Dalla videosorveglianza statica alla sorveglianza distribuita: i wearable AI nel sistema europeo di protezione dei dati

This thesis examines the transformation of surveillance practices in the digital environment, highlighting the shift from static video surveillance to distributed forms of surveillance based on the use of artificial intelligence-enabled wearable devices. Its underlying premise is that this technological evolution does not merely constitute a quantitative extension of traditional surveillance systems but rather represents a qualitative shift that affects the legal categories through which the European data protection framework has so far regulated the phenomenon. Starting from the qualification of video surveillance as a form of personal data processing, the research analyses the European legal framework, with particular reference to Regulation (EU) 2016/679 (General Data Protection Regulation, GDPR), the guidelines issued by the European Data Protection Board, and the relevant national implementing legislation. Within this framework, the study examines the principles of lawfulness, necessity, and proportionality, together with the obligations relating to transparency, security, and accountability, assessing their adequacy in relation to processing models characterised by continuous data collection, ubiquity, and integration with algorithmic analysis systems. The research demonstrates that AI-powered wearable devices, by enabling forms of distributed surveillance that go beyond the traditional paradigm of location-based video surveillance, require a reinterpretation of the underlying assumptions of the current legal framework while amplifying the risks associated with profiling, automated processing, and the use of biometric data. The study argues that these challenges call for an evolutionary interpretation of the European data protection framework based on the complementary application of the GDPR and Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act, AI Act). From this perspective, the European model of AI governance, through instruments such as risk classification, accountability obligations, human oversight, and enforcement mechanisms, constitutes the necessary complement to the European data protection framework in addressing the specific risks posed by AI-powered wearable devices.

La presente tesi analizza la trasformazione delle pratiche di sorveglianza nel contesto digitale, evidenziando il passaggio dalla videosorveglianza statica a forme di sorveglianza distribuita basate sull'impiego di dispositivi wearable dotati di intelligenza artificiale. L'assunto di fondo è che tale evoluzione tecnologica non rappresenti una mera estensione quantitativa dei sistemi tradizionali, ma determini una discontinuità qualitativa che incide sulle categorie giuridiche attraverso cui il sistema europeo di protezione dei dati ha finora regolato il fenomeno. Muovendo dall'inquadramento della videosorveglianza quale trattamento di dati personali, la ricerca esamina il quadro normativo europeo, con particolare riferimento al Regolamento (UE) 2016/679 (GDPR), alle linee guida dell’European Data Protection Board e alla disciplina nazionale di adeguamento. In tale ambito, vengono analizzati i principi di liceità, necessità e proporzionalità, nonché gli obblighi di trasparenza, sicurezza e accountability, verificandone l'idoneità rispetto a modelli di trattamento caratterizzati da raccolta continua, ubiquità e integrazione con sistemi di analisi algoritmica. L'indagine mostra come i wearable AI, consentendo forme di osservazione diffusa che superano il paradigma della videosorveglianza localizzata, richiedano una rilettura dei presupposti applicativi della disciplina vigente e amplifichino i rischi connessi alla profilazione, ai trattamenti automatizzati e all'impiego di dati biometrici. La ricerca evidenzia come tali criticità richiedano un'interpretazione evolutiva del sistema europeo di protezione dei dati, fondata sull'integrazione tra il GDPR ed il Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act). In tale prospettiva, il modello europeo di governance dell'intelligenza artificiale, attraverso strumenti quali la classificazione del rischio, gli obblighi di accountability, la supervisione umana e i meccanismi di enforcement, costituisce il necessario completamento del sistema europeo di protezione dei dati rispetto ai rischi specifici posti dai wearable AI.