La differenza tra deep fake e deep true non è di natura tecnica, ma concettuale. I primi rappresentano contenuti artificiali creati o alterati tramite intelligenza artificiale (audio, video, immagini) per imitare eventi o affermazioni che non si sono mai verificati. Si tratta, pertanto, di falsità.
I deep true – un termine prevalentemente utilizzato in contesti accademici – sono invece contenuti genuini estratti dal loro contesto originale o assemblati in modo artificioso, sempre grazie all’uso delle IA, che, sebbene veri, veicolano significati errati.
Le conseguenze che producono sull’opinione pubblica sono diverse e attualmente oggetto di analisi, ma affondano le radici in un passato remoto.
Nel 2018, prima della diffusione massiccia delle IA generative che hanno facilitato la creazione di deep fake, tre studiosi del Massachussetts Institute of Technology (MIT) hanno pubblicato una ricerca esaminando 126mila notizie twittate da 3 milioni di utenti nel corso di 12 anni (dal 2006 al 2017) e hanno concluso che le notizie false si diffondono più rapidamente e in modo più esteso rispetto a quelle veritiere, le quali, a differenza delle fake news che suscitano repulsione o paura, sono capaci di generare nei lettori emozioni come gioia, tristezza e fiducia.
Inoltre, le notizie false tendono a essere più innovative e originali rispetto a quelle autentiche. Queste dinamiche, sebbene in forma evoluta, si ritrovano anche nel dibattito riguardante i deep fake e i deep true.
Le conseguenze dei deep fake e dei deep true
Comprendere quali siano più problematici per il cambiamento dei consensi politici e per la disinformazione richiede di considerare le emozioni che generano nell’opinione pubblica e di distinguere tra potenziale teorico e impatto empirico.
deep fake possiedono un potenziale distruttivo significativo: possono attribuire a un candidato frasi mai pronunciate, simulare comportamenti illeciti o facilitare la diffusione di truffe.Barack Obama arrestato nello Studio Ovale. Ancora più noto è l’immagine dello stesso Trump che bacia la candidata democratica alle elezioni americane Kamala Harris.uso crescente dei media sintetici durante le campagne elettorali.l’efficacia di tali contenuti dipende dal 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 affermando che sono falsi.spesso più efficace e più difficile da confutare.artificiosità delle lacrime di Nekima Levy Armstrong dopo il suo arresto da parte dell’ICE, l’agenzia federale statunitense.durante gli scontri di Torino del 31 gennaio scorso.
deep true influenzano l’informazione (o, più precisamente, la disinformazione) ma in modo differente.i deep fake hanno conseguenze pesanti soprattutto quando utilizzati in contesti divisivi, non solo di natura politica o elettorale, come dimostra la proliferazione di contenuti falsi che cercano di alterare le vicende legate a Jeffrey Epstein.più insidiosi nel medio-lungo termine, poiché sfruttano materiale autentico e si inseriscono in dinamiche di polarizzazione già esistenti.proviene più dalla manipolazione narrativa di contenuti veri che dalla creazione di contenuti completamente falsi.
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