Tecnologia
Riconoscimento facciale errato: cittadino arrestato ingiustamente per un crimine mai commesso in uno Stato mai visitato
La tecnologia di riconoscimento facciale è di nuovo sotto tiro. Un caso che ha avuto eco nella stampa statunitense descrive come i software di face recognition abbiamo portato all’errato arresto di un uomo dello Stato Georgia.
Alla fine di novembre 2022, Randall Reid, 28 anni, era stato arrestato nella contea di DeKalb, in Georgia, dopo che le forze dell’ordine in Louisiana hanno utilizzato il riconoscimento facciale per collegarlo erroneamente al furto di borse di lusso a Baton Rouge, in Louisiana, Stato della Federazione dove il Reid mai era stato.
«Mi hanno detto che avevo un mandato della Jefferson Parish. Ho detto: “Cos’è la Jefferson Parish?”», ha detto Reid. «Non sono mai stato in Louisiana un giorno in vita mia. Poi mi hanno detto che era per furto. Quindi non solo non sono stato in Louisiana, ma non rubo nemmeno».
Reid, che è afroamericano, è stato rilasciato dopo cinque giorni. Lo sceriffo di Jefferson ha annullato il mandato a causa di divergenze come un neo sulla faccia di Reid. Secondo l’avvocato di Reid, Tommy Calogero, c’era anche una differenza di circa 20 chili tra Reid e il ladro di borse nell’immagine di sorveglianza.
Come riporta Summit News, la ricerca mostra che questa tecnologia ha maggiori probabilità di identificare erroneamente le persone di colore e quelle con la pelle più scura rispetto ai bianchi, ma nel complesso ha livelli di precisione bassi. Tale disparità ha spinto vari grandi gruppi Big Tech al ritiro del software per «razzismo» sistemico, nel senso letterale del razzismo del sistema informatico. Forse per farsi perdonare, i grandi nomi della tecnologia dichiararono una surreale «pausa» del software durante le rivolte violente e precipuamente razziste del 2020 seguite alla morte del tossico pregiudicato George Floyd.
Come riportato da Renovatio 21, la tecnologia di riconoscimento facciale è ovunque presente nell’incubo biototalitario elettronico della Cina comunista, dove sarebbe perfino usata per rilevare la «fedeltà al partito», oltre che nella sorveglianza della minoranza uigura. Un video pubblicato di recente mostra come vi siano occidentali che festeggino davanti ad un distributore automatico che, invece che chiederti danaro, ti scansiona la faccia e te lo preleva elettronicamente.
Ma non solo la Repubblica Popolare ne fa uso: è stato proposto in Gran Bretagna di utilizzare la face recognition per impedire ai non vaccinati di entrare al pub. In Corea la tecnica è stata testata per l’individuazione di persone positive al COVID; identica cosa è stata fatta per gli Emirati Arabi Uniti. Il riconoscimento facciale, è emerso il mese scorso, è utilizzato anche dalla polizia spagnuola per identificare i sospetti.
L’Uganda, che avrebbe acquistato la tecnologia dai cinesi, l’avrebbe utilizzata per reprimere il dissenso durante le proteste antigovernative. Israele la utilizzerebbe invece per il controllo dei palestinesi. Bambini sospettati di crimini sono monitorati in tempo reale via riconoscimento facciale in Argentina.
Un uso controverso della face recognition è ora implementato in Ucraina.
In un episodio freschissimo, la scorsa settimana la tecnologia di scansione facciale è stata utilizzata per rimuovere una madre dalla sala concerti newyorkese Radio City Music Hall a causa della sua affiliazione con uno studio legale in contenzioso contro i proprietari del locale.
Tuttavia, c’è anche l’esempio del Texas, che quest’anno ha denunziato Facebook per centinaia di miliardi di dollari inerentemente alla questione del riconoscimento facciale.
Come riportato da Renovatio 21, due settimane fa il Patriarca di Mosca e di Tutte le Russie della Chiesa Ortodossa Cirillo I ha preso posizione contro l’idea di una società basata sul controllo elettronico dei corpi umani.
