Come l'intelligenza artificiale crea foto deepfake

In un'epoca in cui vedere non significa più credere, l'intelligenza artificiale ha reso possibile una delle tecnologie visive più controverse: le foto deepfake. Queste immagini, realistiche ma fabbricate, stanno cambiando il modo in cui interpretiamo la verità visiva.

Il motore dietro l'illusione

Alla base di molti sistemi deepfake ci sono le GAN (Generative Adversarial Networks). Un modello genera immagini false, mentre un secondo modello prova a distinguerle da quelle reali.

Con cicli ripetuti di addestramento, il generatore migliora fino a produrre risultati molto difficili da riconoscere come falsi.

Face swap e manipolazione mirata

Oltre alle GAN, oggi si usano anche modelli di diffusione e architetture autoencoder. I sistemi di face swap analizzano geometria del volto, tonalità della pelle e punti chiave per fondere un'identità in una nuova immagine.

Con strumenti sempre più accessibili, anche utenti non tecnici possono creare ritratti sintetici fotorealistici.

Implicazioni molto serie

Le foto deepfake sono già state usate per disinformazione, impersonificazione e contenuti intimi non consensuali. Con l'aumento della potenza e della diffusione dei modelli, i rischi crescono rapidamente.

Rilevazione e difesa

I ricercatori sviluppano strumenti di detection che analizzano incoerenze nei pixel, nell'illuminazione e nei metadati. Ma i modelli generativi evolvono in parallelo, creando una corsa continua.

Servono quindi protezioni tecniche, politiche di piattaforma, educazione pubblica e regole legali più chiare.