Per rispondere a questa domanda, cerchiamo prima di tutto di fare chiarezza su cosa intendiamo per ambito forense. Questo termine si riferisce a tutte quelle applicazioni dell’intelligenza artificiale utilizzate a fini investigativi, con lo scopo di supportare indagini e procedimenti legali. In altre parole, l’AI può essere impiegata per analizzare prove, raccogliere dati o fornire supporto tecnico in contesti giudiziari e investigativi. Fra i numerosi ambiti applicativi di queste tecniche, un esempio che esploreremo insieme in questo articolo riguarda la forensica delle immagini.
L’IA nella forsensica delle immagini
La forensica delle immagini è una disciplina che si occupa dell’analisi e della verifica dell’autenticità di immagini digitali. Viene spesso usata per investigare casi criminali o risolvere dispute legali. Infatti, oggi, esistono strumenti sempre più avanzati in grado di rimuovere e sostituire con estrema precisione parti di un’immagine, a fini manipolativi o diffamatori.
Con l’avvento dell’intelligenza artificiale (IA), la forensica delle immagini ha vissuto una profonda evoluzione: l’IA ha permesso di rilevare manipolazioni, migliorare la qualità delle immagini e identificare zone dell’immagine rimosse oppure aggiunte così da poterne verificare la veridicitá. Infatti, le immagini digitali possono essere facilmente modificate con software come Photoshop, ma gli algoritmi di IA possono analizzare i metadati e la struttura dell’immagine per individuare incongruenze che indichino la presenza di una possibile manipolazione.
Cosa sono i deepfake?
L’IA può essere utilizzata anche per lo studio dei video, ad esempio per l’analisi dei cosiddetti deepfake. Il deepfake rappresenta una vera e propria sfida nella forensica delle immagini, in quanto le nuove tecnologie consentono di creare immagini e video altamente realistici di eventi o persone che non esistono nella realtà, in alcuni casi, anche qui, con fini diffamatori. Si possono quindi utilizzare reti neurali che permettano di identificare con successo i media generati da quelli non generati. Un esempio di software di questa tipologia è FaceForensic++.
Riconoscimento biometrico e facciale
Altri esempi applicativi, sono i software che effettuano riconoscimenti biometrici e facciali. Gli algoritmi di machine learning possono infatti analizzare immagini di volti e confrontarle con vasti database di fotografie per identificare persone coinvolte in crimini o altre attività illegali. Questa tecnologia è utilizzata da agenzie governative e forze di polizia in tutto il mondo, per identificare sospetti o localizzare persone scomparse. Un esempio famoso di questa tecnologia è Clearview AI, usata largamente da parte delle forze di polizia e che consente di identificare una persona partendo da una foto, comparandola con miliardi di immagini disponibili online, come quelle presenti sui social media.
Rubrica a cura di Generazione Stem