Questo articolo è uscito originariamente su Outpump magazine n.6, lo scorso 29 settembre.
“Nulla vi apparteneva, se non quei pochi centimetri cubi che avevate dentro il cranio”, scrive George Orwell in “1984”. Una frase che oggi risuona con una nuova intensità, se pensiamo alla quantità di dati che ogni giorno vengono estratti, analizzati e archiviati a partire proprio dal nostro volto.
I primi studi sul riconoscimento facciale risalgono agli anni ’60, in parallelo allo sviluppo dei primi computer. Il primo sistema automatico fu sviluppato da Takeo Kanade nel 1973. Da allora, il progresso di questi sistemi è andato di pari passo con l’evoluzione dell’informatica. Oggi esistono software che si distinguono non solo per il funzionamento, ma anche per la finalità: autenticazione biometrica, sorveglianza pubblica, analisi comportamentale, tracciamento dei movimenti.
Negli iPhone più recenti, ad esempio, il riconoscimento facciale funziona grazie a una fotocamera a infrarossi che proietta più di 30.000 punti invisibili sul volto dell’utente, creando una mappatura tridimensionale. I dati vengono convertiti in un feature vector: una sequenza numerica che descrive caratteristiche biometriche come la distanza tra gli occhi, la forma del naso, la presenza di cicatrici o nei, la qualità dell’immagine, la distanza dalla fotocamera e la luminosità dell’ambiente.
Queste informazioni vengono confrontate con la scansione registrata sul dispositivo tramite un sistema one-to-one. Se i parametri corrispondono, il dispositivo si sblocca. Apple dichiara per il suo sistema Face ID un margine di errore di 1 su 1.000.000. È un riconoscimento di verifica a distanza ravvicinata, e può essere disattivato dall’utente.
Ogni specie ha sviluppato organi sensoriali adattati alla propria sopravvivenza e l’occhio umano, in particolare, ha seguito traiettorie evolutive specifiche: forma, sensibilità, modalità di risposta. Secondo la filogenesi dei sensi — processo evolutivo attraverso il quale i sistemi sensoriali si sono sviluppati e differenziati nelle diverse specie lungo la storia biologica — la vista è uno dei sensi più recenti dal punto di vista evolutivo, ed è anche l’ultimo a maturare nella nascita dell’essere umano. Se il tatto è considerato il senso più antico, ed è quello che si sviluppa per primo all’interno del feto umano, la vista è invece quella che richiede maggiore avanzamento, in quanto diventa realmente attiva solo dopo la nascita, con l’esposizione alla luce.
Il nostro sistema percettivo inoltre è selettivo: registra solo ciò che ci è utile, scartando informazioni ambigue o ridondanti. È un limite strategico. Ed è qui che entra in gioco un concetto fondamentale: l’incompletezza percettiva. Il nostro occhio non registra tutto: interpreta. Ricostruisce ciò che manca. Coglie relazioni: il pieno con il vuoto, la luce con l’ombra, il davanti con il dietro. A partire da una porzione visibile, ricostruisce il resto. La nostra percezione è creativa.
Questo ci differenzia radicalmente dalle macchine. Un algoritmo non interpreta: verifica. Confronta dati con altri dati. Se qualcosa non corrisponde ai parametri previsti, viene escluso. Il software non cerca un volto: cerca una corrispondenza con ciò che è già stato registrato come volto. È una visione stereotipata, programmata, cieca a tutto ciò che esula dallo schema.
Ecco allora che il disegno diventa un’arma d’assalto e di protezione. Possiamo usare il disegno per alterare i rapporti interni di un viso, per renderlo irriconoscibile. Proteggere un volto non significa renderlo invisibile nel mondo, ma invisibile ai sistemi di riconoscimento. Il mimetismo biologico ci offre un modello. Come spiega la Treccani, il mimetismo è l’assunzione, da parte di alcune specie, di forme e colori simili all’ambiente, per confondere prede e predatori. E se il mimetismo è una strategia attiva, il criptismo è una forma di sparizione passiva: confondersi, fondersi con lo sfondo. Anche gli esseri umani, soprattutto in ambito militare, hanno adottato strategie simili: pattern spezzati, colori naturali, materiali assorbenti. Camouflage visivo, termico, radar. Il camouflage è un disegno funzionale. Non si valuta per bellezza, ma per efficacia: è finito quando il soggetto scompare.
