Il rapporto dell’Autorità per la protezione dei dati di Amburgo sulle Ray-Ban Meta AI Glasses prospetta una tesi destinata a incidere oltre il caso degli smart glasses: l’utente che introduce dati personali di terzi in un sistema di IA può diventare contitolare del trattamento se tali dati vengono riutilizzati per addestrare il modello.
Ma il mancato opt-out al training basta davvero a dimostrare una decisione congiunta sulle finalità e sui mezzi? Il GDPR richiede una verifica per singole operazioni di trattamento e impone di distinguere tra raccolta, trasmissione e riuso dei dati.
Il caso apre inoltre un problema di effettività: l’utente consumer può essere chiamato a rispondere di un training che non conosce né governa?
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Il caso Ray-Ban Meta e una domanda nuova per il GDPR
L’Autorità per la protezione dei dati e la libertà dell’informazione di Amburgo ha da poco pubblicato un rapporto molto interessante sugli occhiali Ray-Ban Meta AI, uno dei dispositivi più discussi nell’ambito dell’Internet of Things (IoT), terreno elettivo di incontro fra normativa della protezione dei dati, da un lato, e dell’intelligenza artificiale, dall’altro.
L’organo indipendente delimita chiaramente e nettamente il perimetro contenutistico del documento: non si occupa del trattamento effettuato da Meta sui dati dell’utilizzatore, bensì della posizione di quest’ultimo rispetto ai dati personali dei terzi ripresi, ascoltati o analizzati attraverso gli occhiali.
Il merito del rapporto sta nel fatto che esso sposta il focus verso un interrogativo inedito: che cosa accade quando la capacità di raccolta e di analisi algoritmica viene distribuita capillarmente tra milioni di utenti?
La conclusione del rapporto è che, a certe condizioni e per certi trattamenti, meglio descritti di seguito, l’utilizzatore finale acquisisca il ruolo di contitolare del trattamento ai sensi dell’articolo 26 del Regolamento sulla protezione dei dati personali (GDPR).
L’inedita e a tratti spaesante tesi serve qui come occasione per affrontare – da una prospettiva tecnologico-giuridica contemporanea – il delicato e complesso tema della contitolarità.
Occhiali “intelligenti” e raccolta invisibile di dati
I Ray-Ban Meta AI Glasses rappresentano uno dei primi esempi di intelligenza artificiale integrata in un dispositivo indossabile di largo consumo.
Esteriormente simili a normali occhiali, incorporano una fotocamera da 12 megapixel, microfoni, altoparlanti, connettività wireless e un assistente basato su IA attivabile tramite comandi vocali.
Attraverso l’app Meta AI, gli occhiali consentono di fotografare e registrare video, interrogare l’assistente sulle informazioni presenti nell’ambiente circostante e condividere direttamente i contenuti sui social network.
La loro peculiarità consiste nella possibilità di acquisire e analizzare informazioni visive in modo continuo e quasi invisibile, senza la necessità di estrarre uno smartphone o utilizzare altri dispositivi chiaramente riconoscibili.
Tale caratteristica ha attirato l’attenzione delle autorità di protezione dei dati, che vi hanno individuato una possibile tensione tra innovazione tecnologica, trasparenza del trattamento e tutela dei diritti delle persone riprese o analizzate dai sistemi di IA integrati.
Quando immagini e voci diventano dati per addestrare l’IA
Esaurita l’approfondita trattazione tecnica del dispositivo, il cuore del rapporto e la sua originalità coincidono col capitolo IV, rubricato “Data Protection Assessment of Use”, che inizia con considerazioni generali sul trattamento mediante smart glasses, sull’applicabilità del General Data Protection Regulation e sull’esenzione da quest’ultimo per il carattere esclusivamente personale o domestico del trattamento.
Il rapporto parte dal trattamento di dati più immediatamente riconducibile agli occhiali in questione, per arrivare secondo una progressione argomentativa all’utilizzo con l’integrazione dell’intelligenza artificiale.
La fotografia e la videoregistrazione delle persone che entrano nell’obiettivo e nel campo visivo dell’apparecchio (field of view, FOV) – e che, quindi, sono riprese -, rappresentano il primo stadio del ragionamento.