Sorveglianza
Il WiFi può vedere le persone attraverso i muri
Un’equipe di ricercatori ha elaborato tramite il machine learning un modo per rilevare delle forme, comprese quelle degli esseri umani, utilizzando solo segnali WiFi, oramai onnipresenti nelle case e in altri spazi.
In un documento ancora da sottoporre a revisione paritaria, i ricercatori della Carnegie Mellon University hanno escogitato un metodo di deep learning per mappare la posizione di più soggetti umani analizzando la fase e l’ampiezza dei segnali WiFi ed elaborando algoritmi di visione artificiale.
«I risultati dello studio rivelano che il nostro modello può stimare la posa di più soggetti, con prestazioni paragonabili agli approcci basati su immagini, utilizzando i segnali WiFi come unico input», ha concluso il team in un documento.
Le immagini allegate alla prestampa mostrano le pose di vari soggetti umani in posizioni differenti con dettagli decisamente sorprendenti.
Gli scienziati suggeriscono che il WiFi potrebbe servire come un modo molto più economico e già ampiamente utilizzato nella quotidianità per le connessioni, per rilevare la posizione esatta delle persone rispetto ai più tradizionali sistemi di telecamere e LIDAR.
«In effetti, la maggior parte delle famiglie nei paesi sviluppati ha già il WiFi a casa e questa tecnologia può essere ridimensionata per monitorare il benessere delle persone anziane o semplicemente identificare comportamenti sospetti a casa», si legge nella loro relazione.
Non è la prima volta che gli scienziati tentano di «vedere attraverso i muri» utilizzando i segnali WiFi. Nel 2018, i ricercatori del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory del MIT hanno escogitato un modo per analizzare i segnali radio che rimbalzano sui corpi delle persone, per determinare la loro posizione sotto forma di figure stilizzate in movimento.
Quest’ultima tecnologia si basa su quella ricerca, portando potenzialmente a un modo conveniente per rintracciare l’esatta ubicazione di più di un solo individuo e con maggiore fedeltà. Si aprono, dunque, nuove frontiere per la sorveglianza elettronica continua.
La privacy diventa ogni giorno di più un lontano ricordo. Considerando l’attuale panorama dei dispositivi domestici cosiddetti «intelligenti», quasi tutti i nostri elettrodomestici, le auto e le case sono progettati per semplificarci la vita e automatizzare le attività che svolgiamo quotidianamente – tuttavia raccolgono nel processo informazioni su di noi e comunicano tali informazioni a qualcuno, con effetti talvolta devastanti.
Come riportato da Renovatio 21, a inizio anno era emerso come un robot aspirapolvere scattasse foto alle persone in bagno, foto che in almeno un caso erano poi finite in rete.
Problemi di privacy ancora più consistenti, se possibile, sono provocati dal fatto che, ad insaputa dei pazienti, foto mediche private potrebbero essere finite per addestrare l’Intelligenza Artificiale.
Tecnologia
Come Terminator 2: scienziati creano robot in grado di sciogliersi e passare attraverso le sbarre di una prigione
Un team di ricercatori sino-americani ha creato un vero robot umanoide che cambia forma – o nel loro gergo, «modificazione della forma» – in grado di liquefarsi e poi riformarsi di nuovo. In altre parole, il piccolo robot assomiglia molto a un prototipo del T-1000, antagonista nella famosa pellicola diretta da James Cameron Terminator 2 del 1991.
In un nuovo studio pubblicato sulla rivista Cells, gli scienziati hanno voluto colmare il divario tra robot tradizionali dal corpo duro e robot «morbidi» tipicamente realizzati con materiali più malleabili conseguentemente più deboli.
It’s not exactly the T-1000—yet. But researchers have created a liquid metal robot that can mimic the shape-shifting abilities of the silvery, morphing killer robot in Terminator 2: Judgement Day. https://t.co/tyNW1CPLCy pic.twitter.com/WV5NIsQQHn
— News from Science (@NewsfromScience) January 25, 2023
Nel video diffuso dagli scienziati, un robot a forma di omino LEGO si scioglie attraverso le minuscole sbarre di una prigione, in chiaro omaggio a una delle scene più iconiche dove Robert Patrick, nelle vesti dell’androide mutaforma Terminator-1000 assume le forme più improbabili, divenendo perfino parte del pavimento e, appunto, passando attraverso delle inferriate. Tali effetti furono consentiti a James Cameron dalla sua insistenza pionieristica riguardo la tecnologia visiva del morphing, ora considerabile come preistoria degli effetti speciali digitali.