Un anno fa, mentre lavoravo su alcuni ritratti in Accademia, mi sono accorto di un fenomeno molto curioso: nonostante avessi coperto completamente un volto, tanto da renderlo irriconoscibile all’occhio umano, il telefono continuava a riconoscerlo. Raggruppando i dispositivi della classe, mi sono reso conto che il mio era l’unico a “vederlo” ancora: il mio iPhone 12 si era allenato nel tempo e riusciva a riconoscere immagini che altri modelli, anche più recenti, non riuscivano a decifrare. Nonostante l’assenza apparente di un volto, il software riconosceva elementi ricorrenti: lo sfondo, i colori, i rapporti compositivi e ne deduceva che si trattava comunque della stessa figura. E così, scattava il riconoscimento. A quel punto, la sfida diventava più complessa. Non bastava più intervenire sul volto: dovevo modificare lo sfondo, ribaltare i rapporti interni dell’immagine, togliere ogni possibile “aggancio”.
Un altro aspetto che ho iniziato a osservare riguarda la scelta dei colori e delle forme. Un’interferenza visiva, seppur identica nella forma, cambia drasticamente di efficacia a seconda del colore. Ad esempio, se si parla di una pelle con toni prevalentemente rosa – che non è mai un rosa classico, ma per il ragionamento è utile semplificare –, un tondino nero protegge meno di un tondino verde. Il motivo è semplice: il verde è cromaticamente opposto al rosa e quindi, per il programma, ciò che ha davanti non può essere un volto. Lo stesso vale per le forme: un cerchio è meno efficace di un triangolo, un triangolo meno di una raggiera, e così via. Il principio è lo stesso dei colori: maggiore è la distanza visiva dal concetto di “volto”, maggiore è la capacità di confondere la macchina.
Nello stesso periodo ho anche iniziato a osservare i “disegni” generati dalle macchine. I software di riconoscimento producono schemi, mappe di punti, maschere: sono rappresentazioni che noi umani abbiamo bisogno di vedere per comprendere. Li chiamo disegni inconsapevoli o disinteressati, ed esiste anche una categoria che definisco disegni autosabotativi. Accade quando l’elaborazione di un volto da parte di un software genera una seconda immagine, ad esempio una maschera termografica o una mappa di punti. Se il risultato di tale processo, quindi un volto con sopra applicato uno schema di riconoscimento, viene inserito in un sistema di verifica può capitare che il riconoscimento non avvenga più. È come se il software, disegnando, sabotasse sé stesso. Ho imparato a guardare questi disegni, a usarli, a rubarli. Nasce così un nuovo modo di disegnare: non ideato, non calcolato, ma osservato. Non nasce dentro l’arte, ma dentro la realtà. Il disegno, in questo contesto, è uno strumento di indagine, di protezione, di strategia.
A seconda del volto e del tipo di immagine, inizio a intervenire con materiali, texture e oggetti diversi. Non ho alcun timore nell’utilizzare elementi casuali: monete, spille, rami, chiodi. Né ho paura di “rovinare” la foto, perché il rischio fa parte del processo e va accettato. Il fallimento è una presenza costante. Prima di arrivare a un punto in cui il software non riesce a riconoscere il volto, sono necessari molti tentativi: carico l’immagine, la sottopongo al programma, e spesso vengo sconfitto. Poi di nuovo: la espongo, viene riconosciuta e fallisco. E ancora, finché non arriva il momento in cui compare quel check, quella spunta che mi dice che il volto non è stato riconosciuto.
