Immagini palesemente generate con l'AI, brutte, grottesche, che tendenzialmente raccontano falsità. Si chiama slopaganda e sta inquinando quelle poche zone ancora sane del dibattito pubblico.
A un indirizzo nel centro di Bari, registrato come sede legale di trentasei testate online che scrivono di celebrità, salute, fitness e meditazione, c’è un’impresa di costruzioni. Nient’altro. Nessuna redazione, nessun cartello, nessuna ragione sociale che corrisponda ai nomi dei siti — Lunumi, Vatolu, decine di altri — che pure quell’indirizzo lo dichiarano come proprio. Le pagine legali di tutti e trentasei i siti attribuiscono la proprietà a una persona di nome Rosa Rossi. Rosa Rossi non risulta da nessuna parte: non in quel civico, non nei registri, non nelle ricerche WhoIs che identificano chi sta dietro un dominio. I trentasei domini, peraltro, non sono nemmeno registrati a Bari. Sono registrati a Manacor, isola di Maiorca, attraverso una società spagnola di gestione domini che si chiama Soluciones Corporativas IP, fra il 3 marzo e il 22 maggio 2023, in un blocco compatto di una manciata di settimane. Gli articoli sono firmati da autori come “Valentina Bianchi Greco”, la cui foto profilo, controllata con la ricerca inversa, viene da Pexels, un sito di immagini stock. NewsGuard, che ha messo insieme questa storia nel luglio del 2023, non è mai riuscita a stabilire se Rosa Rossi sia un nome reale o fittizio.
I trentasei siti di Rosa Rossi non sono un caso isolato. Sono la versione italiana di un fenomeno che NewsGuard tiene aggiornato in un registro pubblico, l’AI Tracking Center, e che al 17 marzo 2026 contava 3.006 siti del genere distribuiti in sedici lingue: arabo, cinese, ceco, olandese, inglese, francese, tedesco, indonesiano, italiano, coreano, portoghese, russo, spagnolo, tagalog, thai, turco. Tremila siti con nomi inventati per somigliare a testate vere, dietro ai quali non c’è niente: nessuna redazione, nessun direttore responsabile, nessun caporedattore che chieda a un cronista da dove abbia tirato fuori la fonte. C’è un programma che sforna articoli, un conto corrente disposto a incassare gli introiti pubblicitari, e un sistema automatico che piazza la pubblicità dove c’è traffico, senza chiedersi da dove venga.
Nell’ottobre del 2025 un sito americano della stessa famiglia ha pubblicato la notizia inventata che il CEO di Coca-Cola avrebbe minacciato di ritirare il proprio sponsorship dal Super Bowl per protesta contro la scelta di Bad Bunny come artista del halftime show — bufala doppiamente assurda, perché Coca-Cola non è sponsor del Super Bowl dal 2018. La notizia, falsa, ha comunque viaggiato per giorni su X, TikTok, Facebook e Instagram in decine di varianti, accompagnata da banner pubblicitari di marchi reali che senza saperlo finanziavano la bufala mentre veniva letta. È un meccanismo che NewsGuard aveva già documentato in altri contesti: in un’analisi sui siti UAIN del maggio-giugno 2023, aveva calcolato che 141 marchi di prima fascia avevano finanziato siti del genere senza accorgersene, e che più di nove inserzioni su dieci erano arrivate lì attraverso Google.
La parola sbagliata, e quella giusta
Per questa cosa esiste da poco una parola: slopaganda. Slop, in inglese, è la sbobba, la roba scadente e seriale che le macchine generative riversano in rete; il resto si capisce. La definizione formale viene dal filosofo Michał Klincewicz, della Tilburg University, che insieme a Mark Alfano e Amir Ebrahimi Fard nel 2025 ha provato a darne una: contenuto indesiderato, generato dall’intelligenza artificiale, diffuso allo scopo di orientare le opinioni. È una definizione che invita a collocare il fenomeno in una famiglia che già conosciamo — fake news, propaganda — e a maneggiarlo con strumenti che già abbiamo. Quegli strumenti non funzionano.
