Il governo britannico ha in programma di introdurre dal 2027 sistemi di stima dell’età tramite volto per supportare le decisioni sui richiedenti asilo che arrivano al confine del Regno Unito senza documenti sufficienti a provare la propria età. La tecnologia, nota come facial age estimation, usa algoritmi di IA per analizzare un volto e produrre una stima anagrafica.
Secondo l’inchiesta di WIRED, realizzata con Lighthouse Reports e in collaborazione con The Independent, un report interno del Home Office mostra che i sistemi testati possono scambiare bambini per adulti e presentare problemi di bias. Per i minori richiedenti asilo, una classificazione errata può comportare la perdita di alcune tutele legali e l’inserimento in centri riservati agli adulti.
Il confine diventa un test biometrico
Il piano riguarda una tecnologia già entrata nei processi di verifica dell’età online: social network, siti per adulti, alcuni retailer e locali fisici nel Regno Unito hanno sperimentato o adottato strumenti simili per controllare l’accesso a prodotti o servizi soggetti a limiti anagrafici. Il passaggio al confine, però, sposta l’uso da un contesto commerciale a una decisione amministrativa su persone vulnerabili.
Il Home Office, che sovrintende immigrazione e polizia nel Regno Unito, ha presentato la stima facciale come uno strumento aggiuntivo per gli agenti di frontiera. Nella guida operativa dell’Home Office, il governo afferma che la tecnologia non sostituirà il giudizio umano e che la decisione finale sul trattamento iniziale come minore o adulto resterà in capo agli officer.
La prima comunicazione politica sul ricorso alla facial age estimation è arrivata nel luglio 2025. Nella nota parlamentare del luglio 2025, il governo indicava questa opzione come una soluzione potenzialmente più rapida e meno costosa rispetto ad altri metodi scientifici o tecnologici, come radiografie ossee o risonanze magnetiche, che non vengono più perseguite secondo la documentazione pubblica del governo.
Per le imprese che sviluppano software biometrici, sistemi di verifica dell’età o soluzioni per pubbliche amministrazioni, il caso britannico apre un fronte diverso dal mercato consumer. Il requisito non è solo identificare un utente sopra o sotto una soglia per l’accesso a un servizio, ma produrre un input che entra in una procedura pubblica con effetti su tutele, alloggiamento e status iniziale di una persona.
Sette algoritmi, un errore critico
Il documento interno ottenuto da Lighthouse Reports e citato da WIRED riguarda soprattutto il sistema con le migliori prestazioni tra sette algoritmi testati dal dipartimento britannico nel corso dell’anno precedente. Le aziende dietro gli algoritmi non sono nominate nel report, secondo quanto riportato dall’inchiesta.
Il risultato più delicato riguarda le persone provenienti dall’Africa subsahariana. Il sistema avrebbe performato in modo significativamente peggiore su questo gruppo rispetto ad altri. Si tratta dello stesso gruppo che, secondo i dati del Home Office citati da WIRED, rappresenta la quota più ampia dei migranti arrivati nel Regno Unito attraversando la Manica su piccole imbarcazioni negli ultimi anni e il gruppo con più age assessment sollevati nel 2025.
Per le donne dell’Africa subsahariana, l’età stimata dal sistema risultava distante in media di 4,6 anni. L’inchiesta traduce questo scarto in un esempio concreto: una ragazza di 13,5 anni potrebbe essere valutata come una persona di 18 anni, quindi come adulta, se l’errore andasse nella direzione più sfavorevole.
I test del National Institute of Standards and Technology statunitense offrono un contesto tecnico coerente con questo problema. Nei risultati del test NIST, l’istituto segnala che l’accuratezza degli algoritmi di age estimation dipende da qualità dell’immagine, genere, regione di nascita, età della persona fotografata e interazioni tra questi fattori. Il NIST precisa anche di non formulare raccomandazioni sull’idoneità dei software per casi d’uso specifici.
Quando la foto peggiora il modello
Il report interno del Home Office, secondo WIRED, si basa principalmente su test condotti con immagini di alta qualità di persone documentate. Lo stesso documento segnala che, nel contesto reale di arrivo al confine, le prestazioni potrebbero peggiorare. Le poche immagini scattate al primo incontro incluse nei dati risultavano infatti di qualità regolarmente inferiore rispetto alle foto successive degli stessi individui.
La stima facciale dell’età passa dalla verifica online al confine britannico, con test interni che mostrano errori e bias sui gruppi più esposti.
