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.
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