Una fake news è un’affermazione falsa: dice che è accaduto qualcosa che non è accaduto, e quindi può essere controllata, smentita, segnalata. Contro una bugia esiste una difesa: la verifica. La propaganda è un’altra cosa: più che raccontare un fatto, spinge verso un’idea, ha qualcuno che la firma e una ragione per cui lo fa; contro la propaganda la difesa è risalire al mittente. La slopaganda non è né l’una né l’altra perché non le interessa essere creduta e non le interessa convincerti. Al sito che ha inventato la storia della Coca-Cola non serviva che qualcuno gli credesse: gli bastava il clic. A Rosa Rossi non importa che si formi un’opinione sulla meditazione: importa che il visitatore resti nella pagina abbastanza a lungo perché si carichi il banner. Non c’è un autore con una tesi da difendere, perché spesso non c’è nemmeno un autore. Non c’è una singola bugia da smentire, perché ce ne sono altre diecimila in coda.
Quello che c’è è una quantità. Una mole di materiale che non convince di niente, ma circonda, fino a rendere familiare ciò che familiare non era –e ciò che diventa familiare, il cervello tende ad archiviarlo come vero. Il cosiddetto illusory truth effect, effetto di verità illusoria: documentato per la prima volta nel 1977, descrive il fatto che un’affermazione incontrata molte volte ci pare via via più plausibile, indipendentemente dalla sua fondatezza, indipendentemente persino dal fatto che ci venga presentata come falsa. È il principio della vecchia osservazione attribuita a Goebbels – una menzogna ripetuta abbastanza a lungo diventa verità – con una differenza di scala che cambia tutto. A Goebbels servivano la radio di Stato e il Volksempfänger, l’apparecchio popolare che il regime fece produrre perché la propria voce arrivasse in ogni cucina. Oggi serve un programma capace di generare la stessa idea in diecimila varianti e un sistema disposto a farle circolare. Ed è esattamente sul secondo punto che bisogna soffermarsi, perché quel sistema non è anonimo. Ha proprietari, sedi, capitali, un consiglio di amministrazione e un conto bancario (o diversi) sparsi nel mondo dei paradisi fiscali.
Nel gennaio del 2024 il Knight First Amendment Institute della Columbia ha pubblicato un audit condotto da un gruppo di ricerca di Berkeley, guidato da Smitha Milli, che ha messo a confronto l’algoritmo di ordinamento di X – quello che dispone i post secondo il “coinvolgimento” – con la più neutra delle alternative possibili, la cronologia inversa: i post nell’ordine in cui arrivano. L’esperimento era stato registrato in anticipo, perché le ipotesi non potessero essere modificate dopo aver visto i risultati. L’algoritmo costruito sull’engagement amplifica in modo regolare i contenuti emotivamente carichi e ostili allo schieramento politico opposto. Fra tutte le emozioni, quella di gran lunga prediletta è la rabbia. Interrogati, gli utenti dichiaravano però di non gradire quei contenuti. La macchina non stava dando loro ciò che chiedevano: stava sfruttando una vecchia abitudine del cervello – siamo fatti per sorvegliare le minacce — per trattenerli davanti allo schermo contro la loro stessa volontà dichiarata.
Cosa abbiamo, quindi? Abbiamo un cervello che ricorda meglio le cose negative – il negativity bias, una delle costanti più solide della psicologia cognitiva – e che cerca conferme a ciò in cui già crede istintivamente. Abbiamo una macchina di distribuzione che, dovendo massimizzare i minuti passati davanti allo schermo, ha imparato che paura, sorveglianza del pericolo e indignazione morale sono il combustibile più efficiente. Abbiamo poi una sorgente di contenuti quasi infinita e quasi gratuita, capace di riempire ogni nicchia, in ogni lingua, su misura di ogni paura specifica. Il manifesto di propaganda mostrava a tutti la stessa faccia; oggi quella faccia cambia a seconda che il pubblico sia cattolico od ortodosso, italiano o greco, allarmato dai migranti o dalle multinazionali o dai vaccini o dall’ennesima influenza cinese – la stessa avversione, riconfezionata di volta in volta secondo la paura locale. Non una macchina di persuasione, ma una macchina di selezione, che premia non il messaggio più vero o più utile, ma quello meglio attrezzato a sopravvivere in un ambiente che seleziona per paura.
