Face liveness detection nel mondo del lavoro

La face liveness detection (o riconoscimento facciale) è impiegata oggi in molti settori, non solo per scopi di sicurezza (ad esempio al servizio delle forze dell’ordine e non solo nei regimi dittatoriali), ma anche in molti altri ambiti della nostra vita quotidiana, principalmente in quello commerciale.

Tra gli usi più avanguardistici di questa tecnica vi è, inoltre, quello legato alle assunzioni e in generale al mondo del lavoro.

Vediamo, allora, come viene impiegata e quali sono le sue caratteristiche principali, i vantaggi e i rischi ad essa relativi.

Che cos’è la face liveness detection?

Il riconoscimento facciale è una tecnica biometrica che permettere di riconoscere il volto di una persona.

Rispetto ad altre tecniche biometriche è molto vantaggiosa perché permette di riconoscere immagini a distanza, quindi senza interazione con la persona.

Perciò, la face liveness detection può essere utilizzata come misura di sicurezza poiché permette di rilevare dove e per quanto tempo un soggetto è presente in un determinato luogo.

Per di più, è una tecnologia abbastanza economica, poiché comporta un’elaborazione dei dati meno costosa rispetto ad altre tecniche biometriche.

Per funzionare al meglio, tuttavia, richiede una buona illuminazione dei locali in cui è desiderato l’impiego.

In condizioni non ottimali in termini di luminosità, potrebbe riportare degli errori nel calcolo dei dati raccolti.

Inoltre, maggiore è il cambiamento delle espressioni facciali, maggiore è la probabilità che il sistema non riesca a captare efficacemente i volti.

Come viene impiegata in ambito lavorativo e quali sono i rischi?

I datori di lavoro, ed in particolare le grandi aziende, ad esempio i colossi come Amazon, stanno iniziando ad utilizzare meccanismi di riconoscimento facciale per agevolare le funzioni di sicurezza, ma anche i compiti svolti dal dipartimento delle Risorse Umane, ma i rischi non sono di poco conto.

Utilizzare i dati raccolti tramite tecniche di riconoscimento facciale, può comportare dei rischi non indifferenti per i diritti umani.

La face liveness detection di seconda generazione si basa su tecnologie di machine learning, le quali consistono nell’apprendimento autonomo di computer sulla base di alcuni parametri che vengono loro forniti.

L’utilizzo di dati biometrici può comportare degli errori sistematici detti bias induttivi dell’algoritmo.

Tali bias, ad esempio, possono essere causati dall’inserimento di dati non corretti all’interno del sistema di machine learning.

I bias induttivi possono verificarsi sotto forma di due errori. Nel primo caso, le informazioni fornite al sistema non rappresentano la realtà; nel secondo i dati rappresentano pregiudizi esistenti.

Questo può creare un problema di discriminazione all’interno di pratiche di assunzione o di valutazione del personale.

Se il sistema di riconoscimento facciale ha ricevuto istruzioni relative ad assunzioni fondate sulla differenza di sesso oppure alle percentuali di illeciti penali commessi da individui in base al Paese di origine, l’intelligenza artificiale produrrà esiti che andranno a confermare tali tendenze.

La responsabilità dei risultati ottenuti sarà a capo dei datori di lavoro che sceglieranno di utilizzare un simile sistema automatizzato di selezione e valutazione del personale.

Applicare tecniche biometriche all’ambito lavorativo può causare seri rischi relativi alla privacy dei lavoratori.

Le tecnologie in parola tornano assai utili allea ziende in molte occasioni, come, per esempio, nel controllo dei luoghi di lavoro, per massimizzare i profitti ovvero per ridurre le perdite dovute allo scarso rendimento del lavoratore.

Tuttavia, è necessario sempre tenere a mente i limiti sul trattamento dei dati personali.

Alcuni suggerimenti per prevenire i rischi di violazione della privacy

Sicuramente la privacy è il diritto più esposto a minacce, quando si parla di datibiometrici.

Il rispetto del GDPR (Regolamento UE 2016/679) è sicuramente il primo step da attuare per evitare di incorrere in pregiudizi nei confronti della riservatezza dei lavoratori.

Il datore di lavoro dovrà, pertanto, considerare che l’utilizzo di determinati strumenti tecnici, quali i sistemi di face liveness detection, dovrà essere subordinato al consenso dei lavoratori.

Essi, infatti, hanno la facoltà di negare l’autorizzazione all’elaborazione di quei dati che permettono di identificare in modo univoco la persona (art. 9 GDPR).

Nello specifico, ai sensi del punto 4 delle Linee Guida WP259, il consenso deve essere espresso esplicitamente quando vengono impiegati processi in cui il rischio per la protezione dei dati personali è molto elevato: questo è il caso dei sistemi di riconoscimento facciale.

Tale ostacolo potrebbe essere facilmente superato facendo firmare una dichiarazione scritta al lavoratore, che, però, ha il diritto di revocarla in ogni momento.

Una Valutazione d’impatto (“DPIA”) sui dati personali è, inoltre, prevista in determinate situazioni, qualora il monitoraggio sia effettuato su larga scala (artt. 35-36 GDPR).

Si tratta di un test volto a verificare le modalità di attuazione del trattamento previsto e le relative finalità, la necessità e la proporzionalità del trattamento, i rischi e le misure di prevenzione.

Altri due metodi di protezione dei dati acquisiti tramite riconoscimento facciale sono quelli dell’anonimizzazione e della pseudonimizzazione.

Il primo non permette di individuare a quale soggetto di riferiscano i dati; il secondo consente di determinare l’identità del soggetto tramite i dati raccolti, ma solo attraverso la conoscenza di ulteriori elementi informativi, i quali dovranno essere conservati separatamente.

Infine, è necessario predisporre misure di garanzia per la sicurezza dei dati stessi (art. 32 GDPR), consistenti in: una strategia di Data Loss Prevention (DLP), un piano di Disaster Recovery e una politica di backup dei dati conforme al GDPR.

Conclusioni

Le aziende, dunque, non possono più ignorare le nuove tecnologie e la loro applicazione all’organizzazione del personale, poiché tali scoperte permettono di velocizzare alcuni processi, rendendoli meno costosi.

Tuttavia, i datori di lavoro devono considerare i limiti legali dai quali può scaturire una responsabilità, eventualmente avvalendosi dei servizi di un esperto avvocato.

Le tecniche biometriche, al pari dell’intelligenza artificiale, sono scoperte scientifiche di ultima generazione e come tali possono avere effetti sia positivi che negativi, tutto dipende dall’uso che ne viene fatto.