Cosa sono i deep true e come modificano la percezione comune

La distinzione tra deep fake e deep true non è tecnica ma concettuale. I primi sono contenuti sintetici generati o manipolati tramite IA (audio, video, immagini) per simulare eventi o dichiarazioni mai avvenuti. Sono quindi dei falsi.

I deep true – termine usato soprattutto in ambito accademico, sono invece contenuti autentici estrapolati dal contesto originale o montati ad arte sempre grazie alle IA che, pure essendo veri, trasmettono significati falsi.

Gli effetti che hanno sull’opinione pubblica sono differenti e sono attualmente oggetto di studio, ma partono da lontano.

Nel 2018, quindi prima dell’ampia diffusione delle IA generative che hanno reso più facile la creazione di deep fake, tre ricercatori del Massachussetts Institute of Technology (MIT) hanno pubblicato uno studio redatto esamindndo 126mila notizie twittate da 3milioni di persone nell’arco di 12 anni (dal 2006 al 2017) e sono giunti alla conclusione che le notizie false si diffondono in modo più rapido e più ampio rispetto a quelle vere le quali, a differenza delle fake news che suscitano disgusto o paura, sono in grado di generare nei lettori gioia, tristezza e fiducia.

Non di meno le notizie false tendono a essere più originali e inedite rispetto a quelle vere. Queste informazioni, seppure in forma evoluta, si ritrovano anche nel dibattito che vede al centro i deep fake e i deep true.

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Gli effetti dei deep fake e quelli dei deep true

Capire quali siano più problematici per lo spostamento dei consensi politici e per la disinformazione esige di tenere conto dei sentimenti che generano nell’opinione pubblica e di distinguere tra potenziale teorico e impatto empirico.

Sul piano teorico, i deep fake hanno un potenziale distruttivo elevato: possono attribuire a un candidato frasi mai pronunciate, simulare comportamenti illeciti oppure favorire la circolazione di truffe.

Celebre il video fake postato dal presidente americano Donald Trump nel quale viene ripreso l’ex inquilino della Casa Bianca Barack Obama arrestato nella Sala Ovale. Ancora più celebre l’immagine dello lo stesso Trump che bacia la candidata democratica alle elezioni americane Kamala Harris.

Non è un caso che, stando a diverse pubblicazioni, tra le quali il Global Risk Report pubblicato dal World Economic Forum, c’è un crescente ricorso ai media sintetici durante le campagne elettorali.

Tuttavia, la loro efficacia dipende da tempismo, dalla qualità tecnica e dall’amplificazione mediatica che ricevono. Inoltre, esiste il liar’s dividend, ovvero la possibilità per un politico di negare contenuti autentici sostenendo che sono fake.

I deep true non sono meno diffusi, così come sancito da diversi report curati dall’European Digital Media Observatory e, sul piano empirico, la letteratura sulle campagne di disinformazione mostra che la manipolazione di contenuti reali è spesso più efficace e più difficile da smontare.

A riprova di ciò, attingendo alla cronaca recente, va citata l’analisi con cui il Guardian ha scoperto l’artificiosità delle lacrime di Nekima Levy Armstorng dopo essere stata arrestata dall’ICE, l’agenzia federale degli Stati Uniti.

Senza uscire dai patri confini, torna alla mente la foto deep true che vede coinvolti due poliziotti in servizio durante gli scontri di Torino del 31 gennaio appena trascorso.

Il caso

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Anche i deep true impattano sull’informazione (o, meglio, sulla disinformazione) ma in modo diverso.

Infatti, i deep fake hanno effetti pesanti soprattutto quando usati in contesti divisivi e non solo di natura politica o elettorale, come dimostra il proliferare di contenuti fasulli con cui si tende ad alterare le vicende che hanno coinvolto Jeffrey Epstein.

I deep true sono invece più insidiosi sul medio-lungo periodo, perché sfruttano materiale autentico e si inseriscono in dinamiche di polarizzazione già esistenti.

L’effetto sistemico maggiore oggi, secondo uno studio empirico pubblicato su Nature Human Behaviour, deriva più dalla manipolazione narrativa di contenuti veri che dalla creazione di contenuti completamente falsi.

I deep true sono quindi almeno problematici quanto i deep fake e hanno, a loro volta, impatti notevoli sulla realtà.