Sorveglianza biometrica, potere esecutivo e deportazioni senza processo.

Clearview, Palantir, ICE: dissenso sotto scoring.L’8 marzo 2025, agenti federali arrestano uno studente nella sua residenza universitaria a Manhattan. Non hanno un mandato per un crimine. Hanno un ordine esecutivo.

Il suo nome è Mahmoud Khalil. Studente palestinese di Columbia, green card in tasca. Ore dopo l’arresto, Donald Trump celebra su Truth Social: “The first arrest of many to come.”

Khalil non è il protagonista di questa storia. È il suo simbolo. Potrebbe essere chiunque: uno dei 2.000 studenti internazionali che tra marzo 2025 e gennaio 2026 hanno visto revocare i loro visti, una delle nove figure pubbliche arrestate o deportate per aver espresso opinioni contro il governo, o uno dei milioni di volti catturati ogni giorno da un’infrastruttura di sorveglianza che non distingue più tra sospetto e cittadino, tra minaccia e dissenso.

Per comprendere cosa sta accadendo bisogna vedere il quadro completo. Gli Stati Uniti stanno attraversando una trasformazione che coinvolge tre dimensioni interconnesse: tecnologica, con oltre 300 milioni di dollari investiti in strumenti di sorveglianza domestica; giuridica, con la riscoperta di poteri esecutivi che permettono deportazioni senza processo; ideologica, con l’uso sistematico dell’apparato migratorio per colpire il dissenso politico.

Niente di questo è senza precedenti. Ma la combinazione lo è.

Tra il 1956 e il 1971, il programma COINTELPRO dell’FBI sorvegliava e sabotava movimenti politici dai comunisti ai Black Panthers. Operava con informatori umani e intercettazioni telefoniche, richiedeva risorse significative per ogni singolo target, e quando fu rivelato il Congresso creò limiti all’intelligence domestica. Nel 2013, le rivelazioni di Snowden mostrarono che il programma PRISM della NSA raccoglieva comunicazioni dai server di Google e Facebook su scala industriale — ma era formalmente rivolto a stranieri, e i cittadini americani godevano di protezioni teoriche.

La sorveglianza del 2025 combina la scala di PRISM con il targeting politico di COINTELPRO, opera attraverso l’autorità migratoria dove le protezioni costituzionali sono più deboli, non distingue cittadini da non-cittadini nella raccolta dati, e soprattutto non è segreta. I contratti sono pubblici, le app sono documentate, le deportazioni vengono celebrate sui social media presidenziali. COINTELPRO fu smantellato quando divenne pubblico. PRISM fu parzialmente riformato dopo Snowden. La sorveglianza biometrica del 2025 opera alla luce del sole, e questo paradossalmente la rende più difficile da contestare.

La nuova architettura della sorveglianza

A settembre 2025, ICE finalizza un contratto da 9.2 milioni di dollari con Clearview AI attraverso procedura “sole-source”, cioè assegnazione diretta senza gara d’appalto. La normativa federale prevede gare competitive per contratti sopra i 250.000 dollari, e l’eccezione richiede che un solo fornitore possieda capacità genuinamente uniche. Nel settore del riconoscimento facciale, con decine di competitor, la giustificazione è quantomeno discutibile. Ma il contratto passa, e con esso si apre una nuova era.

Per capire cosa rende Clearview diverso bisogna partire da quello che esisteva prima. Il database federale tradizionale, chiamato IDENT e recentemente rinominato HART, contiene circa 270 milioni di record biometrici raccolti durante interazioni ufficiali con lo Stato: richieste di visto, attraversamenti di frontiera, arresti, domande di asilo. Clearview possiede oltre 50 miliardi di immagini — quasi duecento volte tanto — e le ha ottenute in modo completamente diverso: raschiando il web pubblico. Instagram, LinkedIn, Facebook, siti di notizie, album fotografici online, foto di matrimoni e reunion universitarie. Tutto quello che è mai apparso su internet e conteneva un volto umano è potenzialmente nel sistema, senza che i soggetti abbiano dato consenso o spesso sappiano di essere stati catalogati.

La differenza non è solo quantitativa. IDENT identifica persone che hanno già avuto contatti con il sistema, che sono già “dentro” in qualche modo. Clearview può identificare chiunque sia mai apparso in una fotografia online, inclusi individui che non hanno mai violato una legge, attraversato una frontiera, o attirato l’attenzione di alcuna autorità.