Parlare dell’algoritmo come di un soggetto autonomo è comodo e in una certa misura impreciso: la macchina non vota, ma chi la possiede sì, e nei diciotto mesi a cavallo fra il 2024 e il 2026 quel voto è stato espresso in forme che non lasciano molto spazio all’interpretazione. Il 7 gennaio 2025 Mark Zuckerberg ha annunciato in un video la fine del programma di fact-checking di terze parti su Facebook, Instagram e Threads, sostituito da un sistema di note di comunità modellato su quello in uso su X. Nel medesimo video Zuckerberg ha definito la rielezione di Donald Trump un “punto di svolta culturale” a favore della libertà di espressione, e ha annunciato la rimozione delle restrizioni precedentemente in vigore su immigrazione, identità di genere e altri “temi caldi”, oltre allo spostamento del team di fiducia e sicurezza dalla California al Texas. Meta ha versato un milione di dollari al fondo per l’inaugurazione di Trump, ha appoggiato Joel Kaplan – ex collaboratore dell’amministrazione George W. Bush – alla guida degli affari pubblici globali, e ha ammesso, nelle parole dello stesso Zuckerberg, che il nuovo equilibrio avrebbe ridotto la quantità di contenuti problematici intercettati: “beccheremo meno cose brutte”, ha detto, “ma rimuoveremo anche meno contenuti innocenti per sbaglio”. Le organizzazioni di fact-checking partner sono uscite di scena nel marzo 2025; le community notes sono entrate in funzione progressivamente da quel mese.
Su X, dove le community notes esistevano già da prima e dove la moderazione dei contenuti era stata smantellata da Elon Musk all’indomani dell’acquisizione del 2022, la traiettoria del proprietario è stata chiara dall’inizio. A dicembre 2024 Musk ha scritto su X “Only the AfD can save Germany”, dichiarazione di sostegno esplicito a Alternative für Deutschland, partito di estrema destra che la stessa intelligence interna tedesca ha classificato come estremista. Il 9 gennaio 2025 Musk ha ospitato in diretta sulla propria piattaforma una conversazione di un’ora con la leader di AfD Alice Weidel. Il 20 gennaio 2025, alla cerimonia per l’insediamento di Trump alla Capital One Arena di Washington, Musk ha eseguito due volte un gesto – mano destra portata al petto e poi proiettata in avanti, palmo rivolto verso il basso, braccio teso – che ha sollevato un dibattito pubblico immediato per la somiglianza con il saluto romano. L’Anti-Defamation League lo ha definito «un gesto goffo in un momento di entusiasmo» e non un saluto nazista; altre organizzazioni e numerose figure politiche hanno espresso una lettura opposta. Musk ha respinto le accuse e nei giorni successivi ha pubblicato sull’account ufficiale di X una serie di giochi di parole con i nomi di gerarchi nazisti.
Il giorno dopo, 21 gennaio 2025, alla Casa Bianca, il presidente Trump ha annunciato Stargate: un progetto di investimento privato fino a 500 miliardi di dollari in infrastrutture per l’intelligenza artificiale negli Stati Uniti, presentato come “il più grande progetto di infrastruttura AI della storia”. Sul palco accanto a Trump c’erano Sam Altman di OpenAI, Larry Ellison di Oracle e Masayoshi Son di SoftBank. OpenAI ha versato un milione di dollari al fondo inaugurale, come Meta e come Amazon. Trump aveva revocato il giorno prima il decreto esecutivo di Joe Biden che imponeva agli sviluppatori di IA di condividere con il governo i risultati dei test di sicurezza dei propri modelli. Stargate, e con esso gli altri progetti AI statunitensi, non sarà vincolato da linee guida nazionali di sviluppo. Sam Altman aveva, fra il 2023 e il 2024, moltiplicato per sette le spese di OpenAI in attività di lobbying a Washington.
