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Scanner comportamentali a Berlino: la polizia vuole addestrare l'IA con dati reali

La polizia di Berlino sperimenta la videosorveglianza assistita dall'IA. Una nuova legge di polizia consente di riutilizzare dati reali per test e addestramento, anche presso aziende private.

TecnologiaNotiziaGiulia FerrariPubblicato: 15 settembre 20265 min di letturaFonti 2
Scanner comportamentali a Berlino: la polizia vuole addestrare l'IA con dati reali

Berlino porta avanti la videosorveglianza assistita dall'IA. Il 7 settembre 2026 netzpolitik.org ha reso pubblico il capitolato del "Progetto per la sperimentazione di tecnologie video assistite dall'IA". La notizia esce mentre è in corso un attacco informatico all'amministrazione berlinese: secondo gli autori, sono spariti circa 1,5 milioni di file.

Cosa devono fare gli scanner comportamentali

Il progetto prevede telecamere fisse e mobili, oltre a droni. Secondo il capitolato, il sistema rileva tutto ciò che si muove intorno agli oggetti da proteggere. Poi lancia un allarme quando oggetti o schemi di movimento risultano anomali. Un agente verifica la segnalazione. Il software non decide da solo, ma fa una preselezione.

Il conflitto sta proprio qui. Gli scanner comportamentali si basano su caratteristiche rilevabili a distanza e producono elenchi di segnalazioni per chi alla fine decide. I tassi di errore e le distorsioni sistematiche non sono un problema operativo che arriva dopo: fanno parte della tecnologia stessa.

Nuova legge, nuovi percorsi dei dati

Il secondo tassello arriva poco più di una settimana dopo. Il 15 settembre 2026 netzpolitik.org ha riferito della novella della legge di polizia. Il testo contiene norme che permettono di trattare ulteriormente i dati personali per testare o addestrare sistemi di IA. Un'interrogazione dei Linke chiedeva se in questo modo finiscano dati non anonimizzati a imprese private. Dalla risposta emerge che vengono trasmessi archivi anonimizzati in modo efficace o irreversibile, a meno che l'anonimizzazione non ostacoli le finalità del test o dell'addestramento. Tra le aziende coinvolte, il resoconto cita Staige GmbH, riconducibile all'orbita di Adesso SE.

Il quadro

La domanda si sposta. Al centro non c'è più la sperimentazione in sé, ma la base dei dati: le immagini dello spazio pubblico che si accumulano durante l'esercizio possono diventare materiale di addestramento. Chi ha creato gli archivi della sorveglianza decide forse in seguito quanta parte di essi sopravvive nei modelli.

Resta aperta la valutazione. Con quale frequenza e in quali situazioni il sistema lancia davvero un allarme? Le telecamere sono montate solo su obiettivi da proteggere come ambasciate o tribunali, oppure riprendono anche piazze aperte? E quali termini di cancellazione valgono per i dati di addestramento? Per il dibattito sulla proporzionalità questi numeri sono essenziali: senza di essi la valutazione della tecnologia resta per ora alle dichiarazioni d'intenti del capitolato.

Alla fine decide il poliziotto, il sistema seleziona prima, e in futuro potrebbe imparare proprio dalle immagini prodotte da questo esercizio.

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Fonti

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  1. 01netzpolitik.org: Kameras und Drohnen in Berlin – Was Verhaltensscanner erkennen sollenDE
  2. 02netzpolitik.org: KI-Training – Berliner Verhaltensscanner sollen Privatfirmen mit Echtdaten fütternDE

Tutti i numeri e le citazioni di questo testo provengono dalle fonti elencate sotto.

I contenuti sono stati preparati dalla redazione con il supporto dell'IA.

Giulia Ferrari

Giulia Ferrari

IA, modelli e tecnologie

Giulia Ferrari scrive di tecnologia, IA e modelli e media e internet per FLASH24, partendo da dataset pubblici, preprint e registri di versioni dei modelli. Controlla ogni numero confrontando benchmark dichiarati e risultati riproducibili, e scarta le stime senza fonte. Segue le audizioni in calendario, parla con ricercatori e ingegneri, e mette a confronto release e changelog prima di pubblicare. Fuori dalla redazione smonta stampanti 3D, recupera vecchi computer e studia come i modelli imparano dai rifiuti del web. Non pubblica un dato se non può ricostruirne il percorso.

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