Deepfake, Giulia Boato (TrueBees): «Il rischio reale? Non credere più a nulla»

 

DEEPFAKE, IL CORPO DELLE DONNE E LA NUOVA FRONTIERA DELLA VERITÀ DIGITALE

Intervista a Giulia Boato, co-founder e Chief Scientist Officer di TrueBees

C’è una nuova fragilità che attraversa il nostro tempo: non riguarda solo ciò che diciamo, ma ciò che vediamo. Volti, corpi, voci, immagini private o pubbliche possono essere manipolati, ricostruiti, diffusi, trasformati in prove apparenti di qualcosa che non è mai accaduto. È un rischio che tocca il mondo dell’informazione, la reputazione delle persone, la sicurezza delle imprese e, in modo particolarmente violento, il corpo delle donne, da sempre terreno esposto a controllo, giudizio, abuso simbolico e ora anche a nuove forme di violenza digitale.

Ne parliamo con Giulia Boato, Professoressa Ordinaria all’Università di Trento, co-founder e Chief Scientist Officer di TrueBees, startup deep-tech italiana nata per portare sul mercato strumenti avanzati di verifica dei contenuti digitali. Tre figli, oltre vent’anni di ricerca nella multimedia forensics, più di 170 pubblicazioni scientifiche e una carriera accademica costruita in un settore ad altissima complessità tecnologica: il suo sguardo tiene insieme rigore scientifico, consapevolezza sociale e una domanda che riguarda tutte e tutti, ma forse oggi in modo speciale chi fa informazione. Come possiamo continuare a fidarci delle immagini?

Giulia, perché oggi il deepfake non è più un tema solo tecnologico, ma un problema culturale e democratico?

Perché i contenuti sintetici e manipolati non incidono solo sulla dimensione tecnica della verifica, ma sulla fiducia. Se un’immagine, un video o una voce possono essere creati o alterati in modo estremamente realistico, il rischio non è soltanto credere a qualcosa di falso. Il rischio è più profondo: cominciare a dubitare di tutto, anche di ciò che è vero. Per il giornalismo questo è un passaggio cruciale, perché l’informazione vive di credibilità, fonti, prove, contesto. Oggi la verifica non può più fermarsi alla singola immagine. Bisogna capire da dove arriva un contenuto, come è stato modificato, dove è circolato, quali trasformazioni ha subito. È il passaggio dal fact checking al chain checking.

 

Uno degli aspetti più inquietanti riguarda il corpo delle donne. Perché i deepfake rappresentano una minaccia specifica in questo campo?

Perché la manipolazione dell’immagine femminile può diventare una forma molto potente di violenza reputazionale, psicologica e sociale. I deepfake pornografici non consensuali sono forse l’esempio più noto, ma non sono l’unico. Il corpo di una donna può essere usato per screditarla, intimidire, colpire la sua autorevolezza, creare falsi contenuti compromettenti o insinuare dubbi sulla sua identità pubblica. Questo vale per figure note, giornaliste, manager, politiche, ma anche per persone comuni. La tecnologia amplifica un meccanismo antico: usare il corpo femminile come strumento di controllo. La differenza è che oggi la manipolazione può essere prodotta velocemente, diffusa su larga scala e diventare difficile da rimuovere o smentire.

Che cosa può fare concretamente una giornalista davanti a un’immagine o a un video sospetto?

La prima cosa è non fidarsi dell’apparenza, soprattutto quando un contenuto è molto emotivo, sensazionale o perfettamente coerente con una narrazione già polarizzata. Poi servono strumenti. TrueBees nasce proprio per supportare giornalisti, media agency, consulenti, studi legali e organizzazioni nella verifica dell’autenticità di immagini e video. La nostra piattaforma SaaS consente di analizzare contenuti visivi online e individuare immagini generate o manipolate dall’intelligenza artificiale. L’obiettivo non è sostituire il giudizio professionale, ma rafforzarlo con una base tecnica. Per chi lavora nell’informazione, poter verificare prima della pubblicazione significa proteggere la propria credibilità editoriale e ridurre anche rischi reputazionali e legali.

