Attualità
Il problema dei video falsi
Da Deepfakes a FakeApp, l'ultima metamorfosi della disinformazione.
«If anything can be real, nothing is real». È una frase comparsa su Reddit, sul forum del canale Deepfakes dove migliaia di utenti hanno condiviso i loro video fasulli ma apparentemente reali e si sono scambiati consigli su come renderli ancora più realistici. Deepfakes è ormai la parola usata per definire i filmati manipolati, realizzati attraverso un programma che utilizza l’intelligenza artificiale per sostituire digitalmente la faccia di una persona con quella di un’altra. Il nome viene dall’utente di Reddit “deepfakes” che, a fine 2017, ha messo a disposizione di tutti i codici e gli algoritmi che permettono un credibile face-swap attraverso l’analisi di varie fotografie di un soggetto. Il “deep” a cui fa riferimento il nome è il deep learning, il campo di apprendimento automatico delle intelligenze artificiali.
Così, nell’arco di pochi mesi, i deepfakes sono diventati la nuova forma di manipolazione dei media digitali. Fino non molto tempo fa i filmati realistici generati dal computer erano alla portata solo di produzioni hollywoodiane di grande budget o di ricercatori all’avanguardia. Mentre le app dei social come Snapchat offrono tecnologie rudimentali di morphing del viso. Ora si stanno sperimentando strumenti sofisticati di facile utilizzo. Dopo che deepfakes ha condiviso online i suoi codici, ad aumentare la diffusione di video di questo tipo è arrivato FakeApp, un programma creato da uno sviluppatore anonimo che utilizza un software open source scritto da Google.
Oltre a essere gratuito, FakeApp riduce e ottimizza i passaggi per ottenere un face swapping accurato, senza lasciare tracce di manipolazione. Da quado è apparsa su Reddit, lo scorso gennaio, è stata scaricata più di 120.000 volte. Hanno cominciato così a diffondersi video pornografici fasulli. Uno dei primi ritraeva Michelle Obama alle prese con uno striptease. Poi sono apparsi quelli con Gal Godot, Jessica Alba, Katy Perry e Cara Delevingne. L’effetto, in tutti i casi, era inquietante: molto difficile capire immediatamente di trovarsi di fronte a un falso. Intervistato dal Los Angeles Times, Hany Farid, esperto di informatica forense del Dartmouth College, ha spiegato che osservare con attenzione il flusso sanguigno del viso a volte può determinare se il filmato è reale. Così come lievi imperfezioni a livello di pixel possono segnalare una manipolazione delle immagini. Però Farid è convinto che con il tempo l’intelligenza artificiale si perfezionerà ulteriormente, minando questi indizi, in una sorta di gioco gatto-topo tra algoritmi e controllori.