La qualità dell’immagine è un vincolo tecnico centrale per i sistemi di stima dell’età. Nelle valutazioni tecniche del NIST, l’age estimation viene trattata come un’analisi su fotografie del volto, con report su accuratezza ed efficienza computazionale. Il documento NIST citato da WIRED indica che immagini fuori fuoco, sottoesposte o lontane da un formato standard possono portare a stime degradate o al mancato processamento.
Il problema non riguarda solo il software. Secondo l’inchiesta, il report interno menziona anche la possibilità che stress, trauma e condizioni fisiche legate al viaggio incidano sull’aspetto temporaneo delle persone all’arrivo, con effetti sull’accuratezza dei sistemi. Il documento avrebbe concluso che servono ulteriori studi su questi impatti prima dell’impiego in un contesto operativo.
Per i fornitori enterprise, questa è una differenza sostanziale rispetto ai test di laboratorio e alle demo commerciali. Un algoritmo venduto per stimare l’età da immagini controllate deve essere valutato su luce, camera, distanza, qualità del file, condizioni psicofisiche del soggetto e flusso operativo di chi acquisisce la foto. Ogni variabile diventa parte del rischio di deployment.
Il comitato scientifico viene sciolto
L’inchiesta riporta che il Home Office ha sciolto un comitato scientifico incaricato di fornire consulenza su metodi più ampi di stima dell’età mentre esplorava l’introduzione dell’IA. Tim Cole, professore emerito di statistica medica presso l’Institute of Child Health dello University College London ed ex membro del comitato, ha dichiarato a WIRED che il gruppo avrebbe voluto evidenziare le inadeguatezze della facial age estimation, ma l’occasione non sarebbe stata data prima della chiusura del comitato.
Il Home Office ha risposto sostenendo di avere processi rigorosi per verificare l’età di una persona e di volerli modernizzare attraverso test di una tecnologia rapida ed efficace. Il portavoce citato da WIRED ha aggiunto che il comitato è stato sciolto perché erano richiesti campi di competenza diversi.
La posizione ufficiale del dipartimento è che il face scanning sarà uno strumento aggiuntivo per gli agenti e non sostituirà o sovrascriverà il giudizio umano. Il governo afferma inoltre che, nei casi di incertezza, gli individui saranno sempre trattati come bambini fino a una valutazione ulteriore.
Resta aperto il dettaglio operativo. Secondo WIRED, il Home Office non ha risposto alle domande su come userà la tecnologia negli ambienti reali, su come gli agenti interagiranno con le stime, sugli standard per le fotografie e sulle misure contro disparità facciali e di genere individuate nei test.
Un precedente per fornitori e PA
Il caso britannico arriva mentre i controlli di età stanno diventando una componente ordinaria dell’infrastruttura digitale. Dall’Australia agli Stati Uniti, l’accesso a piattaforme e contenuti soggetti a limiti anagrafici ha spinto governi e aziende a cercare metodi rapidi di verifica. La facial age estimation è una delle tecnologie che sostiene questa espansione.
Nel mercato business, la traiettoria interessa vendor biometrici, system integrator, piattaforme di identità digitale, retailer e operatori online. Le stesse promesse commerciali, velocità, automazione, basso attrito per l’utente, diventano più difficili da sostenere quando l’output entra in decisioni amministrative su minori e migranti privi di documenti.
Il dossier mostra anche un vincolo di procurement pubblico. Se un’amministrazione acquista strumenti di IA per decisioni sensibili, la valutazione non può fermarsi alla media di accuratezza complessiva: servono misure su gruppi demografici, qualità delle immagini, condizioni reali di utilizzo, formazione degli operatori e procedure di contestazione per chi subisce la decisione.
Per le imprese europee che vendono o adottano sistemi di age assurance, l’esperienza del Regno Unito indica dove si concentrerà la pressione regolatoria e reputazionale: trasparenza dei test, audit indipendenti, limiti d’uso e prova che l’errore non ricada in modo sproporzionato su specifiche popolazioni.
Il Home Office continua a presentare la facial age estimation come supporto al giudizio degli agenti e non come decisione automatica. L’inchiesta di WIRED, però, documenta che i test interni hanno già rilevato errori su bambini, scarti medi rilevanti per donne dell’Africa subsahariana e interrogativi irrisolti sull’uso al primo incontro. Il rollout al 2027 diventa così un banco di prova per l’IA applicata ai processi pubblici ad alto impatto.
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Davide Greco
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