Il riconoscimento delle emozioni attraverso i sistemi di Intelligenza Artificiale: profili giuridici nel contesto europeo.

La presente tesi analizza il riconoscimento delle emozioni attraverso i sistemi di l’Intelligenza Artificiale, con particolare attenzione agli aspetti giuridici connessi all’uso dei dati biometrici emozionali. Nel primo capitolo si introduce la teoria delle emozioni primarie di Paul Ekman, evidenziandone l’influenza sulla progettazione di sistemi di AI in grado di rilevare espressioni facciali tramite il Facial Action Coding System (FACS). Viene inoltre approfondito il concetto di Affective Computing, con una panoramica sulle modalità di input e sulle principali applicazioni. Il secondo capitolo si concentra sulla regolamentazione del dato biometrico nel Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR), analizzando i criteri secondo cui il dato biometrico diventa sensibile e i limiti al suo utilizzo, con riferimento a casi concreti come l’Intelligent Portable Control System. Viene approfondita l’applicabilità dell’art. 22 GDPR ai sistemi di Emotional AI e il rischio di profilazione e discriminazione automatizzata. Infine, il terzo capitolo esamina la disciplina prevista dall’AI Act, con focus sulla classificazione dei sistemi di riconoscimento emozionale tra quelli ad alto rischio o a rischio inaccettabile, analizzando le disposizioni rilevanti (art. 5, Considerando 18 e 44). Si discutono gli obblighi per fornitori e utilizzatori in termini di trasparenza, supervisione umana e mitigazione dei bias. La tesi si conclude con un confronto tra AI Act e GDPR, evidenziandone punti di contatto e divergenze in termini di finalità e ambiti di applicazione.