A volte il riconoscimento viene negato da vicino, altre da lontano, in alcuni casi solo cambiando l’angolo di osservazione o le condizioni di luce. Il mio obiettivo è ottenere un “check” il più completo possibile. Il processo si sviluppa anche in modi ibridi. Alcune volte lavoro con l’iPad, poggiando direttamente oggetti fisici sullo schermo per poi fotografarli. Altre volte uso stampe cartacee, sulle quali intervengo con vernici, inchiostri, sovrapposizioni. In altri casi ancora, lavoro completamente in digitale, per richiamare l’estetica dei sistemi informatici: sovrappongo immagini generate da software ad altri volti, creando ibridi visivi. È un processo lento, e non sempre produce un esito positivo. Ogni immagine deve essere considerata all’interno del suo tempo: anche quando ottengo un risultato efficace, so che non è definitivo. Basta un aggiornamento del sistema, un nuovo algoritmo, e quel volto tornerà a essere riconoscibile. Ma questo non è un problema: si può intervenire di nuovo, ricominciare da capo, modificare, correggere, sovrascrivere. Oppure si può accettare che quel lavoro rappresenti un momento preciso, una fotografia dello stato della tecnologia in quell’istante. Non tanto una protezione assoluta dell’immagine, quanto una traccia. Un’impronta temporanea che racconta il rapporto tra volto, disegno e macchina in un determinato punto del tempo.
Durante tutto il processo è fondamentale restare attivi, presenti, aperti. Anche se l’obiettivo dichiarato è quello di proteggere il volto dal riconoscimento algoritmico, il lavoro non si riduce mai a una pura operazione tecnica. A volte, mentre sperimento combinazioni, mentre intervengo con materiali o sovrapposizioni digitali, emergono forme, strutture, tracce visive che colpiscono per la loro forza o bellezza, anche se non raggiungono lo scopo funzionale. Non le considero “scarti”, ma momenti preziosi del processo.
Credo sia importante sapersi fermare, anche se non si è ancora raggiunto il risultato tecnico desiderato. Fermarsi per riconoscere che qualcosa, in quel passaggio, merita attenzione. Alcuni lavori che non riescono a ingannare i programmi, infatti, risultano visivamente potenti. In quei casi, non proseguo a oltranza: estraggo quell’immagine dal flusso del test, la isolo, la salvo. Proteggere un volto non è l’unico esito valido del mio lavoro. A volte, il processo stesso genera immagini che, pur non essendo “concluse” dal punto di vista funzionale, possiedono una qualità intrinseca che le rende autonome. Sono risultati intermedi, ma vivi. In questo senso, disegnare contro le macchine non è solo una strategia, ma anche una forma di ascolto: del materiale, della forma, dell’errore. E questa apertura è ciò che tiene vivo il processo, rendendolo fertile anche quando fallisce. Ma allora, quando non disegnare?
Questa è forse la domanda più difficile. Perché il rischio, per un artista, è che il proprio gesto diventi automatico, totalizzante, come una mano di bianco stesa ovunque. Invece bisogna imparare a riconoscere quando il disegno non è necessario. Alcuni volti mi chiamano, altri no. Alcune immagini mi toccano, altre restano mute. Il disegno, come una relazione umana, ha bisogno di ascolto. Non tutto va coperto, non tutto va alterato. Il gesto artistico deve essere una risposta, non una pretesa.
Credo sia importante rimanere aperti all’incontro con il bello anche al di fuori dei contesti istituzionali dell’arte. L’opera non ha bisogno della galleria per esistere. Come il nutrimento sta fuori dal corpo, anche il disegno, per me, va cercato fuori dall’arte. È un linguaggio fragile, elusivo, mutevole. Aderisce alle cose. Scivola, ascolta, muta. E ci parla, se lo ascoltiamo. Questo progetto non è una teoria, né un manuale. È solo un esempio di ciò che il disegno può diventare. È ciò che è accaduto al mio disegno in un anno di lavoro. Si è avvicinato alla macchina, ha trovato un nemico, ha imparato a combattere. Per me è importante in senso poetico più che pratico. Non voglio creare una scienza per sconfiggere i programmi di riconoscimento, tanto meno mi interessa realmente proteggere delle immagini con un approccio ingegneristico, non sto cercando di sviluppare un programma, o di trasformarmi in tale. Mi interessa come slancio per permettere al mio disegno di farsi altro e di nutrirsi sempre. Una possibilità di sviluppare una metodologia fertile a partire dallo scontro e dall’osservazione del mondo.