Ma i dati grezzi, da soli, hanno valore limitato. Serve un sistema che li aggreghi, li correli, li trasformi in intelligence operativa. Questo sistema si chiama ImmigrationOS, sviluppato da Palantir con un contratto da 30 milioni di dollari, ed è il vero cervello dell’operazione. ImmigrationOS è una piattaforma di “data fusion” che integra flussi informativi eterogenei in un’unica interfaccia: record biometrici da IDENT e Clearview, storico di tutti gli ingressi e le uscite dal paese, dati fiscali e previdenziali, attività sui social media inclusi post e reti di contatti, movimenti di veicoli tracciati da lettori di targhe, geolocalizzazione acquistata da broker commerciali — quelle app sul telefono che vendono la posizione degli utenti a inserzionisti, e da questi a chiunque paghi.

Per capire cosa significa concretamente, immaginiamo un fermo a Los Angeles. L’agente scansiona il volto di una persona. In pochi secondi, ImmigrationOS restituisce un profilo: il soggetto ha attraversato la frontiera a Tijuana tre volte nell’ultimo anno, il suo veicolo è stato rilevato in un quartiere sotto osservazione, un suo contatto Facebook ha un ordine di espulsione pendente, il suo datore di lavoro non risulta aver versato contributi previdenziali a suo nome. Nessuno di questi elementi, preso singolarmente, è illegale. Ma insieme costruiscono quello che il sistema chiama un “profilo di rischio”. L’algoritmo non cerca crimini già commessi — cerca correlazioni, pattern, associazioni. Il crimine, eventualmente, si costruisce dopo.

L’interfaccia tra questo cervello e il mondo reale si chiama Mobile Fortify, un’applicazione sviluppata da Customs and Border Protection che trasforma qualunque smartphone governativo in una stazione biometrica portatile. L’agente inquadra il volto del soggetto, il sistema acquisisce anche impronte digitali in modalità “contactless” attraverso la fotocamera, e in pochi secondi interroga simultaneamente FBI, Dipartimento di Stato, database visti e mandati statali. Il risultato include identità completa, status migratorio, eventuali ordini di espulsione pendenti.

Due aspetti di Mobile Fortify meritano attenzione particolare. Il primo riguarda l’autorità che il sistema ha acquisito. Secondo il deputato Bennie Thompson, ranking member della Commissione Homeland Security della Camera, gli agenti ICE trattano i risultati dell’app come “definitivi”, più affidabili di documenti cartacei come certificati di nascita. In un caso documentato da 404 Media, una donna identificata come “MJMA” fu scansionata due volte durante lo stesso fermo, e l’app restituì due identità completamente diverse. L’agente procedette comunque — non aveva strumenti per risolvere l’incongruenza, né incentivi per provarci. Il secondo aspetto riguarda il consenso, o meglio la sua totale assenza. Un documento interno del DHS è esplicito: “ICE does not provide the opportunity for individuals to decline or consent to the collection and use of biometric data.” La scansione è obbligatoria per chiunque venga fermato, indipendentemente da cittadinanza o status legale.

Ogni immagine acquisita viene trasmessa all’Automated Targeting System, dove resta conservata per quindici anni. L’ATS non è un semplice archivio — è una piattaforma di scoring creata dopo l’11 settembre per identificare potenziali terroristi, che nel tempo si è espansa fino a includere chiunque attraversi le frontiere americane o venga fermato da agenti federali. Il sistema assegna punteggi di rischio basati su pattern di viaggio, associazioni, comportamenti e correlazioni algoritmiche. Una persona può essere classificata come “alto rischio” senza aver commesso alcun reato, sulla base di dove è stata, chi conosce, cosa ha postato online. L’ATS è consultabile non solo dal DHS, ma da FBI, DEA e attraverso accordi di condivisione da agenzie di intelligence. La retention di quindici anni significa che l’immagine di un cittadino americano fermato per un controllo casuale nel 2025 resta disponibile fino al 2040 per qualunque futura indagine o correlazione.

La scala di questi sistemi genera un problema matematico che va compreso. Consideriamo un algoritmo di riconoscimento facciale con un tasso di falsi positivi dello 0.1%, che è un valore eccellente per gli standard industriali e coerente con le prestazioni di Clearview nei test NIST. Applicato a 50 miliardi di immagini, quello 0.1% produce 50 milioni di potenziali identificazioni errate. Non è un difetto correggibile con algoritmi migliori — è una proprietà matematica di qualunque sistema di matching applicato a scale così vaste. E questi errori non sono distribuiti uniformemente: gli studi NIST mostrano che i tassi di falsi positivi sono significativamente più alti per volti non bianchi, per donne, per anziani. I 50 milioni di identificazioni errate colpiscono in modo sproporzionato chi è già vulnerabile.