E cosa significa questo in termini di slopaganda? I tre principali ambienti in cui la slop circola – X, le piattaforme Meta, le risposte dei chatbot generativi – sono passati nello spazio di un anno dall’avere sistemi di moderazione contestati e imperfetti, ma esistenti, all’avere proprietari che hanno dichiarato pubblicamente di considerare quei sistemi un eccesso da correggere, quasi una censura; e quei medesimi proprietari hanno sostenuto, pubblicamente, l’elezione e l’insediamento di un’amministrazione e, in alcuni casi, di partiti europei classificati come estrema destra. La macchina non ha un’ideologia. Ma chi decide quali strumenti di verifica installare sopra la macchina, quali argomenti privilegiare e quali demonetizzare, dove spostare i team di sicurezza e controllo e quali contratti firmare con quale governo, quella decisione la prende, la sta prendendo e l’ha presa. Il fact-checking non è sparito perché è fallito tecnicamente: è stato disattivato perché il nuovo equilibrio politico ha reso possibile farlo senza pagarne qualunque costo reputazionale.
È una vecchia tentazione, quella di animare le cose. Quando una forza ci sgomenta la prima reazione è darle un volto, attribuirle un’intenzione, immaginarla come un soggetto che vuole qualcosa. Il pensiero occidentale lo fa da quando ha cominciato a pensare, e quando ha cominciato a costruire macchine ha trasferito la stessa abitudine nei confronti di quei prodotti. Ma la macchina non ha volontà propria. Esegue. Parlare dell’algoritmo come di un soggetto autonomo – “non è l’azienda, è l’algoritmo” – è un modo per togliere il nome a chi ha deciso. Qualcuno ha deciso che l’engagement fosse la metrica primaria. Qualcuno ha deciso di tagliare i team di moderazione. Qualcuno ha deciso di disattivare il fact-checking. E lo ha fatto sapendo cosa avrebbe comportato: l’amplificazione della rabbia, la diffusione dei contenuti d’odio, la radicalizzazione delle minoranze esposte agli algoritmi erano già descritte nei rapporti interni di queste aziende anni prima di essere confermate dagli audit indipendenti. Gli effetti non sono stati imprevisti. Sono stati il prezzo accettato in cambio di ricavi e di posizionamento politico.
Conviene chiarire un punto che a prima vista sembra contraddire quanto detto finora. Se il sistema premia il linguaggio della destra, perché ha attaccato con tanta sistematicità un governo di destra come quello italiano? La risposta è che la slopaganda non ha un’ideologia propria: ha committenti che hanno interessi anche divergenti fra loro, e in molti casi non sono nemmeno “committenti” nel senso classico del termine, ma reti di account autonomi che convergono spontaneamente su narrazioni utili a un risultato condiviso. Le operazioni che hanno preso di mira Giorgia Meloni nei primi mesi del 2026 non vengono dalla destra sovranista globale che sostiene Trump o AfD, e – è importante essere precisi – non sono state ricondotte da NewsGuard a operazioni statali russe come la rete Pravda: l’analisi attribuisce la circolazione di quei contenuti soprattutto ad account ostili all’Occidente, critici di Israele, filo-iraniani e filo-russi, senza prove di un coordinamento sponsorizzato da un governo. È una distinzione che conta, perché mostra come la stessa infrastruttura tecnica possa essere usata da attori diversi e incoerenti tra loro – la prova, semmai, che la macchina non sceglie da sola.
