In passato servivano tempo, competenze e organizzazione per diffondere una notizia falsa. Oggi basta un algoritmo. E il risultato è così convincente che persino gli esperti faticano a distinguerlo dal vero. La sfida non è più tecnica. È culturale. E riguarda tutti.
C’è un video che circola online. Un politico di primo piano siede davanti a una telecamera, guarda dritto nell’obiettivo, parla con tono fermo e credibile. Le parole che pronuncia sono gravi, destabilizzanti, potenzialmente in grado di cambiare il corso di un’elezione. Il problema è che quell’uomo non ha mai detto quelle parole. Non è mai stato davanti a quella telecamera. Il video non è reale. Ma sembra reale in modo quasi perfetto, e nel tempo che impiega qualcuno a verificarlo, è già stato condiviso centinaia di migliaia di volte.
Questo non è uno scenario ipotetico. È la descrizione di ciò che accade già oggi, in modo sempre più frequente e sempre più sofisticato. L’intelligenza artificiale ha trasformato la disinformazione in qualcosa di radicalmente nuovo, non solo per la velocità con cui si diffonde, ma per la qualità convincente con cui è costruita. E le conseguenze di questa trasformazione riguardano ognuno di noi, ogni volta che apriamo un social network, guardiamo un video o leggiamo una notizia condivisa da un amico.
Le fake news non sono una novità. La novità è che oggi sono indistinguibili dalla realtà. E questo cambia tutto.
I numeri di una crisi che cresce
I dati disponibili restituiscono un quadro che non lascia spazio a rassicurazioni facili. Secondo il rapporto di NewsGuard, i principali modelli di intelligenza artificiale hanno raddoppiato nel corso del 2025 il tasso di notizie false diffuse rispetto all’anno precedente: la percentuale di disinformazione generata o amplificata dai chatbot AI è passata dal 18% al 35% in dodici mesi. La causa principale è la capacità di questi sistemi di accedere in tempo reale a contenuti online senza un’adeguata valutazione dell’affidabilità delle fonti.
Il Center for Countering Digital Hate, organizzazione britannica no-profit specializzata nel monitoraggio della disinformazione online, ha rilevato un aumento del 130% delle fake news circolanti in rete nell’ultimo anno, direttamente attribuibile all’uso di strumenti di intelligenza artificiale generativa. E in Italia, secondo l’analisi di Socialcom elaborata su dati Socialdata, solo nel 2025 si sono contati 280.000 post contenenti notizie false o manipolate su Instagram e TikTok, per un totale di circa 90 milioni di interazioni. Novanta milioni di volte in cui qualcuno ha visto, condiviso o commentato qualcosa di falso.
I dati più recenti arrivano dall’aprile 2026, con la pubblicazione del primo Deepfake Intelligence Report di IdentifAI, startup italiana specializzata nel rilevamento di contenuti sintetici. Il rapporto, che ha analizzato l’ambiente digitale mondiale dal 2020 ai primi mesi del 2026, rivela che il 46% delle minacce agite con l’utilizzo di deepfake avviene mediante video manipolati, che il 24,6% ha finalità di manipolazione politica e che il 20,1% mira alla frode finanziaria.
Come funziona: la fabbrica della menzogna
Per capire perché le fake news generate dall’intelligenza artificiale siano così efficaci, bisogna capire come vengono costruite. Gli strumenti più avanzati di AI generativa, quelli oggi accessibili gratuitamente o a basso costo su piattaforme pubbliche, permettono di produrre in pochi secondi testi credibili, immagini realistiche di eventi mai accaduti, voci sintetiche indistinguibili da quelle umane. Tutto questo senza competenze tecniche particolari. Chiunque, con un computer e una connessione a internet, può costruire oggi quello che fino a pochi anni fa richiedeva un team di professionisti.
Il meccanismo che rende questi contenuti così pericolosi non è solo tecnico. È psicologico. Le fake news più efficaci non sono quelle elaborate o fantasiose, ma quelle costruite su misura per suscitare emozioni forti: paura, indignazione, rabbia, sorpresa. Queste emozioni attivano risposte istintive che cortocircuitano il pensiero critico e spingono alla condivisione immediata, prima ancora che la mente abbia il tempo di chiedersi se ciò che si sta leggendo o guardando sia vero. La velocità di diffusione è il vero moltiplicatore di danno: una bugia condivisa un milione di volte in un’ora fa più danni di mille bugie diffuse lentamente.
