Immagina di ricevere un messaggio vocale da una persona che conosci. La voce è la sua. Il tono è quello abituale e dai per scontato che sia stata proprio lei a contattarti, portandoti a reagire o rispondere al suo messaggio.
Ma quella persona potrebbe non aver mai registrato quel messaggio.
Oppure immagina di vedere online un video in cui una persona famosa pronuncia una frase controversa. Il volto sembra autentico, la voce è quella giusta e il video appare credibile. Questo video potrebbe influenzare la gente a fare un certo tipo di scelte, tipo acquistare qualcosa.
Anche in questo caso, potrebbe non essere la persona in questione.
È questo il fenomeno dei deepfake: ovvero immagini, video o voici generati o manipolati con l'intelligenza artificiale che possono far apparire autentico qualcosa che, in realtà, non lo è.
Il problema dei deepfake non è soltanto che l'AI possa creare contenuti falsi. È che questi contenuti possono essere utilizzati per condizionare le opinioni, la percezione, le azioni e infine le scelte delle persone.
Che cos'è un deepfake?
Il termine deepfake nasce dalla combinazione di deep learning, una famiglia di tecniche di intelligenza artificiale, e fake, che in inglese significa falso.
Più semplicemente, un deepfake è un'immagine, un video o un contenuto audio generato o manipolato con l'AI in modo da rappresentare artificialmente una persona, un oggetto, un luogo, un evento o una situazione reale.
Secondo l'AI Act europeo però, non tutto ciò che viene creato con l'AI è Deepfake, infatti si sostiene che soltanto i contenuti audio, video o immagini generati o manipolati dall'AI che assomigliano a persone, oggetti, luoghi, entità o eventi esistenti e che potrebbero apparire falsamente autentici o veritieri rientrano nella categoria Deepfake.
Quindi la distinzione è importante: non tutto ciò che viene creato con l'AI è un deepfake.
Come funziona un deepfake?
Esistono diverse tecniche per creare o manipolare contenuti sintetici.
In termini generali, un sistema di AI può analizzare caratteristiche di una persona — come il volto, la voce, le espressioni o i movimenti — e utilizzarle per generare o modificare un nuovo contenuto.
Nel caso di un video, per esempio, l'AI può intervenire sul volto, sulle espressioni o sulla sincronizzazione con la voce.
Nel caso dell'audio, può invece apprendere le caratteristiche della voce di una persona e generare nuovo parlato con caratteristiche simili.
Tra le tecnologie storicamente associate ai deepfake ci sono anche le Generative Adversarial Networks (GAN). Oggi, però, il fenomeno è molto più ampio e comprende diverse tecniche di generazione e manipolazione basate sull'AI.
Il risultato è che creare contenuti sintetici realistici è diventato progressivamente più accessibile.
Deepfake, face swap, morphing e voice cloning: qual è la differenza?
Questi termini vengono spesso utilizzati come sinonimi, ma descrivono fenomeni differenti.
Face swap
Il face swap indica, in generale, la sostituzione del volto di una persona con quello di un'altra all'interno di un'immagine o di un video.
Morphing
Il morphing è una tecnica che permette di trasformare gradualmente un'immagine o un volto in un altro, creando una sequenza di immagini intermedie. È una tecnologia precedente all'attuale boom dell'intelligenza artificiale e non è necessariamente basata sull'AI.
Voice cloning
Il voice cloning riguarda invece la replica artificiale delle caratteristiche della voce di una persona. Un sistema può analizzare registrazioni vocali e generare nuovo parlato con caratteristiche simili alla voce originale.
Deepfake
Il deepfake è un concetto più ampio. Può coinvolgere immagini, video o audio e riguarda la possibilità che il contenuto generato o manipolato venga percepito come autentico.
Per questo motivo, un voice clone non è necessariamente un deepfake. Una voce sintetica può avere utilizzi legittimi, per esempio in ambito creativo o di accessibilità. Diventa un problema diverso quando viene utilizzata per far credere che una persona abbia realmente pronunciato qualcosa che non ha mai detto.
Quando un deepfake diventa pericoloso?
La tecnologia in sé non determina necessariamente il rischio.
Un contenuto sintetico può essere utilizzato nel cinema, nell'intrattenimento, nella comunicazione o in altri contesti legittimi.
Il problema emerge quando viene utilizzato per ingannare, impersonare qualcuno o provocare un danno.
Tra gli scenari più rilevanti ci sono frodi, social engineering, disinformazione, danni reputazionali e contenuti creati senza il consenso della persona rappresentata.
Frodi e truffe
La clonazione della voce può essere utilizzata per impersonare un familiare, un dirigente o un'altra persona di fiducia.
