I deep fake rischiano di creare immenso traffico sui social media e portare sulle scrivanie degli avvocati una montagna di lavoro. Ideata quattro anni fa, questa tecnologia diventa sempre più semplice da adottare e contribuisce a rendere virali i contenuti. Per mettere il nostro volto sul corpo di Cristiano Ronaldo, insomma, non occorre più l’aiuto del solito amico nerd. In un’inchiesta realizzata da Reuters si spiega: “Queste app offrono agli utenti la possibilità di creare media generati dall’intelligenza artificiale”. Creare un deep fake, dunque, diventa facile come un gioco.
Nonostante le raccomandazioni degli sviluppatori, che invitano a non creare contenuti offensivi, violenti o illegali, i deep fake sono uno strumento molto pericoloso nelle mani dei “leoni da tastiera”. Alcune app sono già state usate per far pronunciare a politici e celebrità frasi che non hanno mai detto nella realtà. Sugli store abbondano le app dedicate a questi effetti video, che nel frattempo sono diventati molto raffinati: è difficile, ormai, distinguere un video fake da uno reale.
Le app di deep fake e la pornografia
Sugli store di iPhone e Android sono disponibili decine di app di deep fake. Tante sono a pagamento e offrono soluzioni più complesse, ma anche alcune di quelle gratuite fanno il lavoro egregiamente. Reface è una delle più gettonate e consente la realizzazione di deep fake in formato gif, cioè brevi animazioni. Jiggy è diventata molto popolare perché permette di innestare le facce degli utenti su rockstar o celebrità della danza. Zao è stata realizzata in Cina e ha scalato subito le classifiche dei download per la velocità con cui realizza i deep fake.
All’orizzonte c’è il problema della pornografia. L’avvocato Adam Dodge, che ha fondato la società di sicurezza online EndTab, ha detto alla Reuters: “Se la soglia di difficoltà si abbassa oltre un certo livello, tutti possono creare un video porno non consensuale e molto sofisticato”. La società di ricerca Sensity ha rilevato che i contenuti pornografici rappresentano il 96% dei 14mila deep fake analizzati da un recente studio.