Si attribuiscomo già all’utilizzatore delle responsabilità e obblighi, fra i quali quello della trasparenza.
Il vero salto argomentativo, però, è il passaggio successivo, in cui l’Autorità introduce l’elemento aggiuntivo dell’integrazione dell’intelligenza artificiale, attivata dall’utilizzatore con delle domande specifiche (queries) su oggetti e persone riprese.
Ipotesi di due scenari
Due sono gli scenari possibili, con qualificazione e conseguenze diverse: la semplice domanda a Meta AI e il trasferimento di dati a Meta per la finalità di addestrare il modello sottostante di IA.
In quest’ultimo caso, strutturato secondo un processo di opt-out (vale a dire che il contenuto è generalmente usato per l’addestramento dell’IA, a meno che l’utilizzatore non si opponga), il potenziale impatto sui diritti fondamentali delle persone è maggiore del primo, perché i dati personali non servono più a rispondere a una domanda, bensì entrano a far parte di un processo di sviluppo più ampio, costituendo base di addestramento del modello, con tutto ciò che ne consegue in termini di individuazione della corretta base giuridica e così via.
Da utente a contitolare: la tesi dell’Autorità di Amburgo
Qualora la componente IA sia attiva e quindi gli occhiali smettano di essere “semplici” registratori, secondo il rapporto l’end-user è qualificabile titolare autonomo del trattamento, poiché decide, in concreto:
- se e quando attivare la fotocamera o una funzione Meta AI;
- in quale direzione orientare il dispositivo;
- quali persone, scene o oggetti inquadrare; quale domanda formulare al sistema;
- per quale scopo utilizzare il servizio.
Qualora le interazioni siano destinate anche al training dell’IA, il rapporto prospetta la possibile configurazione di una contitolarità tra utilizzatore e Meta rispetto a tale specifica fase del trattamento.
Secondo l’Autorità, l’utente, orientando la telecamera e formulando la domanda, determina la raccolta e la trasmissione di dati specifici.
Meta mette invece a disposizione l’infrastruttura e ne prevede l’impiego nel processo di miglioramento del modello.
Resta tuttavia da verificare se il contributo dell’utente alla raccolta e alla trasmissione sia sufficiente, in assenza di un potere effettivo sulle logiche di addestramento, a farlo concorrere anche alla determinazione della finalità ulteriore di training.
Il quesito più delicato
Il ragionamento dell’Autorità pone quindi una domanda importantissima nel presente tecnologico: quando l’utente di un servizio di IA che introduce dati personali di terzi nel sistema determina o concorre a determinarne finalità e mezzi e quando, invece, rappresenta soltanto l’anello iniziale di un trattamento progettato e governato dal fornitore?
Il tema è delicatissimo e le conclusioni cui il rapporto giunge sono suffragate da alcune sentenze della Corte di Giustizia dell’Unione Europea.
Corollario della precedente: quando chi seleziona e trasmette dati di terzi a un sistema di intelligenza artificiale partecipa davvero alla determinazione della finalità del successivo training del modello?
Il ruolo di contitolare nell’ambito del GDPR
Assieme alla relativa nozione di contitolarità (joint controllership), il ruolo di contitolare è tra i più problematici nell’ambito del GDPR, anche a causa di una disciplina normativa essenziale, affidata soprattutto alla definizione di cui all’articolo 4, n. 7, e alla disciplina dell’articolo 26, costituita unicamente dall’articolo 26 del Regolamento stesso, che si limita a ravvisare la contitolarità in presenza della congiunta determinazione di finalità e mezzi del trattamento.
Vengono in aiuto le Linee guida 7/2020 del Comitato europeo dei garanti (EDPB), secondo le quali due o più soggetti sono contitolari quando condividono, in relazione a delle attività di trattamento di dati personali, le decisioni fondamentali sul trattamento dei dati stessi, di carattere comune o convergente, tese a un vantaggio reciproco.
La contitolarità, peraltro, può sussistere anche quando solo alcune operazioni di un trattamento più ampio sono determinate da più soggetti congiuntamente, mentre per altre fasi i soggetti agiscono autonomamente, come titolari isolati.