Quello che succede a un meccanismo del genere quando lo si applica a un Paese specifico si può misurare. Le quattro narrazioni false su Meloni individuate da NewsGuard fra gennaio e il 30 aprile 2026 hanno totalizzato, insieme, 18 milioni di visualizzazioni su X e 1,6 milioni su TikTok. Una di queste partiva da un discorso reale: Meloni aveva parlato a Roma il 3 marzo 2026, e in quel discorso non aveva pronunciato le frasi che le sarebbero poi state attribuite. Il 18 marzo un account ha pubblicato il video manipolato etichettandolo “simulazione” nella didascalia. L’etichetta è sparita alla prima ricondivisione. Il video è stato propagato sia da sostenitori della premier, che lo hanno interpretato come prova di una sua ritrovata fermezza, sia da oppositori, che lo hanno usato per criticare un suo presunto opportunismo. Ha funzionato per entrambi i pubblici, e ha funzionato per la stessa ragione: era costruito per produrre reazione, non per essere “creduto” in una direzione precisa.
A inizio maggio 2026 ha cominciato a circolare su LinkedIn, e poi su altre piattaforme mainstream, una foto in cui la presidente del Consiglio era ritratta in lingerie. Era un deepfake, costruito con uno dei generatori di immagini disponibili a chiunque. È stata Meloni stessa a denunciarlo sui propri canali. Considerata insieme alle false dichiarazioni anti-Trump, la sequenza compone un disegno: dall’agosto 2025 NewsGuard ha contato sedici dichiarazioni false attribuite a esponenti del governo italiano, per un totale di circa 29 milioni di visualizzazioni su X entro il 4 maggio 2026. Non sono pezzi sconnessi. Sono la stessa operazione, ripetuta. Più a monte, e separatamente da questa, c’è invece un’operazione statale russa che colpisce l’Italia da anni: NewsGuard ha ricondotto centinaia di siti italiani a un’unica regia di matrice russa, le reti note come Pravda e Doppelgänger, che dal 2023 producono domini-civetta costruiti per somigliare a testate locali – in alcuni casi clonando Repubblica, La Stampa e l’Ansa – per veicolare in italiano materiale filo-russo su Ucraina, sanzioni, NATO, e per attaccare il governo italiano sulla sua linea estera ed energetica. Smascherate già nel 2023, queste reti non hanno chiuso bottega: hanno ampliato l’infrastruttura, e l’hanno fatto proprio grazie ai contenuti sintetici.
Nel 2025 NewsGuard ha calcolato che la sola rete Pravda ha pubblicato 6,3 milioni di articoli in quarantanove lingue, attraverso 286 domini apparentemente automatizzati: una media di diciassettemila articoli al giorno. NewsGuard ha nominato Yevgeny Shevchenko, il 37enne originario della Crimea che ha costruito quella rete, “disinformatore dell’anno 2025”; nel luglio 2025 l’Unione Europea ha sanzionato sia Shevchenko sia la sua società TigerWeb per “manipolazione e interferenza coordinate delle informazioni”. Quegli articoli, in molti casi, non vengono letti: vengono scritti perché finiscano nei dati con cui i grandi modelli di linguaggio addestrano le loro risposte. NewsGuard, nel marzo del 2025, ha stimato che 3,6 milioni di articoli della rete Pravda sono già stati incorporati negli output dei principali chatbot occidentali. Interrogati su quindici narrative filo-russe, dieci dei maggiori modelli generativi le hanno confermate, in media, in un caso su tre, citando come fonte attendibile i siti della rete che le aveva fabbricate. Si chiama LLM grooming: addomesticamento dei modelli linguistici, la fase produttiva in cui il pozzo da cui questi modelli attingono viene avvelenato a monte, perché i sintomi compaiano a valle.
Se l’ambiente premia la paura, ne trae vantaggio chi parla la lingua della paura; e quella lingua, oggi, in Italia come in buona parte dell’Occidente, la parla con più costanza e più mezzi la destra radicale e sovranista. Non per un difetto morale dei suoi elettori né per una loro predisposizione naturale alla minaccia – le ricerche più recenti, comprese alcune replicazioni pubblicate su Nature Human Behaviour, ridimensionano l’ipotesi che i conservatori abbiano per natura un cervello più sensibile al pericolo. La ragione è retorica e strategica: quella parte ha costruito la propria intera grammatica intorno alla figura del “Noi” minacciato da un “Loro” – l’invasione, il migrante, il nemico interno, le élite che tradiscono, la nazione che svanisce. Una scelta che si traduce quasi sempre in indignazione, allarme, identità ferita: i tre sentimenti che, come si è visto, l’algoritmo amplifica con la massima efficienza.
