Negli ultimi due anni molte delle principali piattaforme tecnologiche hanno promesso di introdurre etichette per segnalare immagini e video generati con l’IA. Tuttavia, un’indagine di Indicator – la prima nel suo genere – rivela che l’impegno è stato largamente disatteso: su 516 post pubblicati su Instagram, LinkedIn, Pinterest, TikTok e YouTube, solo il 30% riportava un’indicazione corretta. Google e Meta hanno mostrato difficoltà nel segnalare perfino i contenuti creati con i propri strumenti generativi. Pinterest ha ottenuto i risultati migliori, ma con un tasso di successo del 55%
Secondo gli esperti, l’assenza di un sistema affidabile mina la fiducia pubblica nella distinzione tra realtà e artificio. Claire Leibowicz (Partnership on AI) sottolinea la necessità di verifiche rigorose e trasparenza sugli ostacoli tecnici, mentre Sam Gregory (Witness) avverte che l’incapacità di riconoscere ciò che è autentico rappresenta una minaccia epistemica nei confronti della “fiducia visiva stessa”. Per Claire Wardle, docente presso la Cornell University, i risultati sono indice di un cross-platform breakdown (un malfunzionamento o una mancanza di coerenza che si verifica tra più piattaforme) nell’applicazione delle etichette AI e invita ricercatori e regolatori a condurre verifiche regolari, senza dare per scontato che i sistemi introdotti funzionino davvero. Alcune aziende, interpellate, hanno riconosciuto implicitamente i limiti attuali, parlando di un processo “in evoluzione”.
Come sottolinea Indicator, giungere a un’etichettatura affidabile dei contenuti IA costituisce una sfida socio-tecnica complessa che coinvolge molteplici attori. Ad ogni modo, rimane fondamentale verificare se le promesse delle grandi aziende tecnologiche vengono effettivamente mantenute. Lo stato attuale sembra suggerire i limiti dell’autoregolamentazione, ma la situazione potrebbe cambiare nell’estate 2026 con l’entrata in vigore di normative vincolanti in California e nell’Unione Europea.
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Immagine generata tramite DALL-E. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (17/03/2025).
