Intelligenza artificiale generativa: nuove etichette obbligatorie per deepfake secondo l’AI Act

Marcatura dei contenuti generati dall’IA

La marcatura dei contenuti generati dall’intelligenza artificiale impone standard tecnici e operativi per rendere identificabili in modo automatico testi, immagini, audio e video prodotti o modificati da sistemi generativi. Il codice di buone pratiche proposto dalla Commissione europea suggerisce soluzioni multilivello — tra cui filigrane invisibili, metadati strutturati e interfacce di rilevamento pubbliche — per soddisfare gli obblighi di trasparenza previsti dall’AI Act, garantendo tracciabilità, interoperabilità e accessibilità della marcatura a operatori, distributori e utenti finali.

Indice dei Contenuti:

La normativa richiede che ogni output generato dall’IA sia contrassegnato in un formato leggibile meccanicamente e verificabile. Per raggiungere questo obiettivo, il codice propone l’adozione combinata di tecniche di marcatura attiva: filigrane digitali resistenti alla manipolazione, metadati standardizzati integrati nei file e segnali esterni riconoscibili dall’interfaccia di riproduzione. Questi elementi devono essere progettati per sopravvivere a trasformazioni comuni, come compressione, ridimensionamento o editing minimo.

Un approccio multilivello aumenta la robustezza contro la rimozione accidentale o intenzionale della marcatura. Le filigrane invisibili offrono una prova tecnica incorporata nel contenuto, mentre i metadati forniscono informazioni leggibili e indexabili dai motori di ricerca e dai sistemi di verifica. Il codice sollecita inoltre la pubblicazione di specifiche aperte per garantire interoperabilità tra fornitori diversi, evitando soluzioni proprietarie che ostacolino il rilevamento da parte di terzi.

Per sostenere l’efficacia della marcatura, il documento raccomanda la distribuzione gratuita di strumenti di verifica e di un’API pubblica che permetta a sviluppatori, giornalisti e piattaforme di controllare automaticamente l’origine artificiale di un contenuto. Questa disponibilità facilita l’adozione generalizzata della marcatura e consente controlli a catena lungo l’intero ciclo di diffusione dei contenuti.

È inoltre prevista una componente educativa: i fornitori devono supportare l’alfabetizzazione digitale sulla provenienza dei contenuti, integrando risorse formative e linee guida per l’interpretazione dei segnali di marcatura. Tale obbligo si collega all’esigenza di trasparenza prevista dall’AI Act e mira a ridurre il rischio di disinformazione attraverso strumenti pratici e documentazione accessibile.

Infine, il codice sottolinea l’importanza di test indipendenti e di audit periodici per valutare la resilienza delle tecniche di marcatura. I risultati di queste verifiche dovrebbero essere pubblicati o resi disponibili agli organismi di normazione, così da alimentare un ciclo di miglioramento continuo delle pratiche e garantire un elevato grado di affidabilità tecnico-legale nella marcatura dei contenuti generati dall’IA.

FAQ

• Che cos’è la marcatura dei contenuti generati dall’IA? — È l’applicazione di segnali tecnici (filigrane, metadati, ecc.) che rendono riconoscibile automaticamente un contenuto come creato o manipolato da un sistema di IA.
• Quali tecniche vengono raccomandate? — Filigrane invisibili, metadati standardizzati e interfacce/API pubbliche per la verifica sono le soluzioni suggerite dal codice di buone pratiche.
• Perché è necessario un approccio multilivello? — Combinare diverse tecniche aumenta la resilienza della marcatura contro modifiche, compressioni o rimozioni intenzionali.
• Chi deve fornire gli strumenti di verifica? — Il codice invita i fornitori di sistemi generativi a mettere a disposizione rilevatori gratuiti o API pubbliche per favorire l’accesso alla verifica.
• Come si garantisce l’interoperabilità? — Attraverso specifiche aperte e standard condivisi che evitino soluzioni proprietarie incompatibili tra fornitori diversi.
• Sono previsti controlli indipendenti? — Sì: test esterni e audit periodici sono raccomandati per valutare l’efficacia e la tenuta delle tecniche di marcatura.

Etichettatura di deepfake e testi artificiali

Etichettatura dei deepfake e dei testi prodotti dall’intelligenza artificiale: il codice di buone pratiche chiarisce come distinguere e comunicare ai destinatari la natura artificiale di immagini, audio, video e testi generati o manipolati. Viene proposta una tassonomia condivisa che separa i contenuti «interamente generati dall’IA» da quelli «assistiti dall’IA», essenziale per applicare misure differenziate di trasparenza in base al grado di intervento umano e al potenziale impatto sul pubblico.

Per i materiali audiovisivi qualificabili come deepfake, la normativa impone un’indicazione esplicita della loro origine artificiale. Il codice raccomanda l’uso di un’icona comune — basata sull’acronimo di *intelligenza artificiale* nelle lingue dell’UE — che deve essere visibile alla prima esposizione e collocata in posizione adeguata al formato e al contesto di fruizione. Questa icona funge da segnale immediato per l’utente e va accompagnata, quando possibile, da metadati che dettaglino il tipo di manipolazione effettuata.