In Italia il caso più documentato è quello della Lega di Matteo Salvini, che dal 2024 utilizza sistematicamente immagini generate dall’intelligenza artificiale per accompagnare sui propri canali social i post di cronaca nera che riguardano stranieri. La struttura del post è sempre la stessa: un titolo che riprende un fatto realmente avvenuto, e sotto un’immagine creata con l’IA che mette in scena il reato, rappresentando vittime e colpevoli con il volto oscurato, e nella didascalia, spesso, una richiesta di espulsione o di “pene esemplari”. Pagella Politica, che ha condotto le verifiche, ha contato almeno diciassette post di questo tipo nei soli mesi di marzo e aprile 2025, e ha rilevato che nessun altro partito italiano usa l’IA per la comunicazione politica in maniera comparabile. Nell’aprile 2025 il Partito Democratico e Alleanza Verdi e Sinistra hanno presentato una segnalazione all’AGCOM, l’Autorità per le garanzie nelle comunicazioni, contro i post della Lega per possibile hate speech; il 13 maggio dello stesso anno il PD ha presentato in Senato un disegno di legge sulle espressioni d’odio diffuse via intelligenza artificiale, ispirato direttamente al caso. Nel dicembre 2025, infine, Pagella Politica e Facta hanno proposto a tutti i partiti italiani la sottoscrizione di un patto pubblico di rinuncia ai deepfake nella comunicazione politica: l’unico grande partito a non firmare è stato la Lega. La tecnica costa pochi centesimi a immagine, produce un volume di contenuti potenzialmente illimitato, ed è ottimizzata per la stessa cosa per cui l’algoritmo è ottimizzato: la reazione immediata, l’indignazione, il commento sotto il post.
Si potrebbe dire che la macchina, in sé, non sia schierata: non sa che cosa sia uno schieramento, sa solo cosa trattiene l’attenzione. Ma chi la possiede, nei diciotto mesi a cavallo del 2025, ha preso decisioni esplicite – fine del fact-checking di Meta, smantellamento della moderazione su X, alleanza pubblica con un’amministrazione e con partiti europei di estrema destra – che hanno reso quella macchina, nella pratica, qualcosa di diverso da uno strumento neutro. Premiando ciò che spaventa, e avendo ridotto i meccanismi di controllo sui contenuti, oggi il sistema premia in modo sistematico chi del linguaggio della paura ha fatto un mestiere. Lo strumento è neutro alla nascita e schierato negli esiti: sono gli esiti a cadere sul tavolo della politica, e dei suoi effetti rispondono in primo luogo i proprietari dello strumento, non i contenuti che vi transitano. È una differenza che cambia chi è chiamato a fare cosa.
Non si tratta ovviamente soltanto della destra italiana. Il precedente più noto resta Breitbart, il sito di Steve Bannon, autore della formula flood the zone with shit, inonda la zona di merda, forse la descrizione più onesta mai data della strategia della quantità. Bannon aveva creato, fra le altre, una sezione intitolata Black Crime, crimine nero, senza alcun corrispettivo per il crimine bianco: una struttura editoriale in cui la categoria precede e sostituisce l’osservazione, fino a sedimentare l’associazione automatica – immigrato, crimine, minaccia – che poi diventa difficilissimo scalfire. E non vale nemmeno la pena fingere che la slopaganda sia solo un’arma della destra, perché è molto più complicato: la rete Pravda è russa, e in Italia ha colpito tanto la sinistra quanto la stessa destra al governo, ogni volta che l’interesse di Mosca era incrinare l’allineamento atlantico. Le fabbriche di contenuti come quella di Rosa Rossi non hanno colore, hanno un bilancio in crescita. Gli account anti-occidentali che hanno fabbricato i falsi virgolettati di Meloni non hanno una bandiera unica, ma una convergenza spontanea di rancori. Il vantaggio politico della destra non è inscritto nella macchina: dipende dal fatto contingente che sia la destra, oggi, ad aver investito nella lingua che la macchina premia, e che siano oggi alla guida delle principali piattaforme persone che a quella lingua non sono ostili, anzi.