Non condividiamo le notizie perché le abbiamo verificate. Le condividiamo perché ci hanno fatto sentire qualcosa. E è esattamente su questo che le fake news fanno leva.
I deepfake: quando vedere non vuol più dire credere
Tra tutti gli strumenti di disinformazione amplificati dall’intelligenza artificiale, i deepfake rappresentano la minaccia più insidiosa. Si tratta di contenuti audiovisivi, video, immagini, file audio, in cui una persona reale sembra dire o fare qualcosa che non ha mai detto o fatto. La tecnologia alla base di questi contenuti, le reti neurali avversarie generative note come GAN, ha raggiunto un livello di sofisticazione tale da rendere i risultati praticamente indistinguibili dalla realtà a occhio nudo.
Le applicazioni malevole dei deepfake sono molteplici e in rapida espansione. Sul piano politico, possono essere usati per screditare candidati, diffondere dichiarazioni false attribuite a leader pubblici o alterare la percezione di eventi storici. Sul piano individuale, vengono impiegati per la creazione di contenuti intimi non consensuali, spesso a scopo di ricatto o di attacco reputazionale. Sul piano economico, servono a costruire truffe sofisticate, impersonando dirigenti aziendali o personalità finanziarie per sottrarre denaro o informazioni riservate.
Il legislatore italiano ha riconosciuto la gravità del fenomeno. Con la legge 23 settembre 2025, n. 132, entrata in vigore il 10 ottobre 2025, è stato introdotto nel codice penale un nuovo reato specifico che sanziona chiunque diffonda, senza il consenso dell’interessato, immagini, video o voci falsificati mediante intelligenza artificiale con l’intento di indurre in inganno sulla loro genuinità. È un passo importante, anche se la velocità con cui la tecnologia evolve rende difficile per qualsiasi norma stare al passo con i nuovi scenari.
Il problema più profondo: la fiducia che si sgretola
C’è un effetto collaterale della disinformazione massiva che viene spesso sottovalutato, forse perché è più lento e meno visibile degli scandali singoli. È l’erosione progressiva della fiducia. Non solo nella singola notizia falsa, ma nelle istituzioni, nei media, negli esperti, nella scienza. Quando la menzogna diventa così sofisticata da essere indistinguibile dalla verità, la reazione di molte persone non è quella di diventare più attente e critiche. È quella di smettere di credere a tutto, o di credere solo a ciò che conferma ciò che già pensano.
Questo fenomeno, che i ricercatori chiamano effetto echo chamber, è amplificato dagli algoritmi delle piattaforme digitali, progettati per massimizzare il coinvolgimento degli utenti mostrando loro contenuti che già corrispondono alle loro opinioni e preferenze. Il risultato è una polarizzazione crescente dell’informazione: ognuno vive nella propria bolla, esposto solo alle conferme delle proprie convinzioni, sempre più impermeabile alle voci contrarie. In questo ecosistema, la disinformazione non ha bisogno di essere vera. Ha solo bisogno di essere coerente con ciò che il lettore vuole sentirsi dire.
In ambito sanitario, le conseguenze di questo meccanismo sono state documentate durante la pandemia di Covid-19 e continuano a manifestarsi ogni volta che emergono temi sensibili legati alla salute pubblica. La circolazione di informazioni mediche false, costruite con un linguaggio tecnico credibile e una grafica professionale, può portare a comportamenti concretamente pericolosi su scala collettiva: rifiuto di terapie, adozione di rimedi privi di basi scientifiche, ritardo nelle diagnosi.
La disinformazione non ha bisogno di convincere tutti. Ha bisogno solo di seminare abbastanza dubbio da paralizzare la fiducia. E in questo, oggi, è straordinariamente efficace.
Come difendersi: la nuova alfabetizzazione che non si insegna a scuola
Di fronte a questo scenario, la risposta più diffusa è quella di chiedere più regole, più moderazione da parte delle piattaforme, più controlli da parte delle istituzioni. Tutto necessario, e tutto insufficiente da solo. Perché la velocità con cui la tecnologia si evolve supererà sempre quella della regolamentazione, e la moderazione automatizzata dei contenuti porta con sé rischi di censura e opacità non meno preoccupanti della disinformazione stessa.
