YouTube dichiara guerra ai Deepfake: ecco come

La tecnologia di deepfake sta diventando sempre più sofistica e complessa da identificare. In questo contesto di rapida evoluzione, YouTube è pronta ad introdurre una soluzione tecnologica all’avanguardia: il sistema di likeness detection. Questa nuova funzione, progettata per contrastare la proliferazione di video creati dall’intelligenza artificiale che sfruttano l’immagine di individui senza consenso, rappresenta un passo importante nella tutela della reputazione e dei diritti digitali. Il funzionamento prevede una procedura articolata di verifica dell’identità: agli utenti viene richiesto di presentare un documento e un video selfie, così da permettere alla piattaforma di confrontare e analizzare in modo sistematico i contenuti sospetti. Un approccio che ricorda da vicino quanto già avviene con il sistema Content ID per la protezione del copyright, ma che qui si estende alla salvaguardia dell’identità personale.

L’adozione di likeness detection non è casuale, ma risponde a una crescente preoccupazione sociale e istituzionale. Recentemente, infatti, il dibattito si è acceso attorno a casi eclatanti che hanno coinvolto colossi dell’AI come OpenAI. L’azienda è finita sotto i riflettori per l’uso del suo modello Sora 2 nella generazione di deepfake che ritraevano figure storiche defunte, tra cui Martin Luther King e Robin Williams. La reazione dei familiari delle persone coinvolte non si è fatta attendere: la pressione pubblica ha costretto OpenAI a sospendere temporaneamente alcune funzionalità del modello, sollevando interrogativi profondi sull’etica e la responsabilità nell’uso delle tecnologie generative.

Il nuovo strumento messo a punto da YouTube si propone dunque come risposta concreta a rischi sempre più tangibili. Tuttavia, non mancano le criticità. L’obbligo di fornire dati personali come documenti d’identità e registrazioni video per accedere alla protezione potrebbe, paradossalmente, esporre gli utenti a nuove vulnerabilità. La gestione di informazioni così sensibili solleva interrogativi sulla privacy e sulla sicurezza dei dati raccolti. A ciò si aggiunge il rischio di falsi positivi: la possibilità che il sistema penalizzi erroneamente i creator legittimi, rimuovendo contenuti autentici o limitando la libertà espressiva.

Queste problematiche si inseriscono in un quadro normativo ancora in evoluzione. In diversi paesi, il legislatore sta valutando l’adozione di leggi specifiche per vietare l’uso non consensuale dell’immagine altrui, soprattutto quando si tratta di contenuti potenzialmente dannosi o lesivi della dignità delle persone. La rapidità con cui si diffondono strumenti come Sora 2 e le polemiche legate ai casi di Martin Luther King e Robin Williams hanno accelerato il dibattito, portando alla luce la necessità di soluzioni che sappiano bilanciare efficacemente la tutela dei diritti individuali e la libertà creativa.

Non mancano, tuttavia, proposte alternative. Secondo diversi esperti, esistono strategie meno invasive dal punto di vista della privacy rispetto alla raccolta di dati biometrici. Tra queste, spiccano sistemi di watermarking digitale, firme crittografiche e standard di tracciabilità che permetterebbero di distinguere i contenuti autentici da quelli sintetici senza richiedere informazioni sensibili agli utenti. L’adozione di queste tecnologie potrebbe rappresentare una soluzione più equilibrata, capace di proteggere la reputazione online senza sacrificare la riservatezza.

Per i creator che operano su YouTube, l’introduzione della likeness detection costituisce un ulteriore strumento di difesa della propria immagine. Tuttavia, la reale efficacia della misura dipenderà dalla precisione degli algoritmi di analisi e dalle garanzie offerte sulla gestione dei dati raccolti. Solo una regolamentazione attenta e un costante aggiornamento delle pratiche potranno assicurare che la tecnologia rimanga uno strumento al servizio della libertà, e non un ulteriore rischio per la privacy.