Sempre NewsGuard, nel settembre del 2025, ha pubblicato il bilancio di un anno di prove sui dieci principali modelli generativi: ripetevano affermazioni false su temi d’attualità nel 35 per cento dei casi, quasi il doppio del 18 per cento dell’anno prima. Il peggioramento ha una spiegazione: nel 2024 quei modelli si rifiutavano di rispondere alle domande più insidiose nel 31 per cento dei casi, mentre nel 2025, dopo aver integrato la ricerca sul web in tempo reale, il tasso di rifiuto è sceso a zero. Adesso rispondono sempre. E pescando da una rete sempre più inquinata – a volte avvelenata di proposito dalle stesse operazioni di disinformazione di cui si è detto – finiscono per trattare le fonti inaffidabili come se fossero attendibili. La slopaganda non degrada solo chi legge: degrada la sorgente da cui domani andremo ad attingere.
Nel gennaio del 2025 la Munich Security Conference ha pubblicato un’analisi sulle elezioni del 2024 – europee, francesi, britanniche – nella quale si afferma che l’apocalisse della disinformazione generata dall’intelligenza artificiale, ampiamente prevista negli anni precedenti, non si è materializzata. Gli scenari catastrofici non si sono realizzati. È un dato da prendere sul serio, e da leggere fino in fondo: la slopaganda non agisce per eventi singoli e clamorosi – il deepfake decisivo a poche ore dal voto – ma per accumulo lento, per saturazione dell’ambiente. L’assenza di un’apocalisse elettorale non è la prova dell’innocuità del meccanismo: è la prova di che genere di meccanismo si tratti.
Resta la questione di cosa fare. Klincewicz e i suoi coautori indicano tre direzioni di efficacia crescente e di praticabilità decrescente. La prima è psicologica, il prebunking: anticipare l’esposizione spiegando in anticipo i trucchi di chi manipola, un vaccino che funziona meglio della smentita somministrata a cose fatte; esistono piccoli videogiochi, da Bad News a Cranky Uncle, che mettono il giocatore nei panni del disinformatore per insegnargli a riconoscerne le mosse. La seconda è tecnologica: moderazione, fact-checking, sistemi che premino l’accuratezza invece del puro coinvolgimento. È la direzione che le piattaforme stanno percorrendo al contrario. La terza, che gli autori collocano in fondo perché sanno quanto sia indigesta, è politico-economica: il problema, in ultima istanza, non sarebbe di conoscenza ma di potere — una questione di chi possieda i mezzi per “inondare la zona”.
Resta poi, per chi legge, una sola accortezza, e non costa nulla: quando un contenuto fa salire di colpo il sangue alla testa, quando ci si sente in dovere di condividerlo nello stesso istante in cui lo si legge, fermarsi un secondo. Non perché sia per forza falso, ma perché quella scarica di rabbia tarata alla perfezione è, statisticamente, il segnale di essere stati selezionati. La persuasione presuppone che qualcuno ci abbia trattati come interlocutori. La selezione ci tratta come un dato, un clic già messo a bilancio. L’algoritmo non vota, e non gli interessa come voteremo; decide però che cosa vedremo prima di farlo, ottimizzando l’unica cosa che con la verità e con la democrazia non ha parentela: i minuti che gli concediamo. Goebbels, almeno, doveva prendersi la briga di convincerci. A questa macchina basta molto meno — e ai suoi proprietari, oggi, basta non interferire troppo perché continui a funzionare nel modo giusto.