Quello che serve, in parallelo alle norme e ai controlli tecnici, è un nuovo tipo di competenza diffusa che oggi non ha ancora un nome univoco ma che potremmo chiamare alfabetizzazione critica digitale. Non basta saper leggere e scrivere, non basta saper usare uno smartphone. Serve imparare a valutare le fonti, a chiedersi chi ha prodotto un contenuto e perché, a cercare conferme su più canali prima di condividere, a riconoscere i segnali che indicano una manipolazione emotiva. Serve, in sostanza, sviluppare la stessa diffidenza sana che un buon lettore applica a un articolo di giornale, ma estesa a tutto ciò che si consuma online.
Alcuni segnali pratici a cui prestare attenzione: i titoli progettati per suscitare reazioni viscerali prima ancora di essere letti per intero, le immagini troppo perfette o troppo drammatiche, le fonti anonime o non verificabili, le notizie che circolano solo su certi canali e non trovano riscontro altrove, i video in cui i movimenti delle labbra o le espressioni del viso sembrano leggermente fuori sincronia con il parlato. Nessuno di questi segnali è conclusivo da solo, ma insieme costruiscono un profilo di rischio che vale la pena riconoscere.
Il ruolo delle piattaforme e delle istituzioni
Le piattaforme digitali, Meta, Google, TikTok, X, hanno una responsabilità che non possono continuare a delegare esclusivamente agli utenti. I loro algoritmi amplificano i contenuti emotivamente coinvolgenti indipendentemente dalla loro veridicità, e questo non è un effetto collaterale accidentale ma una conseguenza diretta di modelli di business costruiti sull’engagement. Cambiare questi modelli è politicamente difficile e economicamente costoso, ma la pressione normativa sta crescendo.
In Europa, il Digital Services Act, in vigore dal 2024, impone alle grandi piattaforme obblighi di trasparenza sugli algoritmi, sistemi di segnalazione dei contenuti dannosi e procedure di risposta rapida alle crisi di disinformazione. È un quadro normativo ancora in fase di consolidamento, con applicazione disomogenea tra i diversi paesi membri, ma rappresenta il tentativo più ambizioso mai compiuto di regolare lo spazio digitale europeo. Il risultato di questa sperimentazione normativa è ancora da valutare, ma la direzione indica chiaramente che il tempo dell’autoregolamentazione volontaria delle piattaforme è finito.
Sul fronte della ricerca, in Italia il CINI, Consorzio Interuniversitario Nazionale per l’Informatica, ha sviluppato il progetto SOLARIS, una piattaforma scientifica dedicata all’analisi e al rilevamento dei deepfake, con l’obiettivo di sviluppare strumenti di contrasto basati sull’intelligenza artificiale stessa e campagne di sensibilizzazione rivolte ai cittadini europei. È un esempio virtuoso di come la stessa tecnologia che crea il problema possa essere messa al servizio della soluzione.
L’AI non è il problema. Siamo noi il problema
Sarebbe comodo, e del tutto fuorviante, concludere che l’intelligenza artificiale sia il nemico. Non lo è. L’AI che genera deepfake è la stessa tecnologia che aiuta i medici a diagnosticare tumori in fase precoce, che permette ai disabili visivi di leggere il mondo attraverso descrizioni audio generate in tempo reale, che accelera la ricerca scientifica in campi che vanno dalla fisica alla biologia. Lo strumento non ha una morale intrinseca. La morale la portano le persone che lo usano, e le strutture sociali che ne regolano l’uso.
Il vero problema, quello che nessuna legge potrà mai risolvere da solo, è culturale. È la nostra tendenza a consumare informazione in modo passivo, senza verificare, senza chiederci chi parla e perché, senza considerare che ciò che proviamo guardando un contenuto potrebbe essere esattamente la reazione che qualcuno ha progettato di farci provare. È la difficoltà di mantenere uno sguardo critico in un flusso di stimoli progettato per rendere il pensiero critico difficoltoso.
La sfida dei prossimi anni non sarà fermare la tecnologia. Sarebbe impossibile e anche controproducente. La sfida sarà costruire una società più resiliente alla manipolazione, più attrezzata a distinguere ciò che è vero da ciò che sembra vero, più consapevole che la realtà non si verifica da sola. Richiede un lavoro. E quel lavoro comincia ogni volta che, prima di condividere qualcosa, ci si ferma un secondo e ci si chiede: ma è davvero così?
La domanda più rivoluzionaria che si possa fare nell’era dell’intelligenza artificiale non è tecnica. È semplicissima: è vero?
Pubblicato da Giuseppe Cianci · Blogger siciliano · Tour Leader · Fotografo di viaggi
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