Equità nei sistemi di riconoscimento facciale: criticità e possibili soluzioni

Il crescente utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale nel riconoscimento facciale ha fatto emergere come queste spesso risultino polarizzate nell’identificazione e classificazione dei soggetti, determinando giudizi errati e disparità di trattamento che possono avere pesanti ripercussioni sulla vita degli individui. Questo problema è solitamente causato dai pregiudizi sviluppati dall’algoritmo, i quali tendono a manifestarsi più facilmente nei casi in cui l’identificazione del soggetto risulta più complessa. Studi e fatti di cronaca riportati in questa tesi hanno evidenziato come l’iniquità degli algoritmi di riconoscimento facciale dipenda spesso da caratteristiche del soggetto quali etnia, genere ed età. La presente tesi analizza questo fenomeno e si suddivide in due parti principali: la prima introduce la tecnologia del riconoscimento facciale ed approfondisce i motivi per cui questa manca d’imparzialità, affiancando diversi studi per approfondire le disparità tra alcuni dei sistemi attualmente in commercio. La seconda parte propone invece alcune soluzioni affinché l’utilizzo di questi sistemi risulti maggiormente equo.