L’intelligenza artificiale è la grande assente dalla scena politica, ma potrebbe cambiare le carte in tavola in qualsiasi momento: un potenziale che va governato per non minare la fiducia degli elettori
A cura di Denis Peroni, Chief Architect Officer e Co-fondatore di Indigo.ai
Il deep fake è il grande assente sulla scena politica americana. Almeno fino ad ora. Ma l’attenzione, e la paura che possa entrare in gioco, restano alte. Proprio come la tensione tra democratici e repubblicani: uno stallo che potrebbe spingere qualcuno, più probabilmente Donald Trump, a giocarsi l’asso nascosto nella manica all’ultimo momento o, peggio, all’indomani di quella che potrebbe essere l’elezione più contestata degli ultimi decenni. D’altra parte, fino a oggi non abbiamo visto nulla di quello che potrebbe fare l’intelligenza artificiale per pilotare un’elezione: per sostenere lo storytelling è stato sufficiente ricorrere a semplici shallow fake, video rallentanti o lievemente alterati senza l’ausilio dell’intelligenza artificiale che hanno successo semplicemente perché alimentano una narrativa già registrata dall’utente. Come a dire che si trasformano nella prova di una tesi già introiettata e che quindi si sposa perfettamente con la visione del mondo che chi guarda ha già registrato.
Non è cosa da tutti
Il deep fake fa paura perché è qualcosa di molto più serio e avanzato tecnologicamente: distinguere un video creato in questo modo è estremamente difficile, servirebbe un team di esperti che avrebbe comunque bisogno di giorni – o più probabilmente di settimane – per capire se si tratta di un falso.
Ma come mai è così difficile distinguere un deep fake da un semplice video? Facciamo un piccolo punto tecnico per capirlo. Per creare un deep fake si utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale, che sovrappongono due video indipendenti, già esistenti. È una tecnica che si basa su tecniche di deep learning, ossia su reti neurali strutturate su vari livelli di profondità, allenate a imparare modificando la propria struttura.
In particolare, vengono utilizzate delle GAN, Generative Adversarial Network, ovvero due reti neurali che “giocano” tra loro in una sorta di guardie e ladri in cui una rete cerca di diventare sempre più brava a creare dei falsi e l’altra a scovarli. Questo botta e risposta, che si svolge con velocità impensabili per degli esseri umani, ha come effetto di produrre dei deep fake sempre migliori.
È evidente quindi che per creare algoritmi del genere servono strumenti sofisticati non ancora a disposizione del grande pubblico, motivo per cui i deep fake non sono entrati sulla scena della campagna elettorale americana. D’altra parte, non avrebbe neppure senso inondare la rete di video di questo tipo: infatti, come abbiamo visto, sono più che sufficienti semplici video virali per sostenere la narrativa di una campagna, con lo scopo – magari – di giocare l’asso deep fake all’ultimo minuto o addirittura un minuto dopo la chiusura delle urne. A maggior ragione se davvero le elezioni del 2020 saranno decise dalla Corte Suprema in seguito ad eventuali denunce di brogli. E in uno scenario caotico e confuso, il deep fake creato ad arte per alimentare il disordine o seminare il panico potrebbe decidere il destino degli Stati Uniti per i prossimi quattro anni.
Le responsabilità dei social
In tutto questo, i social hanno una responsabilità enorme, perché sono impegnati ad amplificare le notizie sfruttando contenuti divisivi e infiammatori senza preoccuparsi che siano vere. Con il risultato che la verità ha un eco sempre inferiore delle fake news. La condivisione serve ai social network per creare engagement e generare profitti, motivo per cui non è mai stata e mai sarà neutrale: finché saranno le metriche a guidare il mercato, l’interesse sarà verso contenuti acchiappa click. Senza preoccuparsi di informare il pubblico che sta guardando un fake.
Negli Stati Uniti il problema sta esplodendo: al centro del dibattito c’è il ruolo che avrebbe avuto proprio Facebook dall’escludere dalla sezione news alcune testate pro dem; ma nel mirino sono finite anche le comunità locali vittime di fake news. Ad esempio, sembra che siano state create alcune notizie false in lingua spagnola per andare a influenzare il voto della comunità latina. Questo tipo di contenuti, per via della lingua diversa, passano sotto i radar dell’informazione mainstream, e proprio per questo sono capaci di indirizzare il voto senza che nessuno se ne accorga.
Ancora una volta, la scienza e la tecnologia ci hanno messo davanti a un bivio: la ricerca ci ha dotati di uno strumento eccezionale come l’intelligenza artificiale e ci ha lasciati liberi di usarlo per migliorare le nostre vite o per distruggerle. Spetta a noi decidere come sfruttare questo enorme potenziale. Di certo non possiamo rinunciare a governare un fenomeno così potente.
Informazioni su Indigo.ai
Siamo uno studio di Conversational AI che progetta e costruisce assistenti virtuali, tecnologie di linguaggio ed esperienze conversazionali. Nati a Settembre 2016 tra i banchi del Politecnico di Milano da un’idea di cinque giovani (Gianluca Maruzzella, Enrico Bertino, Marco Falcone, Andrea Tangredi e Denis Peroni – ad oggi quasi tutti under30), abbiamo realizzato assistenti virtuali per alcune delle aziende più innovative al mondo, tra cui banche, assicurazioni, case farmaceutiche, etc. Abbiamo costruito un framework proprietario di Natural Language Processing che, sfruttando l’intelligenza artificiale, è in grado di comprendere le informazioni nel testo o nella voce in maniera completamente automatica: grazie a questo framework aiutiamo le aziende ad automatizzare conversazioni, efficientare processi, alleggerire il customer care ed ingaggiare i clienti in maniera super personalizzata. Il nostro team è formato da 20 persone e operiamo sia in Italia che all’estero. Tra il 2017 e il 2020 siamo stati scelti due volte come rappresentanti della delegazione delle start-up italiane al CES di Las Vegas e abbiamo vinto tre riconoscimenti del premio Gaetano Marzotto – tra i più importanti nel panorama dell’innovazione.
