​I deepfake sono contenuti multimediali sintetici, come video o audio, creati utilizzando tecniche avanzate di intelligenza artificiale, in particolare reti neurali profonde, che sovrappongono o sostituiscono volti e voci di persone reali in modo altamente realistico. Questa tecnologia può essere impiegata per scopi legittimi, come nel cinema o nell’intrattenimento, ma è spesso utilizzata in maniera impropria per diffondere disinformazione, creare falsi contenuti pornografici o compromettere la reputazione di individui.​

Come vengono creati i deepfake

La creazione di un deepfake coinvolge diverse fasi chiave:​

1. Raccolta dei dati: Si raccolgono immagini e video della persona target da diverse angolazioni e con varie espressioni facciali.​
2. Addestramento del modello: Utilizzando tecniche di apprendimento automatico, in particolare le Generative Adversarial Networks (GAN), si addestra un modello a generare immagini del volto target che appaiano realistiche.​Wikipedia – Die freie Enzyklopädie+5www.dogma.it+5arxiv.org+5
3. Sostituzione del volto: Il volto generato viene sovrapposto al volto originale nel video sorgente, sincronizzando movimenti labiali ed espressioni per garantire un risultato credibile.​
4. Post-produzione: Si applicano ulteriori ritocchi per migliorare la fluidità e l’integrazione del volto nel video finale.​

I deepfake sui social media: creazione e contromisure

I deepfake rappresentano una delle sfide più complesse dell’era digitale, con implicazioni per la sicurezza personale, l’integrità dell’informazione e la fiducia nelle piattaforme online. Questo articolo esplora come vengono creati i deepfake e quali strategie stanno adottando Twitter (ora X) e altre piattaforme social per contrastare questa minaccia emergente.

Cosa sono i deepfake?

I deepfake sono contenuti multimediali manipolati o completamente sintetici, creati utilizzando tecniche di intelligenza artificiale avanzate, in particolare i sistemi di deep learning. Questi contenuti possono includere:

• Video dove il volto di una persona viene sostituito con quello di un’altra
• Audio sintetico che imita la voce di specifici individui
• Immagini di persone che non esistono realmente
• Manipolazioni che attribuiscono parole o azioni a persone che non le hanno mai pronunciate o compiute

Come vengono creati i deepfake

1. Tecnologie di base

I deepfake utilizzano principalmente reti neurali generative, in particolare:

• Autoencoder: Algoritmi che comprimono e decomprimono immagini, utilizzati per sostituire un volto con un altro
• GAN (Generative Adversarial Networks): Sistemi composti da due reti neurali che “competono” tra loro, una genera immagini false mentre l’altra cerca di distinguere quelle vere da quelle false
• Diffusion models: Modelli che imparano a generare immagini partendo dal rumore e gradualmente trasformandolo in immagini dettagliate

2. Processo di creazione

1. Raccolta dati: Acquisizione di numerose immagini o video della persona target
2. Training del modello: Addestramento dell’algoritmo AI sui dati raccolti
3. Encoding: Analisi dei punti di riferimento facciali e delle espressioni
4. Generazione del contenuto: Creazione del nuovo materiale manipolato
5. Perfezionamento: Correzioni manuali e miglioramenti per aumentare il realismo

3. Accessibilità degli strumenti

La barriera all’ingresso per la creazione di deepfake si è notevolmente abbassata negli ultimi anni:

• App user-friendly che permettono di creare deepfake base con pochi clic
• Software open-source disponibili su GitHub
• Servizi cloud che offrono la potenza di calcolo necessaria senza richiedere hardware costoso

Le contromisure dei social media

Twitter/X

La piattaforma di Elon Musk ha implementato diverse strategie:

