Una voce familiare può essere clonata. Un video credibile può mostrare parole mai pronunciate. Ma il pericolo più profondo dei deepfake è forse un altro: cominciare a dubitare anche delle prove autentiche. In questa puntata di Humanitas 2.0 esploriamo il “dividendo del bugiardo”, i limiti dei rilevatori automatici, le nuove regole europee e un protocollo pratico in cinque passaggi per verificare senza diventare cinici. Perché la fiducia del futuro non potrà essere ingenua: dovrà essere responsabile. Tu quale gesto userai per restituire tempo alla verità?
Segui Humanitas 2.0 su Spreaker.
Fonti dell'episodio:
- Parlamento europeo e Consiglio dell’Unione europea, Regolamento (UE) 2024/1689 che stabilisce regole armonizzate sull’intelligenza artificiale, 2024. Definizione di deepfake e obblighi di trasparenza (Articolo 50).
- Commissione europea, Commission publishes Code of Practice on marking and labelling AI-generated content, 10 giugno 2026. Linee guida su marcatura ed etichettatura.
- NIST (B. Chandra et al.), Reducing Risks Posed by Synthetic Content: An Overview of Technical Approaches to Digital Content Transparency, NIST AI 100-4, 2024. Rapporto tecnico su provenienza e autenticazione.
- C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity), C2PA Technical Specification, Version 2.2, 2025. Standard tecnico per le informazioni di provenienza dei file.
- Cristian Vaccari e Andrew Chadwick, Deepfakes and Disinformation: Exploring the Impact of Synthetic Political Video on Deception, Uncertainty, and Trust in News, Social Media + Society, 2020. Impatto dei video sintetici sulla fiducia dei cittadini.
- Robert Chesney e Danielle Keats Citron, Deep Fakes: A Looming Challenge for Privacy, Democracy, and National Security, California Law Review, 2019. Studio giuridico in cui viene formulato il concetto di “dividendo del bugiardo”.
- Jon Roozenbeek et al., Psychological inoculation improves resilience against misinformation on social media, Science Advances, 2022. Studio sugli effetti del prebunking contro la manipolazione.
- Federal Trade Commission (FTC), Scammers use AI to enhance their family emergency schemes, 2023. Avviso di tutela sulla clonazione vocale nelle truffe affettive.
- Matthew Groh et al., Deepfake detection by human crowds, machines, and machine-informed crowds, Proceedings of the National Academy of Sciences, 2022. Studio sul confronto tra rilevazione umana e algoritmi automatici.
Diventa un supporter di questo podcast:
https://www.spreaker.com/podcast/humanitas-2-0--6482883/support.
✨
Humanitas 2.0 – Essere umani nell’era digitale Un viaggio tra filosofia, etica e tecnologia per restare pienamente umani nell’era delle macchine. 👉 Seguici su Spreaker per non perdere i prossimi episodi.
Questo episodio include contenuti generati dall’IA.
