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 Deepfake: la soluzione è nel problema

Technology

 I più grandi produttori di video in cui si manipolano voce e viso dei personaggi pubblici sono proprio Google e Facebook. E proprio i due colossi della tecnologia combattono in prima fila la battaglia contro.

​I deepfake, ovvero i video in cui si manipolano la voce e il viso di personaggi pubblici veicolando contenuti falsi, hanno iniziato a girare per la rete dal 2017, quando l'Università di Washington pubblicò una sorta di tutorial su come avevano realizzato un deepfake dedicato all'ex presidente degli Stati Uniti Barack Obama.  

La tecnica, tuttavia, è già usata da molto tempo al cinema dove, grazie ai software di face swap e di lip sync, recitano attori magari già scomparsi da anni e in cui gli animali parlano con un sincronismo perfetto labbra-voce.

Il fenomeno dei deepfake si è rapidamente diffuso sui social, e, anche se in Italia se ne è parlato molto solo di recente grazie alle provocazioni del programma televisivo Striscia la notizia (con deepfake su Matteo Salvini, Matteo Renzi o Sergio Matarella), in realtà il dibattito è molto acceso, soprattutto negli Stati Uniti, già dall'inizio dell'anno.

Questi video falsi possono creare turbolenze e profondi cambiamenti in molti ambiti: per esempio, grazie a software di intelligenza artificiale in grado di riprodurre perfettamente la voce di una persona, ci sono già state grosse truffe sui mercati finanziari, con ordini di transazioni da milioni di dollari dati via telefono e accettati da sistemi di riconoscimento vocale.  

Sui social, inoltre, specie nell'area asiatica, sono stati pubblicati deepfake di importanti influencer, con milioni di visualizzazioni e correlati introiti pubblicitari. Il dibattito politico, e soprattutto le campagne elettorali, saranno certamente perturbati dal massiccio utilizzo di deepfake per combattere gli avversari (lo si da per certo per le elezioni presidenziali americane del 2020). E pure l'informazione tout court dovrà stare molto attenta, per non ricadere nel tranello delle fake news.

Ma il pericolo maggiore deriva dal revenge porn, ovvero dalla diffusione via web di video falsi in cui si mette a repentaglio la reputazione di una persona mostrandola, con la sua voce e il suo volto, in filmati imbarazzanti sapientemente manipolati dagli esperti di intelligenza artificiale.  

Se, quindi, è comprensibile lo spirito tra il goliardico e il didattico con il quale Antonio Ricci, patron di Striscia, ha usato il deepfake per lanciare la nuova stagione del suo tg satirico («è perfetto per lo spirito di Striscia, si deve sempre dubitare su tutto, anche su quello che vediamo con i nostri occhi e sentiamo con le nostre orecchie»), bisogna tuttavia tener conto dei pesanti impatti che la pratica dei video falsi può avere a livello sociale, politico ed economico.

Grazie ai software di intelligenza artificiale, infatti, non è molto difficile realizzare un deepfake: a volte, nel video, basta sovrapporre la faccia di una celebrity sul corpo di un altro personaggio, sincronizzando movimenti e labbra; altre volte si usa il software lip sync, e un bravo imitatore o un software di riproduzione della voce, ed è sufficiente sfruttare un video vero della celebrity, lavorando solo a livello delle labbra per fargli dire quello che noi vogliamo; infine, nei casi più sofisticati, si usa un vero e proprio attore, che veste, parla e si muove come la celebrità in questione, si gira un video e poi si fa un face swap con la vera faccia della celebrity per ottenere l'effetto il più realistico possibile.

La app cinese Zao, per dire, ci ha costruito sopra un business: basta scaricarla, fornire una propria foto, scegliere uno degli spezzoni di film messi a disposizione, e Zao provvede a elaborare i contenuti e a sovrapporre i volti, facendoci diventare protagonisti di alcuni dei blockbuster più celebri del grande schermo. E allora, come combattere i deepfake? Google e Facebook si sono già mossi, ed entrambi hanno scelto la stessa strada.

Google ha realizzato un data base con oltre 3 mila video falsi girati con attori pagati da Google e che erano consapevoli di imitare personaggi pubblici per questo scopo. La finalità della banca dati, che verrà ampliata ancora in collaborazione con Jigsaw, è quella di creare una sorta di palestra sufficientemente grande nella quale gli esperti di intelligenza artificiale potranno allenarsi per costruire sistemi sofisticati in grado di individuare i deepfake. E in questo progetto Google ha coinvolto la Technical University di Monaco e l'Università Federico II di Napoli.  

Pure Facebook, il cui fondatore Mark Zuckerberg è stato egli stesso vittima di un deepfake ideato dagli artisti Bill Posters e Daniel Howe e facilmente reperibile in rete, sta creando tantissimi video falsi destinati ad arricchire un data base (pronto il prossimo dicembre) sul quale poi si darà vita alla sfida Deepfake detection challenge: in palio oltre 10 milioni di dollari per esperti di intelligenza artificiale che sappiano proporre i migliori sistemi di individuazione dei deepfake. In questo progetto sono stati coinvolti Microsoft, il Mit di Boston, l'Università di Berkeley in California e la associazione non profit Partnership on AI. Per paradosso, quindi, al momento i più grandi produttori di deepfake sono proprio Google e Facebook. 

Nel frattempo, l'Università di Berkeley ha annunciato di avere già sviluppato un metodo piuttosto certo per scoprire i video falsi: si tratta di analizzare tanti video della celebrity di cui ci si occupa, in modo da imparare alla perfezione i suoi movimenti facciali. Poi si comparano tutte queste pose, dalla inclinazione della testa e delle sopracciglia al movimento del mento, con il presunto deepfake. Il metodo, secondo quanto afferma Berkeley, sarebbe in grado di scovare il falso in oltre il 90% dei casi. 

Il problema, come già accade per le fake news, è però un altro: non basta accertare che un video (o una notizia) è falso quando ha già fatto il giro del mondo e ha avuto milioni di visualizzazioni. Diciamo che è importante, ma non sufficiente, poiché ha già ottenuto i suoi effetti devastanti sulla reputazione di una celebrity o sulla opinione pubblica. Le piattaforme digitali che veicolano i contenuti, quindi, un po' come facevano i media tradizionali con le catene di controllo, dovrebbero assumersi la responsabilità di verificare e certificare quello che diffondono. E qui, va detto, i passi da fare sono ancora tantissimi.

 

 

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