È una vicenda complessa in quanto tesa a disciplinare gli scenari più articolati, in cui la confusione su chi fa cosa, unita alla moltitudine di attori coinvolti, rischierebbe di pregiudicare i diritti dei soggetti coinvolti [1].
Le difficoltà di una contitolarità squilibrata
La ricostruzione dell’Autorità di Amburgo pare rispettosa delle citate Linee guida 7/2020, soprattutto nella parte in cui il Comitato dei garanti afferma che le decisioni possono essere considerate convergenti sulle finalità e sui mezzi, se si integrano a vicenda e se sono necessarie, affinché il trattamento abbia luogo, in modo tale da avere un impatto tangibile sulla determinazione delle finalità e dei mezzi del trattamento stesso.
Inoltre ha esito positivo la verifica richiesta sempre nell’atto di indirizzo se il trattamento non sarebbe possibile senza la partecipazione di entrambe le parti alle finalità e ai mezzi, nel senso che i trattamenti di ciascuna parte sono tra loro indissociabili, ovverosia indissolubilmente legati.
Questo sempre in riferimento alla specifica fase della trasmissione dei dati personali di terzi a Meta per la finalità di addestramento del modello di IA.
Eppure, emergono alcune criticità. Ecco quali.
Le problematiche
Innanzitutto, l’azienda e l’utilizzatore finale non sono su piani uguali in quanto non dotati delle stesse risorse e delle stesse conoscenze: l’end-user potrebbe non avere piena consapevolezza della portata e della delicatezza del trattamento e del ruolo di contitolare che assume.
Tale difficoltà è accentuata da due condizioni: l’assenza di un accordo di contitolarità ex art. 26 del GDPR e la presenza di un unico strumento per tirarsi fuori dalla contitolarità stessa, cioè l’opt-out di cui sopra.
La prima condizione
Per quanto riguarda il primo, è sì vero, come insegna la sentenza C‑683/21, Nacionalinis visuomenės sveikatos centras, 5 dicembre 2023 [2], che l’esistenza di un accordo che disciplini la contitolarità non è necessaria per qualificare due o più soggetti come contitolari, essendo più una conseguenza fattuale che un requisito a monte.
Ma è altrettanto vero che, in assenza di un accordo di contitolarità, circostanza che da sola comporta la violazione del Regolamento, l’utilizzatore non è in grado di conoscere a fondo il trattamento in questione e comprenderne la portata.
Ed è difficile ritenere che lo stimolo alla stipula di un accordo di contitolarità, semmai questa fosse la ricostruzione corretta, debba provenire dall’utilizzatore finale.
Il secondo aspetto
Per quanto concerne, invece, il secondo aspetto, se il discrimine della contitolarità viene individuato nell’attivazione o nella mancata disattivazione del riuso per training, occorre chiedersi se un’opzione di opt-out, potenzialmente poco visibile o non pienamente compresa dall’utente, esprima davvero una decisione idonea a incidere sulla finalità del trattamento.
Il mancato esercizio dell’opposizione può rilevare nel quadro complessivo, ma non sembra poter sostituire l’accertamento dell’influenza effettiva dell’utente sulla definizione e sulla concreta attuazione dell’addestramento.
Il paradosso della contitolarità consumer
Il rischio che questa ricostruzione porta con sé è trasformare una partecipazione marginale alla raccolta in una responsabilità estesa per trattamenti definiti, nella sostanza, dal fornitore.
L’ipotesi di una contitolarità consumer evidenzia un problema di effettività dell’art. 26 GDPR.
L’utente può incidere sull’immissione del dato nel sistema, ma difficilmente dispone delle informazioni e dei poteri necessari per concorrere alla ripartizione degli obblighi connessi al training, rendere disponibile agli interessati l’essenza dell’accordo e assicurare il rispetto dei diritti degli interessati: una contitolarità astrattamente esistente sul piano della qualificazione giuridica, ma quasi impraticabile sul piano dell’adempimento.
Se si sostiene che l’utente è contitolare del training perché ha fornito o non ha escluso i dati, si rischia di imputargli responsabilità per un trattamento rispetto al quale il fornitore ha fissato unilateralmente finalità, infrastruttura, logiche di selezione, tempi e modalità di riuso.
In altri termini, la contitolarità rischierebbe di trasformarsi da strumento di tutela degli interessati e di responsabilizzazione degli utenti finali in un meccanismo di trasferimento a valle della responsabilità della piattaforma.
