, infrastrutture urbane e apparati di sicurezza. Il controllo diviene così più capillare e, al tempo stesso, meno percepibile: non richiede necessariamente un’interazione consapevole, ma può agire a distanza, in modo continuo e automatizzato, trasformando la presenza nello spazio pubblico in una traccia permanente.

La ricerca si articola in cinque nuclei interdipendenti. Il primo raccoglie fotografie di proteste realizzate in Europa e in Asia, comprese le immagini scattate in Georgia nel 2024, che costituiscono l’origine documentaria e politica del lavoro.

Il secondo è dedicato alla Maison Venturi, una casa di moda immaginaria concepita per il progetto, attraverso la quale foulard, cappellini e altri capi di abbigliamento trasformano il corpo in una superficie di interferenza biometrica. I pattern, composti da frammenti e ripetizioni di tratti facciali, sono pensati anche per quelle circostanze in cui coprire il volto sia vietato, collocandosi in un territorio sospeso tra sperimentazione, provocazione e dimensione ludica.

Il terzo nucleo è costituito dalle maschere Anòmata, modellate con l’intelligenza artificiale per interferire con i sistemi di riconoscimento basati su quella stessa tecnologia e successivamente tradotte in oggetti fisici attraverso la stampa 3D. Realizzate in PLA, acido polilattico, le maschere presentano una texture che richiama la pelle umana e genera una tensione percettiva tra artificiale e organico, volto e superficie, identità e simulacro. Il loro nome deriva da una forma volutamente irregolare ispirata al greco e allude a entità prive di nome, difficili da ricondurre a un’identità stabile.

Il quarto nucleo è dedicato al trucco facciale, concepito per i contesti in cui sia vietato occultare il volto mediante maschere o capi di abbigliamento. Attraverso contrasti, campiture e geometrie, il trucco interviene sui riferimenti morfologici analizzati dai sistemi di riconoscimento, alterando la percezione della forma e delle proporzioni del volto e dei rapporti spaziali tra occhi, naso e bocca. Il viso rimane visibile, ma diventa una superficie mimetica e ambigua, più difficile da ricondurre a un’identità univoca.

Il quinto nucleo assume la forma di un contro-archivio nel quale fotografie realizzate dall’autore vengono alterate e ricodificate attraverso l’intelligenza artificiale. Le immagini mettono in scena sia possibili strategie di camuffamento sia processi di riconoscimento e tracciamento, rendendo visibili operazioni che, nella realtà, avvengono generalmente in modo opaco e al di fuori della percezione dei soggetti coinvolti.

Faceless Generation riflette infine sul mutamento del significato politico della visibilità. Nella tradizione moderna dell’arte, della fotografia e dei movimenti di emancipazione, diventare visibili ha spesso significato conquistare rappresentazione, voce e potere. Nell’epoca delle immagini algoritmiche, tuttavia, essere visibili significa sempre più essere misurabili, classificabili e tracciabili.

L’invisibilità può allora diventare una forma di resistenza, ma anche una nuova condizione di esclusione. Per sottrarsi allo sguardo algoritmico, l’individuo rischia infatti di dover rinunciare alla riconoscibilità, alla propria immagine e, simbolicamente, a una parte della propria identità pubblica.

Il progetto rende così visibile una contraddizione centrale del presente: la possibilità di esprimersi liberamente può richiedere di sottrarsi allo spazio pubblico proprio nel momento in cui si tenta di rivendicarlo.

Anòmata

Anòmata è il nome delle maschere ideate e realizzate da Filippo Venturi appositamente per il progetto visivo "Faceless Generation".

Il termine è un neologismo volutamente non standard, costruito a partire da un riferimento al termine greco ónoma (nome) e al prefisso privativo a-, evocando una pluralità di forme prive di nome, mai pienamente inscritte nel linguaggio simbolico né nei sistemi di riconoscimento.

La scelta di una forma linguistica irregolare riflette una condizione di instabilità semantica, analoga a quella dei volti rappresentati, mettendo in crisi l'atto del nominare. L’idea nasce dalle influenze dell’artista statunitense Zach Blas e dal pittore irlandese Francis Bacon.

Questa maschera non cancella un volto ma ne impedisce la nascita, sottraendolo alla funzione identificativa del ritratto. Il suo pattern, che richiama la pelle umana nei pori e nelle irregolarità, trasforma il volto in una superficie biologica comune, priva di tratti distintivi, più vicina al corpo che all’identità.

Le sue forme nascono dal gesto deliberatamente paradossale di delegare all’intelligenza artificiale (IA) la modellazione di superfici informi progettate per eludere l’intelligenza artificiale impiegata nei sistemi di riconoscimento facciale. Attraverso modelli generativi vengono prodotte configurazioni ambigue e instabili, capaci di neutralizzare la morfologia alla base del riconoscimento automatico e successivamente tradotte in maschere fisiche tramite stampa 3D. In questo processo, l’IA agisce al tempo stesso come strumento e come bersaglio, chiamata a generare ciò che eccede la propria logica classificatoria.