Nel caso dei testi prodotti o pesantemente modificati dall’IA, l’etichettatura deve comunicare chiaramente l’intervento algoritmico, soprattutto quando il contenuto ha finalità informative su temi di rilevanza pubblica. Il codice suggerisce collocazioni pratiche per l’icona: nella parte superiore del contenuto o immediatamente dopo la conclusione del testo, in modo da non interferire con la leggibilità ma garantire trasparenza fin dal primo contatto.

Il documento affronta anche scenari particolari, come lo streaming video in tempo reale e i podcast, dove la collocazione dell’etichetta richiede soluzioni tecniche adattate al mezzo. Per le trasmissioni live si prevede un badge grafico persistente e metadati che accompagnino il flusso, mentre per i podcast è raccomandata un’ammissione verbale o l’inclusione dell’icona nella pagina di pubblicazione. Queste misure devono essere integrate nei processi editoriali e tecnici dei deployer per garantire coerenza nella comunicazione.

Infine, vengono attribuiti ai deployer obblighi di monitoraggio e formazione interna: oltre a rendere visibili le etichette, devono implementare procedure di controllo per individuare contenuti non marcati e svolgere attività formative per il personale responsabile della pubblicazione. Questo approccio operativo mira a creare responsabilità concrete lungo tutta la catena di produzione e distribuzione dei contenuti artificiali.

FAQ

• Che differenza c’è tra contenuto generato e contenuto assistito dall’IA? — Il primo è prodotto interamente da un algoritmo; il secondo implica un contributo umano integrato con strumenti IA, come editing o sintesi.
• Come deve apparire l’etichetta per un deepfake? — Un’icona comune basata sull’acronimo di *intelligenza artificiale*, visibile alla prima esposizione e accompagnata da metadati descrittivi quando possibile.
• Dove posizionare l’etichetta nei testi artificiali? — Preferibilmente in cima al contenuto o subito dopo la frase conclusiva, per garantire immediata trasparenza senza compromettere la lettura.
• Quali soluzioni per video in diretta e podcast? — Per lo streaming live, un badge grafico persistente e metadati nel flusso; per i podcast, indicazione verbale o icona nella pagina di pubblicazione.
• Chi controlla che le etichette siano effettivamente applicate? — I deployer devono attivare monitoraggio interno e procedure di verifica; i fornitori sono chiamati a offrire strumenti di rilevamento e supporto tecnico.
• L’etichetta impedisce la diffusione di disinformazione? — Non da sola; è uno strumento di trasparenza che, integrato con formazione, rilevatori e pratiche di verifica, riduce il rischio di inganno ma non lo elimina completamente.

Ruoli e responsabilità di fornitori e deployer

Ruoli e responsabilità di fornitori e deployer: il codice distingue con precisione i compiti di chi sviluppa tecnologie generative e di chi le impiega nella distribuzione dei contenuti, definendo un quadro operativo per garantire conformità e responsabilità lungo tutta la catena del valore. I fornitori sono chiamati a progettare soluzioni tecniche che incorporino la marcatura fin dalla fase di sviluppo, documentando le specifiche e rendendo disponibili strumenti di verifica interoperabili. Devono inoltre fornire aggiornamenti, patch e linee guida per mitigare rischi noti legati all’uso improprio dei modelli.

I deployer, ossia editori, piattaforme e utilizzatori professionali, hanno l’obbligo di integrare nei propri processi editoriali le misure di trasparenza: implementare l’indicazione visiva dell’origine artificiale, applicare i metadati trasmessi dal fornitore e mantenere log operativi che attestino la fonte e la natura delle modifiche. Devono altresì attivare procedure di controllo per rilevare contenuti non marcati e predisporre canali di segnalazione e rettifica rapida.

Entrambe le categorie devono impegnarsi nella formazione: i fornitori devono offrire documentazione tecnica e strumenti educativi sull’uso corretto delle marcature, mentre i deployer devono formare il personale editoriale e i moderatori sui criteri di identificazione e gestione dei contenuti artificiali. Questa sinergia è essenziale per tradurre gli obblighi normativi in pratiche operative efficaci.

Il codice valorizza inoltre l’obbligo di trasparenza contrattuale: accordi tra fornitori e deployer devono includere clausole chiare sulle responsabilità relative alla marcatura, alla fornitura di API di verifica e alla conservazione dei metadati. Tali clausole favoriscono la tracciabilità e facilitano audit tecnici e verifiche di conformità richieste dalle autorità competenti.

Infine, il documento richiama l’importanza dei meccanismi di rendicontazione e audit esterni. Fornitori e deployer sono invitati a sottoporre a controlli indipendenti le soluzioni implementate e a pubblicare resoconti sulle performance dei sistemi di marcatura e sulle attività di mitigazione del rischio. Questo approccio garantisce responsabilità condivise e incentiva il miglioramento continuo delle pratiche operative.

