Con l'espansione della tecnologia di riconoscimento facciale negli spazi pubblici britannici, una nuova generazione di designer ritiene che la privacy potrebbe diventare la prossima grande tendenza della moda.
Alcune aziende stanno ora aggiungendo "pattern avversari" ai loro capi d'abbigliamento: combinazioni attentamente studiate di forme, colori e motivi ripetuti che sfrutterebbero le debolezze di alcuni sistemi di visione artificiale.
Questi designer affermano che i progressi nell'informatica hanno reso più semplice includere tali pattern in capi vendibili commercialmente. Gli esperti avvertono che l'efficacia di questi pattern dipende dal sistema di sorveglianza e dalle condizioni in cui viene utilizzato. Ciononostante, Nick Tidball, co-fondatore del marchio di abbigliamento Vollebak, ritiene che l'"abbigliamento avversario" potrebbe presto diventare mainstream.
"I sentimenti anti-sorveglianza sono così diffusi che basterebbe che una celebrità indossasse uno di questi capi – già popolari nella moda controculturale – a un evento di alto profilo perché decollasse davvero", ha dichiarato.
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Modelle che indossano creazioni di Cap_able, che le commercializza come in grado di rendere più difficile il riconoscimento da parte dell'IA. Fotografia: PR
"Il cosiddetto 'abbigliamento avversario' funziona su più livelli. Oltre a offrire protezione pratica, è alla moda e divertente. Lancia una dichiarazione pubblica forte, condivisa da molte persone, diffonde maggiore consapevolezza sull'importanza della privacy e aiuta a stimolare il dibattito pubblico."
A differenza della tradizionale TV a circuito chiuso, i moderni sistemi di visione artificiale possono identificare i volti, tracciare gli individui attraverso più telecamere e cercare nei filmati su larga scala.
I recenti progressi nell'IA generativa hanno reso questo tipo di identificazione automatizzata più economica e più ampiamente disponibile per polizia, rivenditori e imprese private. Gli organismi di controllo biometrico britannici hanno messo in guardia contro questa espansione e chiesto più leggi e un regolatore per prevenire abusi.
Le prove di abusi – e il fatto che le persone nere e asiatiche hanno maggiori probabilità di essere identificate erroneamente rispetto ai bianchi – hanno portato a una crescente preoccupazione pubblica. Un recente sondaggio ha mostrato che quasi il 60% delle persone riteneva che il riconoscimento facciale fosse "un altro passo verso la trasformazione del Regno Unito in una società di sorveglianza".
La Dott.ssa Jennifer Bell, docente senior specializzata in IA creativa, moda e cultura digitale presso la Nottingham School of Art & Design, ha affermato che l'abbigliamento con design anti-riconoscimento facciale sta diventando più accessibile a prezzi da alta strada e viene commercializzato a un'ampia gamma di persone. "Questa crescente consapevolezza, combinata con costi inferiori, spesso arriva poco prima del punto di svolta verso un vero momento culturale", ha detto.
Daniel Preuß, co-fondatore del marchio di abbigliamento Urban Privacy, ha affermato che la nuova tecnologia ora consente di "unire uno stile intelligente e sorprendente con una protezione invisibile".
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Modelle che indossano magliette Urban Privacy. Fotografia: Urban Privacy
Ha sottolineato che, poiché i sistemi di sorveglianza sono così potenti, nessun design può garantire di non essere rilevati. Ma ha aggiunto: "il valore aggiunto della moda è diffondere consapevolezza e alimentare il dibattito pubblico."
Preuß ha affermato che i suoi design utilizzano stampe su larga scala, tagli asimmetrici e forme ispirate allo streetwear per confondere gli algoritmi di riconoscimento facciale. L'azienda afferma che il suo cappotto Urban Ghost ha LED integrati nel cappuccio che emettono luce infrarossa per abbagliare le telecamere di sorveglianza notturna.
Preuß, che ha co-fondato la sua azienda dopo aver letto sul Guardian le rivelazioni di Edward Snowden sulla sorveglianza statunitense, ha affermato che i suoi design giocano sul fatto che "i sistemi di riconoscimento facciale vanno in tilt quando vedono più volti contemporaneamente".
