GeoSpy: le forze dell'ordine comprano un'AI che geolocalizza foto in pochi secondi

L’adozione da parte di agenzie di polizia statunitensi di strumenti di analisi automatizzata delle immagini basati su intelligenza artificiale rappresenta un passaggio significativo. Tra questi strumenti, GeoSpy si distingue per la capacità di determinare in modo quasi immediato la posizione geografica di uno scatto sfruttando elementi visivi presenti nell’immagine stessa, come caratteristiche architettoniche, morfologia del terreno e vegetazione. L’acquisizione di licenze da parte del Miami-Dade Sheriff’s Office (MDSO) e del Los Angeles Police Department (LAPD) segna uno dei primi casi documentati di utilizzo operativo di questa tecnologia da parte delle forze dell’ordine.

Architettura tecnica e modello di funzionamento di GeoSpy

Abbiamo già presentato GeoSpy in passato. Sviluppato dalla società Graylark Technologies, si fonda su modelli di machine learning addestrati su milioni di immagini provenienti da contesti geografici differenti. L’algoritmo analizza correlazioni tra elementi visivi e coordinate spaziali, costruendo un sistema di inferenza che ricorda, in forma automatizzata e scalabile, le tecniche tipiche dell’Open Source Intelligence (OSINT) applicata alla geolocalizzazione.

Il sistema si articola in due componenti principali: un modello globale, capace di operare su scala mondiale, e modelli localizzati addestrati su dataset specifici di aree geografiche circoscritte.

Nel caso del MDSO, è stato sviluppato un modello personalizzato per la contea di Miami-Dade, con una precisione dichiarata fino a un metro. Tale livello di accuratezza, tuttavia, deve essere preso con le pinze: non esistono verifiche indipendenti che ne confermino le prestazioni in scenari reali. La stessa azienda stima comunque una precisione di 1–5 metri nelle città supportate.

Dal punto di vista computazionale, l’addestramento di modelli così specifici richiede un significativo investimento in termini di raccolta dati, risorse di calcolo e ottimizzazione degli algoritmi. Il costo sostenuto dal MDSO — oltre 85.000 dollari — riflette proprio questa complessità infrastrutturale, includendo sia licenze d’uso sia la costruzione del modello personalizzato.

Integrazione nei flussi investigativi

404 Media racconta che all’interno del MDSO, l’accesso a GeoSpy è stato assegnato al Cyber Crimes Bureau, che funge da nodo centrale per l’elaborazione delle richieste provenienti da altre unità operative. Il modello di utilizzo adottato è quello di un servizio analitico interno: gli investigatori possono sottoporre immagini per ottenere ipotesi di geolocalizzazione, poi validate attraverso metodi investigativi tradizionali.

L’impostazione evidenzia un punto cruciale: l’output dell’AI è trattato come un elemento di intelligence preliminare, non come prova definitiva. Gli stessi documenti interni sottolineano il rischio di falsi positivi e la necessità di corroborare ogni risultato con fonti indipendenti.

L’interesse manifestato da diversi reparti della polizia USA suggerisce un potenziale ampliamento dell’uso dello strumento a diversi ambiti investigativi, in particolare in tutti quei contesti in cui la geolocalizzazione automatizzata può fornire un vantaggio operativo, riducendo il tempo necessario per identificare luoghi e contesti.

Implicazioni per la sicurezza e la privacy

L’impiego di strumenti come GeoSpy apre un dibattito più ampio sul bilanciamento tra efficacia investigativa e tutela dei diritti individuali. La possibilità di identificare la posizione di uno scatto fotografico senza metadati espliciti riduce significativamente l’anonimato visivo, con potenziali implicazioni non solo per i sospettati, ma anche per cittadini comuni le cui immagini circolano online.

Dal punto di vista della cybersecurity, questa tecnologia evidenzia una nuova categoria di rischio: la “de-anonimizzazione visiva”. Anche immagini apparentemente innocue possono diventare vettori di informazioni sensibili, esponendo utenti, giornalisti o attivisti a rischi di tracciamento e localizzazione.

In ambito aziendale, l’eventuale estensione della tecnologia al settore assicurativo — già indicato tra i mercati di interesse — potrebbe portare a nuovi modelli di verifica delle richieste di risarcimento, ma anche a forme di sorveglianza più pervasive.

Prospettive future e scenari evolutivi

La chiusura dell’accesso pubblico alla piattaforma GeoSpy dopo le prime attenzioni mediatiche indica una crescente sensibilità verso il potenziale uso improprio di tali tecnologie. Limitare l’accesso a utenti istituzionali riduce i rischi di abuso, ma non elimina le questioni etiche e legali legate al loro impiego.

In prospettiva, sarà determinante definire standard di audit, trasparenza e responsabilità per l’utilizzo dei sistemi di geolocalizzazione automatizzata. Senza un adeguato quadro normativo e tecnico, il rischio è che strumenti potenti come GeoSpy siano utilizzati in modo opaco o sproporzionato rispetto agli obiettivi investigativi.