FAQ

• Chi è responsabile della marcatura tecnica dei contenuti generati dall’IA? — I fornitori dei sistemi generativi devono integrare la marcatura nei modelli e mettere a disposizione strumenti di verifica.
• Cosa devono fare i deployer per rispettare l’AI Act? — Implementare l’etichettatura visiva, applicare metadati, mantenere log e attivare procedure di controllo e segnalazione.
• Qual è il ruolo della formazione? — I fornitori devono fornire documentazione e risorse; i deployer devono formare il personale su identificazione e gestione dei contenuti artificiali.
• Come si regola la responsabilità contrattuale? — Attraverso clausole specifiche nei contratti che definiscano obblighi su marcatura, API di verifica e conservazione dei metadati.
• Sono previsti audit esterni? — Sì: il codice raccomanda controlli indipendenti e la pubblicazione di resoconti sulle performance delle soluzioni di marcatura.
• Come si garantisce interoperabilità tra fornitori diversi? — Mediante specifiche aperte, standard condivisi e API pubbliche che permettano il rilevamento e la verifica cross-platform.

Prossimi passi e tempistiche di attuazione

Prossimi passi e tempistiche di attuazione: la Commissione europea ha avviato una consultazione pubblica sulla prima bozza del codice di buone pratiche, con raccolta di feedback fino al 23 gennaio; l’obiettivo è consolidare il documento in una seconda versione entro metà marzo e pubblicare il testo definitivo entro giugno, in vista dell’entrata in vigore dei requisiti di trasparenza dell’AI Act prevista per il 2 agosto 2026. La road map segna una finestra temporale stretta per adattare sistemi, processi e contratti.

Nel corso dei prossimi mesi i soggetti coinvolti dovranno partecipare attivamente al processo di raffinamento tecnico: commenti dettagliati su specifiche di metadati, criteri di resilienza delle filigrane e interoperabilità delle API saranno fondamentali per definire soluzioni praticabili su scala europea. Le consultazioni mirano a raccogliere evidenze tecniche e casi d’uso concreti per evitare ambiguità operative che potrebbero ostacolare l’attuazione uniforme.

È prevista una fase di sperimentazione e testing con operatori volontari per verificare l’efficacia delle tecniche di marcatura in scenari reali, comprese piattaforme di streaming, editoria digitale e servizi di hosting. Questi test consentiranno di valutare la sopravvivenza della marcatura attraverso pipeline di distribuzione e trasformazioni comuni, orientando eventuali modifiche normative o raccomandazioni tecniche prima della scadenza normativa.

La Commissione ha inoltre indicato la possibilità di introdurre un periodo transitorio in caso di approvazione del pacchetto *Digital Omnibus*: ciò potrebbe tradursi in sei mesi aggiuntivi per l’applicazione dei requisiti di marcatura da parte dei fornitori, utile per chi deve aggiornare modelli e infrastrutture. Tuttavia, i deployer dovranno comunque attivare da subito misure organizzative e procedurali per gestire l’adozione delle etichette e garantire conformità contrattuale.

Infine, la governance dell’attuazione richiederà coordinamento tra autorità nazionali, organismi di standardizzazione e comunità tecnologica: la pubblicazione di linee guida tecniche e la promozione di specifiche aperte saranno passi essenziali per assicurare coerenza e interoperabilità. Gli audit indipendenti e la pubblicazione di report periodici sulle performance delle soluzioni di marcatura completeranno il quadro di accountability richiesto dall’AI Act.

FAQ

• Quali sono le scadenze principali per l’attuazione dell’AI Act? — Raccolta feedback fino al 23 gennaio, seconda bozza entro metà marzo, testo finale entro giugno e applicazione dei requisiti dal 2 agosto 2026, con possibile proroga transitoria di sei mesi.
• Cosa succederà durante la fase di consultazione? — Verranno raccolti commenti tecnici su metadati, filigrane e API; le evidenze guideranno la revisione del codice per renderlo operativo.
• Ci saranno test pilota per la marcatura? — Sì: è prevista una fase di sperimentazione con operatori volontari per validare le tecniche in scenari reali.
• Il pacchetto Digital Omnibus può modificare i tempi? — Potenzialmente: l’approvazione potrebbe introdurre un periodo transitorio di sei mesi per i fornitori riguardo alla marcatura.
• Quali attori dovranno cooperare per l’attuazione? — Autorità nazionali, organismi di standardizzazione, fornitori di IA, deployer e comunità tecnologica per definire specifiche aperte e governance condivisa.
• Come sarà garantita la conformità nel tempo? — Tramite audit indipendenti, report periodici sulle performance delle soluzioni di marcatura e clausole contrattuali che disciplinino responsabilità e aggiornamenti tecnici.