La Federal Trade Commission ha avvertito del rischio di truffe in cui una voce clonata viene utilizzata per creare una falsa emergenza e convincere la vittima a inviare denaro.
Social engineering
Il social engineering sfrutta la fiducia delle persone per convincerle a compiere determinate azioni.
Un contenuto generato dall'AI può rendere più convincente l'impersonificazione di un collega, di un familiare o di un dirigente.
Disinformazione
Un video manipolato può far sembrare che una persona abbia pronunciato parole che non ha mai pronunciato.
Quando contenuti di questo tipo vengono condivisi senza contesto o verifica, possono contribuire alla diffusione di informazioni false.
Danno reputazionale
Un deepfake può associare una persona, un'organizzazione o un brand a dichiarazioni o comportamenti che non hanno mai avuto luogo.
Il problema può diventare ancora più complesso quando il contenuto viene copiato e ricondiviso su più piattaforme.
Contenuti non consensuali
Un altro utilizzo particolarmente problematico riguarda la creazione di immagini o video sessuali falsi associati a persone reali senza il loro consenso.
In questo caso la tecnologia può diventare uno strumento di abuso e provocare conseguenze personali e reputazionali significative.
Il deepfake non è necessariamente pericoloso perché è artificiale. Diventa particolarmente rischioso quando l'artificialità viene nascosta e il contenuto viene utilizzato per manipolare una persona o danneggiarne un'altra.
Come riconoscere un deepfake?
Questa è probabilmente una delle domande più difficili.
Per molto tempo si è parlato di alcuni segnali tipici: movimenti innaturali, sincronizzazione imperfetta tra labiale e voce, illuminazione incoerente o artefatti digitali.
Questi elementi possono ancora essere utili, ma non dovrebbero essere considerati una prova definitiva.
Con l'evoluzione degli strumenti generativi, la qualità dei contenuti sintetici continua a migliorare. Per questo motivo, invece di chiedersi soltanto “questo video sembra vero?”, è spesso più utile chiedersi:
“Da dove arriva questo contenuto?”
E ancora:
“Posso verificarlo attraverso una fonte indipendente?”
Verificare la fonte originale, cercare conferme indipendenti, controllare la data e il contesto e prestare attenzione a richieste improvvise di denaro o informazioni sono comportamenti più affidabili del semplice tentativo di individuare un'imperfezione visiva.
Deepfake e AI Act
Il fenomeno dei deepfake è diventato anche una questione normativa.
L'AI Act europeo, attraverso l'Articolo 50, introduce specifici obblighi di trasparenza per determinati contenuti generati o manipolati con l'AI.
Dal 2 agosto 2026, le regole di trasparenza dell'Articolo 50 sono applicabili. Tra le altre cose, i deployer di sistemi AI che generano o manipolano contenuti costituenti deepfake devono rendere visibile che il contenuto è stato artificialmente generato o manipolato, con specifiche eccezioni previste dalla normativa.
L'obiettivo non è vietare i contenuti sintetici, ma aumentare la trasparenza e ridurre i rischi di inganno e manipolazione.
Cosa significa per i brand?
Per un'azienda, il rischio non riguarda soltanto un singolo video falso.
Un brand può essere coinvolto in fenomeni di impersonificazione dell'azienda, falsi account, utilizzo del volto o della voce di un dirigente, comunicazioni fraudolente rivolte ai clienti e contenuti falsi associati al brand.
Per questo i deepfake possono diventare anche una questione di brand protection e social media risk.
Monitorare ciò che viene pubblicato online può aiutare a individuare rapidamente contenuti sospetti. Ma altrettanto importante è avere procedure chiare per verificare un contenuto, stabilire quando effettuare un'escalation e decidere come intervenire.
Quando un contenuto falso diventa virale, infatti, il tempo necessario per reagire può essere molto più breve del tempo necessario per dimostrare pubblicamente che quel contenuto è falso.
Il vero problema è la fiducia
I deepfake non significano che tutto ciò che vediamo online sia falso.
Significano qualcosa di più sottile: immagini, video e registrazioni audio non possono sempre essere considerati una prova sufficiente della realtà di ciò che rappresentano.
In un ambiente digitale in cui creare contenuti convincenti diventa sempre più semplice, la verifica assume quindi un'importanza crescente.
La domanda non è più soltanto:
“È vero?”
Ma anche:
“Da dove proviene? Chi lo ha creato? Posso verificarlo?”
Perché il problema dei deepfake non è soltanto la capacità dell'AI di creare qualcosa di falso.
È la capacità di farci credere che sia vero.
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