Oltre le istruzioni d’uso: la privacy deve entrare nell’architettura
La questione, allora, non è soltanto come impedire che un dato venga raccolto o riutilizzato.
È anche come progettare servizi nei quali la distribuzione tecnica delle funzioni corrisponda a una distribuzione giuridicamente sostenibile dei ruoli. Se il consumatore fosse realmente un contitolare, l’architettura del servizio dovrebbe consentirgli di conoscere il trattamento, comprenderne l’estensione e incidere sulle operazioni rispetto alle quali gli viene attribuito un ruolo.
Altrimenti il rischio è che la contitolarità resti corretta sul piano formale, ma difficilmente esercitabile nella pratica. Le istruzioni d’uso, da sole, non possono esaurire gli obblighi di accountability del fornitore.
Avvertenze quali “non inquadrare terzi senza consenso” possono avere una funzione educativa e organizzativa. Ma non sostituiscono le misure tecniche e organizzative che il titolare deve adottare fin dalla progettazione del trattamento ai sensi dell’art. 25 GDPR.
Il caso Ray-Ban Meta e GDPR: il dilemma della contitolarità
Le conclusioni ricavate dal caso Ray-Ban Meta non possono essere estese indistintamente a tutti gli smart glasses e agli altri dispositivi indossabili. Infatti, l’assenza di fotocamera esclude le criticità legate alla ripresa visiva di terzi e all’eventuale riutilizzo delle loro immagini per addestrare l’IA.
Detto questo, per un dispositivo indossabile che può raccogliere in modo non selettivo immagini e informazioni contestuali di terzi, una scelta progettuale coerente con il principio di protezione dei dati per impostazione predefinita sarebbe disabilitare il riuso delle interazioni per il training, separando tale finalità dal funzionamento necessario a fornire la risposta richiesta dall’utente.
L’eventuale adesione al training dovrebbe essere espressa, informata e modulabile, con particolare cautela nei contesti in cui il dispositivo possa acquisire dati di soggetti estranei al rapporto con la piattaforma.
Le istruzioni non sono allora la soluzione tecnica, ma un presidio organizzativo complementare e hanno senso solo se incorporate nell’interfaccia (per esempio, avvisi sonori/visivi just-in-time prima di attivare funzioni critiche in luoghi sensibili o disabilitazioni automatiche di certe funzioni in certe situazioni).
Rapporto Autorità di Amburgo: cosa comporta sul piano sistemico
Se si condivide la ricostruzione dell’Autorità di Amburgo e la sua tesi di fondo, per rendere il trattamento (e l’eventuale flusso per il training) conforme, le soluzioni devono incidere sull’architettura, nel rispetto del principio della privacy by design e by default.
Sul piano sistemico, ciò impone anzitutto di disattivare per impostazione predefinita il riutilizzo delle interazioni per l’addestramento dei modelli, vincolando l’alimentazione dell’IA a un opt-in esplicito e separando nettamente l’inferenza estemporanea – da trattare in memoria volatile a cancellazione immediata – dalla conservazione persistente dei flussi.
A monte della trasmissione verso il cloud, l’elaborazione periferica direttamente sul dispositivo o sulla companion app dovrebbe applicare tecniche di mascheramento automatico di volti, targhe e voci di fondo non riconducibili all’utilizzatore, disinnescando all’origine il rischio sui terzi non informati: si tratta di un possibile primo passo verso l’anonimizzazione (a sua volta, è bene ricordarlo, un trattamento).
A presidio della componente fisica, infine, la trasparenza verso l’esterno esige vincoli costruttivi non eludibili, come un circuito hardware a interruzione continua che inibisca l’acquisizione video ogniqualvolta il sensore ottico rilevi la schermatura o la manomissione della spia LED, che dovrebbe avvisare i terzi nel FOV dell’obiettivo della ripresa.
Bibliografia
[1] P. Calorio, Ruoli e filiera del dato, in L. Bolognini e R. Imperiali d’Afflitto (a cura di), La protezione dei dati personali, Lefebvre Giuffré, Milano, 2026, pp. 440 ss.
[2] ECLI:EU:C:2023:949.
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