• Sistema di etichettatura: Contenuti manipolati vengono contrassegnati con avvisi
• Community Notes: Sistema collaborativo che permette agli utenti di aggiungere contesto a post potenzialmente fuorvianti
• Politiche specifiche: Twitter ha introdotto regole esplicite contro i deepfake dannosi nel 2020, distinguendo tra manipolazioni innocue (parodie, satira) e dannose (disinformazione, frodi)
• Rimozione selettiva: Rimozione di contenuti che violano le linee guida, specialmente quelli progettati per ingannare in contesti politici o di sicurezza pubblica

Meta (Facebook e Instagram)

• Collaborazione con esperti: Partnership con università e centri di ricerca per migliorare il rilevamento
• Detection technology: Algoritmi specializzati nell’identificare anomalie nei video e nelle immagini
• Fact-checking network: Rete di verificatori indipendenti che esaminano contenuti sospetti
• Limiti alla distribuzione: Riduzione della visibilità di contenuti sospetti mentre sono in fase di verifica

TikTok

• Controlli automatizzati: Sistemi AI che analizzano i video caricati
• Divieto esplicito: Proibizione di deepfake che mostrano persone reali senza consenso esplicito
• Eccezioni creative: Permessi effetti di trasformazione facciale chiaramente identificabili come effetti speciali

Sfide tecniche nella lotta ai deepfake

Limiti attuali

• Corsa agli armamenti tecnologica: Man mano che i sistemi di rilevamento migliorano, anche le tecnologie di creazione si perfezionano
• Falsi positivi: Rischio di classificare erroneamente contenuti legittimi come deepfake
• Volume di contenuti: La quantità enorme di contenuti caricati quotidianamente rende difficile il controllo capillare
• Variabilità qualitativa: Deepfake di alta qualità sono più difficili da rilevare rispetto a quelli grossolani

Approcci promettenti

• Watermarking digitale: Incorporazione di “firme” invisibili nei contenuti originali
• Analisi comportamentale: Rilevamento di anomalie nei movimenti facciali, battiti delle palpebre o microespressioni
• Blockchain: Utilizzo della tecnologia blockchain per verificare la provenienza dei contenuti
• Verifica multimodale: Combinazione di analisi audio, video e metadati per identificare incongruenze

Implicazioni sociali e normative

Quadro legislativo emergente

• Regolamentazioni UE: Il Digital Services Act include disposizioni su contenuti manipolati
• Iniziative USA: Proposte di legge come il DEEPFAKES Accountability Act
• Approccio globale frammentato: Mancanza di standard universali per affrontare il problema

Responsabilità delle piattaforme

• Trasparenza algoritmica: Crescente pressione per rivelare come funzionano i sistemi di moderazione
• Bilanciamento con la libertà di espressione: Necessità di distinguere tra contenuti creativi legittimi e manipolazioni dannose
• Educazione degli utenti: Iniziative per aumentare la consapevolezza sulla verifica delle fonti

Conclusioni

La battaglia contro i deepfake sui social media rimane una sfida in evoluzione. Mentre le tecnologie di creazione diventano sempre più sofisticate e accessibili, le piattaforme social stanno investendo in soluzioni tecniche e politiche più robuste.

La vera svolta potrebbe venire da un approccio integrato che combini:

• Avanzamenti tecnologici nel rilevamento
• Quadri normativi chiari
• Collaborazione tra piattaforme
• Alfabetizzazione mediatica degli utenti

In questo scenario complesso, la collaborazione tra sviluppatori, piattaforme, istituzioni e utenti rappresenta la strategia più promettente per mitigare l’impatto potenzialmente dannoso dei deepfake sulla società digitale.

Nonostante questi sforzi, la rapida evoluzione della tecnologia dei deepfake rappresenta una sfida continua, richiedendo alle piattaforme di aggiornare costantemente le loro misure di rilevamento e prevenzione per proteggere gli utenti dalla disinformazione e da potenziali abusi.​

Per approfondire la comprensione dei deepfake e delle tecnologie sottostanti, è possibile consultare il seguente video:​

Fonti

Questo contenuto è stato realizzato con il supporto di strumenti di Intelligenza Artificiale e successivamente revisionato da un essere umano per garantirne accuratezza e coerenza.