Il caso dell’Illinois illustra un altro tipo di problema, più sottile ma ugualmente significativo. Nel 2008 lo Stato approvò il Biometric Information Privacy Act, la legge sulla privacy biometrica più severa d’America, che richiede consenso esplicito prima di raccogliere identificatori come le impronte facciali. Nel 2022 l’ACLU fece causa a Clearview per violazione massiva di questa norma e vinse: il tribunale emise un’ingiunzione che vieta alla società di fornire servizi a enti governativi statali e locali dell’Illinois. La polizia di Chicago non può usare Clearview. Ma gli agenti federali che operano nella stessa città non sono vincolati da questa restrizione — la legge statale non si applica al governo federale. Il risultato è una geografia della privacy a macchia di leopardo dove le protezioni dipendono non da dove ti trovi, ma da chi ti ferma.

Il settlement del 2025 aggiunse un capitolo ulteriore a questa storia. Clearview non disponeva di liquidità sufficiente per pagare i 51.75 milioni di risarcimento stabiliti dal giudice. Nei class action normali questo porta a bancarotta o pagamenti rateali, ma il giudice scelse una strada diversa: convertì parte del risarcimento in equity, assegnando ai querelanti — le persone le cui immagini erano state raccolte senza consenso — il 23% delle azioni della società. Le vittime della sorveglianza sono ora azioniste di Clearview, e il loro ritorno economico dipende dal successo commerciale dell’azienda, cioè dall’espansione delle stesse pratiche che hanno contestato. Il caso Illinois illustra un problema strutturale: le protezioni locali, anche quando vittoriose in tribunale, non possono contenere il potere federale, e anche le vittorie giudiziarie possono produrre esiti che rafforzano anziché limitare le pratiche contestate.

Il nuovo volto dell’Autoritarismo americano: dissenso deportabile

Il Segretario di Stato Marco Rubio non accusò Mahmoud Khalil di un reato. Invocò una disposizione che permette la revoca di visti e status di residenza quando la presenza di un individuo comporta “conseguenze avverse per la politica estera degli Stati Uniti”. Questa formula, raramente utilizzata prima del 2025, trasforma l’opinione politica in fattore di deportabilità. Non serve dimostrare atti illegali — basta che le posizioni espresse siano ritenute incompatibili con gli interessi americani, come definiti unilateralmente dall’esecutivo e senza revisione giudiziaria sostanziale.

Lo strumento operativo di questa politica è il SEVIS, il database che gestisce i record di studenti e ricercatori internazionali negli Stati Uniti. La terminazione di un record SEVIS revoca automaticamente lo status legale, senza udienza preventiva né notifica formale. Lo studente scopre di essere deportabile quando tenta di rientrare nel paese dopo un viaggio, o quando viene fermato per un controllo. Tra marzo e maggio 2025, oltre 2.000 studenti internazionali subirono questo trattamento, e i pattern documentati da giornalisti e organizzazioni per i diritti civili mostrano targeting sistematico di individui coinvolti in attività pro-palestinesi — anche quando il coinvolgimento si limitava a firmare petizioni o partecipare a manifestazioni autorizzate dall’università.

Due casi tra i nove diventati pubblici illustrano il pattern con particolare chiarezza. Rümeysa Öztürk era una borsista Fulbright turca a Tufts, detenuta dopo aver co-firmato un editoriale critico della risposta israeliana a Gaza. Non aveva partecipato a proteste, non aveva violato regolamenti universitari — aveva espresso un’opinione su una pubblicazione accademica. “Non sapevo che un’opinione potesse costarti tutto”, dichiarò al Boston Globe dopo il rilascio su cauzione. Badar Khan Suri era un ricercatore indiano a Georgetown, arrestato per post sui social media che criticavano la guerra a Gaza e il supporto americano a Israele. “Ho scritto quello che pensavo. In America. Credevo fosse permesso”, disse al Washington Post. Gli altri casi — Yunseo Chung, Ranjani Srinivasan, Aditya Wahyu Harsono, Momodou Taal, Mohsen Mahdawi, Leqaa Kordia — condividono lo stesso schema: opinioni, associazioni, parole. Nessuna accusa di violenza, nessun reato contestato oltre il pensiero espresso.

Il giudice William G. Young, in una delle sentenze relative a questi casi, scrisse che il sistema appare “intentionally designed to chill the First Amendment rights of noncitizens”. La formulazione è significativa: non “effetto collaterale”, non “conseguenza imprevista”, ma design intenzionale.

Un elemento emerso dalle indagini giornalistiche di The Intercept illumina la metodologia con cui vengono identificati i target. Funzionari DHS hanno ammesso di consultare Canary Mission durante le valutazioni dei casi. Canary Mission è un sito web che compila dossier su studenti e docenti considerati anti-israeliani o antisemiti, includendo foto, affiliazioni universitarie, estratti da social media, partecipazioni a eventi. È gestito da anonimi, finanziato da donatori non identificati, non risponde ad alcuna autorità pubblica e non prevede standard probatori per l’inclusione né procedure di contestazione. Una blacklist crowdsourced, compilata senza alcuna accountability, è stata integrata nei processi decisionali di un’agenzia federale americana.