ll grande bluff delle etichette AI: perché i social non permettono di filtrare lo “slop” digitale

Immagine creata con Google Gemini

Oggi è praticamente impossibile navigare online senza imbattersi in contenuti generati dall’intelligenza artificiale o slop (contenuti spazzatura di bassa qualità generati in massa con l’intelligenza artificiale). Nell’ultimo anno, colossi come YouTube, Instagram e TikTok hanno intensificato gli sforzi per l’autenticazione dei contenuti, introducendo sistemi automatici per applicare etichette a immagini, video e musica sintetici, distinguendoli così dal lavoro dei creatori in carne e ossa.

Sapere che un’immagine è stata generata da un algoritmo è sicuramente un passo avanti quando ci si imbatte casualmente in un post, ma la vera svolta per l’esperienza utente sarebbe un’altra: avere la possibilità di escludere del tutto questi contenuti dalla nostra vista attraverso opzioni dedicate.

L’inutilità delle soluzioni attuali

Le attuali strategie di etichettatura non hanno modificato in modo sostanziale la fruizione dei contenuti. Navigando sui vari feed, capita di notare diciture che segnalano l’uso dell’IA nella descrizione o in sovrimpressione sul filmato. Meta adotta un approccio simile, mostrando la dicitura “Informazioni sull’IA” sui post di Facebook e Instagram che contengono metadati specifici o quando sono gli stessi autori a dichiararlo.

Tuttavia, per chi desidera evitare questa tipologia di post – una scelta legittima se si considerano l’impatto sul livello medio dei contenuti, le implicazioni etiche e l’impronta ambientale dell’IA generativa – l’impresa si rivela sorprendentemente complessa. Un semplice interruttore nelle impostazioni risolverebbe il problema alla radice, eppure le aziende non sembrano intenzionate a muoversi in questa direzione. Interpellate sulla volontà di introdurre strumenti di filtraggio, le principali Big Tech hanno risposto con il silenzio o con dichiarazioni vaghe, confermando che l’introduzione di un’opzione per bloccare i contenuti sintetici non è nei loro piani immediati.

I limiti dei primi esperimenti

Le rarissime eccezioni confermano la complessità della situazione. Piattaforme come DeviantArt e Pinterest offrono funzionalità simili, ma la loro implementazione evidenzia forti limiti strutturali. Nel primo caso, l’opzione è nascosta all’interno delle impostazioni del profilo e, anche se attivata, non mostra differenze tangibili nella qualità del feed, lasciando visibili numerose illustrazioni palesemente artificiali.

Pinterest permette di affinare le raccomandazioni disattivando l’IA in categorie come l’arte o la moda, ma l’efficacia rimane parziale e i modelli dai tratti fin troppo perfetti o gli errori anatomici tipici degli algoritmi continuano a comparire. Se piattaforme di video o foto di massa come YouTube o Instagram introducessero una funzione analoga, il risultato iniziale sarebbe probabilmente deludente, ma avrebbe il merito di svelare l’inefficacia delle attuali soluzioni di facciata adottate per placare regolatori e critici.

Il fallimento della tracciabilità

Il problema della tracciabilità è d’altronde ben noto ai vertici aziendali. Mentre i sistemi basati sulla provenienza, come gli standard C2PA o SynthID di Google, cercano di inserire metadati o filigrane invisibili al momento della creazione, la proliferazione di modelli open-source privi di questi vincoli e la facilità con cui tali informazioni possono essere rimosse rendono l’approccio poco affidabile.

Anche i metodi di rilevamento basati sull’analisi dei pattern digitali falliscono spesso su larga scala, generando falsi positivi. Di conseguenza, le soluzioni sbandierate come strumenti per combattere la disinformazione e i deepfake rischiano di rivelarsi solo uno specchietto per le allodole per evitare interventi normativi più severi.

I costi della moderazione umana

L’introduzione di filtri severi spaventa le piattaforme anche per il rischio di penalizzare erroneamente i creatori reali, come già accaduto a Meta e YouTube con la rimozione o l’etichettatura errata di opere autentiche. Inoltre, consentire la segnalazione di massa dei contenuti IA non contrassegnati richiederebbe una quantità insostenibile di moderatori umani, un investimento che contrasta con la tendenza attuale delle Big Tech di ridurre il personale a favore dell’automazione.
Una via alternativa potrebbe essere quella di certificare e premiare i creatori umani verificati, una strategia già accennata da Instagram e parzialmente applicata da Spotify con gli artisti verificati, che aiuterebbe a ridurre la visibilità delle “fabbriche di contenuti” di bassa qualità gestite da profili fantasma.

La spinta verso la fabbrica dello slop

La riluttanza di colossi come Meta, Google e Spotify non è casuale: queste aziende non si limitano a ospitare contenuti generati dall’IA, ma sviluppano e vendono gli strumenti stessi per crearli. La loro linea narrativa sostiene che la produzione sintetica non sia scadente per definizione, ma che si tratti di una pura questione di evoluzione qualitativa.

L’obiettivo di fondo è abituare l’utente a un livello tecnologico tale da non fargli più notare la differenza durante la navigazione quotidiana. Permettere di bloccare questi contenuti andrebbe contro i massicci investimenti effettuati per monetizzare l’industria dell’intelligenza artificiale. Offrire un filtro chiaro per scegliere tra creatività umana e produzione algoritmica rappresenterebbe la vera prova del nove per misurare il reale valore e il gradimento di queste tecnologie da parte del pubblico.