Per creare il loro robot liquido, gli scienziati ha creato una nuova forma di materiale a spostamento di fase a base di gallio chiamato «materia di transizione di fase solido-liquido magnetoattivo» (MPTM).
Mentre altri materiali sfasanti richiedono una fonte di calore esterna come pistole termiche e correnti elettriche, l’MPTM deve solo essere indotto da un campo magnetico prima di riscaldarsi, grazie alle particelle magnetiche incorporate nel gallio, scrive Futurism. Questi, combinati con il basso punto di fusione del metallo di poco meno di 30°C, rendono facile per un robot fatto di questo materiale liquefarsi in tempi relativamente brevi.
«Le particelle magnetiche qui hanno due ruoli», ha spiegato in un comunicato stampa l’autore senior Carmel Majidi, ingegnere alla Carnegie Mellon University. «Uno è che rendono il materiale sensibile a un campo magnetico alternato, quindi puoi, attraverso l’induzione, riscaldare il materiale e causare il cambiamento di fase. Ma le particelle magnetiche danno anche ai robot la mobilità e la capacità di muoversi in risposta al campo magnetico».
I ricercatori ritengono che la MPTM potrebbe avere applicazioni utili, anche se altamente specifiche, in sfide ingegneristiche e mediche.
Oltre alla dimostrazione che richiama l’iconico personaggio cinematografico, il team ha anche usato il proprio robot – questa volta assumendo la forma più pratica di un blocco sottile per estrarre un oggetto estraneo da un modello di stomaco umano sciogliendosi su di esso e poi divincolandosi dall’organo.
«Il lavoro futuro dovrebbe esplorare ulteriormente come questi robot potrebbero essere utilizzati in un contesto biomedico», ha affermato il Majidi. «Quello che stiamo mostrando sono solo dimostrazioni una tantum, prove di concetto, ma saranno necessari molti più studi per approfondire come questo potrebbe effettivamente essere utilizzato per la somministrazione di farmaci o per rimuovere oggetti estranei».
Economia
Calo delle auto elettriche vendute in Germania
Il numero di auto elettriche vendute nei primi sei mesi in Germania è drasticamente diminuito rispetto allo scorso anno, tanto che l’obiettivo del governo di 15 milioni di auto elettriche su strada entro il 2030 sembra ancora più utopico di prima.
In questo 2023, solo il 15% delle auto nuove è alimentato elettricamente. Uno dei motivi potrebbe essere la fine dei sussidi governativi sui prezzi, che rende le auto elettriche solo per i ricchi.
Una reintroduzione dei sussidi è problematica, tuttavia, perché 1) aumenterebbe l’indebitamento del governo e 2) sia il partito Liberaldemocratico che il Partito dei Verdi sono contrari.
Inoltre, secondo uno studio della Deutsche Automobil Treuhand, non c’è un’ampia accettazione dell’«elettromobilità» tra la popolazione. Secondo lo studio, due terzi degli intervistati, ad esempio, non considerano ancora «matura» la tecnologia delle autovetture.
Un altro motivo del flop è che l’aumento dei costi energetici rende la mobilità elettrica più costosa delle auto alimentate a combustibili fossili.
Una conseguenza del flop dell’elettromobilità? L’attuale crisi del produttore di batterie Varta, che ha registrato un calo dei ricavi dell’8,5% nel secondo trimestre.
L’aumento di auto elettriche è una questione da non prendere alla leggera: la California, per esempio, annuncia orgogliosa la fine delle auto a combustibile per poi dire ai propri cittadini di non ricaricare l’auto perché potrebbe produrre blackout nello Stato.
Come riportato da Renovatio 21, il CEO della Formula 1 Stefano Domenicali a inizio anno aveva detto in un’intervista che la F1 mai diverrà elettrica.
Il tema della produzione delle batterie e dell’approvvigionamento di litio rimane una grande sfida politica che i nostri politici sembrano non aver capito.
La Cina nel frattempo si muove verso la nuova tecnologia delle batterie a ioni di sodio.