Qual è l’elemento più innovativo dell’approccio TrueBees?

Il nostro punto distintivo è ricostruire la storia del contenuto. Non ci limitiamo a dire se un’immagine appare vera o falsa, perché questa logica del semaforo spesso è troppo semplice rispetto alla complessità attuale. Lavoriamo invece sulla catena di manipolazione: analizziamo i segnali tecnici, i passaggi subiti dal file, le possibili alterazioni, la circolazione sui social e il contesto. Questo approccio, che abbiamo chiamato “Unchained”, nasce da anni di ricerca con l’Università di Trento e l’Università di Firenze ed è stato sostenuto anche nell’ambito di un progetto DARPA. La direzione futura è quella di una detection multimodale e agentica: più strumenti che dialogano tra loro, leggono metadati, incrociano provenienza, contesto e livelli di incertezza.

Voi enfatizzate molto il tema open source ed education. Perché questa scelta?

Perché se gli strumenti di manipolazione diventano sempre più accessibili, anche gli strumenti di difesa devono esserlo. Non possiamo pensare che la verifica resti confinata a pochi laboratori o a grandi organizzazioni. Una parte della nostra strategia è rendere disponibili, almeno a livello di base, library pubbliche per la validazione di immagini semplici. È un modo per diffondere cultura della verifica e creare consapevolezza. Il tema non è solo tecnologico: è educativo. Dobbiamo aiutare cittadini, giornalisti, imprese e istituzioni a capire che l’autenticità dei contenuti digitali diventerà una competenza essenziale, come lo è stata negli anni la capacità di leggere criticamente le fonti.

Sei una scienziata, una docente universitaria, una fondatrice di startup e madre di tre figli. Quanto pesa, e quanto insegna, questa conciliazione?

Pesa, naturalmente. Non credo sia utile raccontare la conciliazione come qualcosa di semplice o risolto una volta per tutte. Richiede organizzazione, alleanze, scelte, rinunce e anche la capacità di accettare che non tutto sarà perfetto nello stesso momento. Ma insegna moltissimo. La ricerca richiede pazienza, visione lunga, capacità di fallire e ricominciare. La maternità, in modo diverso, allena le stesse qualità: gestione della complessità, adattamento, priorità. Credo che per molte donne il punto non sia dimostrare di poter fare tutto, ma costruire condizioni in cui talento, responsabilità familiare e crescita professionale non siano vissuti come dimensioni incompatibili. Anche questo, in fondo, è un tema di innovazione.

Guardando avanti, qual è la prossima frontiera della manipolazione digitale?

L’audio. Il voice cloning è destinato ad avere un impatto enorme. Pensiamo alle interviste, agli statement pubblici, alle telefonate, ai messaggi vocali, alle frodi, alle impersonificazioni. La voce ha una forza particolare perché è percepita come intima, immediata, autentica. Quando anche la voce può essere clonata, il problema della verifica entra in una fase nuova. TrueBees sta lavorando anche su questo fronte, con soluzioni dedicate al rilevamento di contenuti vocali sintetici o manipolati. Per il giornalismo sarà una sfida decisiva: non basterà più chiedersi se una fonte ha detto qualcosa, ma se quella voce è davvero la sua.

In definitiva, che cosa dovremmo imparare da questa nuova stagione dei deepfake?

Che la fiducia non può più essere ingenua, ma non deve diventare cinismo. La risposta ai deepfake non è smettere di credere alle immagini o alle voci, ma costruire nuovi strumenti, nuove competenze e nuove responsabilità. La tecnologia può generare manipolazione, ma può anche aiutare a riconoscerla. La differenza la faranno la cultura della verifica, la collaborazione tra ricerca, media, imprese e istituzioni, e la capacità di proteggere le persone più esposte. In particolare le donne, perché dove l’immagine viene usata come arma, la difesa dell’autenticità diventa anche una forma di tutela della libertà.