"I nostri pattern giocano con quel caos, confondono gli algoritmi e rendono molto più difficile individuarti", ha detto.
Tuttavia, Bell ha osservato che "nessuno di questi prodotti è stato testato e provato, e molte di queste tecnologie di sorveglianza possono gestire una piccola resistenza... [ma] anche se i design non funzionano perfettamente, la moda è anche un segno visibile di resistenza." I consumatori si uniscono per fare una dichiarazione visibile.
Una maglia creata da Cap_able. Fotografia: PR
Rachele Didero, fondatrice di Cap_able – un marchio che produce abbigliamento progettato per rendere più difficile il riconoscimento da parte dell'IA – ha affermato che l'interesse per la sua azienda è aumentato vertiginosamente negli ultimi anni. "Quando ho iniziato nel 2018, la gente pensava che stessi disegnando maschere per rapine in banca", ha detto.
"Ma ora queste preoccupazioni non sono più di nicchia. Le generazioni più giovani hanno sempre più paura dell'IA e sono preoccupate per la loro privacy", ha aggiunto. "Le persone che indossano questi prodotti sono i pionieri. Il mainstream sta rapidamente recuperando terreno, specialmente quando le grandi aziende vedono il potenziale di profitto e spingono questa tendenza nello spazio pubblico popolare, cambiando il modo in cui ci vestiamo su larga scala."
Tuttavia, Tidball ha osservato che se la moda anti-sorveglianza diventerà mainstream potrebbe in ultima analisi dipendere più dai governi che dai designer. "Se questo abbigliamento si rivelasse davvero efficace, potrebbe diventare politico molto rapidamente", ha detto. "Quindi questo tipo di abbigliamento potrebbe finire per essere vietato."
Domande Frequenti
Ecco un elenco di FAQ sull'abbigliamento avversario scritte in tono naturale con risposte chiare e concise.
Domande di Livello Base
1 Cos'è esattamente l'abbigliamento avversario
È un abbigliamento stampato con un motivo speciale, spesso dall'aspetto strano. Il motivo è progettato per confondere i sistemi di riconoscimento facciale basati sull'IA, rendendo chi lo indossa invisibile o identificato erroneamente dalle telecamere.
2 Come inganna una telecamera
I sistemi di riconoscimento facciale cercano caratteristiche specifiche. I pattern avversari aggiungono piccole distorsioni calcolate che l'IA interpreta male. Per l'IA, il pattern potrebbe assomigliare a una persona diversa, a un animale o semplicemente a una macchia di rumore, non a un volto umano.
3 Questa roba è reale o è solo una cosa da film
È reale, ma per lo più ancora in laboratori di ricerca e demo proof-of-concept. Non puoi ancora comprare una felpa dell'invisibilità affidabile al centro commerciale. I ricercatori hanno ingannato con successo i sistemi in test controllati, ma l'uso nel mondo reale è molto più difficile.
4 Questi vestiti diventeranno comuni a breve
Probabilmente no per l'uso quotidiano. I pattern sono molto fragili: funzionano meglio da un'angolazione specifica, con un'illuminazione specifica e su una persona specifica. Un leggero cambiamento di postura o un modello di telecamera diverso può rompere l'inganno.
5 Perché qualcuno dovrebbe voler indossare questo
Gli attivisti per la privacy e le persone preoccupate per la sorveglianza di massa potrebbero voler evitare di essere tracciati dalle telecamere pubbliche. Altri potrebbero usarlo per espressione artistica o per protestare contro la tecnologia di riconoscimento facciale.
Domande di Livello Intermedio/Avanzato
6 Come vengono progettati i pattern
È un processo chiamato apprendimento automatico avversario. I ricercatori forniscono a un'IA di riconoscimento facciale migliaia di immagini, quindi usano un computer per evolvere un pattern che confonda al massimo l'algoritmo dell'IA. Il pattern è essenzialmente un trucco digitale ottimizzato per quel modello di IA specifico.
7 Funziona su tutti i sistemi di riconoscimento facciale
No. Un pattern progettato per ingannare un'IA potrebbe non funzionare su un'altra. È come una chiave che si adatta a una sola serratura. Pattern universali più avanzati sono in fase di ricerca, ma non sono ancora affidabili.
