Quando si dice «deep fake», quasi tutti pensano al video falso di un politico o a una voce clonata in una telefonata truffa. L’AI Act usa una definizione più ampia. Un sorridente «cliente» IA sulla home page di un panificio può rientrarci. Un gatto dei cartoni in tuta spaziale quasi certamente no.
Questa guida spiega la definizione legale, come la legge la Commissione europea e offre una serie di esempi quotidiani per decidere in fretta.
Uno strumento, non una consulenza legale. Le linee guida della Commissione non sono vincolanti e ci sono casi limite. Se un’immagine o un video conta davvero per la tua attività, chiedi a un avvocato.
Cosa dice la legge
L’articolo 3, punto 60, dell’AI Act definisce il deep fake come un contenuto di immagine, audio o video generato o manipolato dall’IA che assomiglia a persone, oggetti, luoghi, entità o eventi esistenti e che apparirebbe falsamente autentico o veritiero a una persona.
Contano entrambe le metà. Il contenuto deve sembrare qualcosa di reale, e deve essere tale che qualcuno possa crederci.
L’articolo 50(4) dice poi che i deployer che pubblicano deep fake devono dichiarare che il contenuto è stato generato o manipolato artificialmente. Vale dal 2 agosto 2026.
Per le opere chiaramente artistiche, creative, satiriche o di finzione c’è una versione più leggera. Lo dichiari comunque, ma in modo che l’opera non ne soffra. Pensa a una menzione nei titoli di coda più che a un grande banner sopra l’immagine.
Come la legge la Commissione
La Commissione ha adottato le sue linee guida sull’articolo 50 a luglio 2026, e alcuni punti aiutano molto nella pratica.
Il criterio è oggettivo. Non importa se volevi ingannare qualcuno. Conta se il contenuto potrebbe essere preso per vero.
Nemmeno il fotorealismo decide. Un’immagine un po’ stilizzata può essere un deep fake se mostra in modo plausibile una persona o un evento reale, mentre un rendering perfetto di un drago non lo è.
Il soggetto deve essere plausibilmente reale. Qualcosa di completamente fantastico, che nessuno penserebbe ragionevolmente esista, resta fuori dalla definizione.
E non c’è obbligo per il passato. I contenuti generati prima del 2 agosto 2026 non devono essere etichettati a posteriori.
La domanda quindi non è «Quanto è realistico?», ma «Una persona comune potrebbe credere che mostri qualcosa di reale?»
Esempi quotidiani
Questi vanno etichettati
Le «foto del team» o dei «clienti soddisfatti» create con l’IA che sembrano persone vere sono il caso classico. I visitatori danno per scontato che siano i tuoi dipendenti o i tuoi clienti.
Conta anche una foto IA realistica del tuo negozio, ufficio o ristorante che non corrisponde al luogo reale. Sembra un posto vero e potrebbe passare per una foto autentica.
Lo stesso vale per un avatar IA che presenta un video e per una voce sintetica o clonata di una persona reale in un podcast o in una pubblicità.
Rientrano qui anche le foto vere di eventi veri in cui l’IA ha aggiunto o tolto persone. Cancellare uno sconosciuto dallo sfondo di una foto delle vacanze è una cosa. Aggiungere una folla a una presentazione prodotto mezza vuota è un’altra.
E infine le foto prodotto in cui l’IA mette il tuo prodotto vero in una scena realistica mai esistita, se il risultato può ingannare su come appare il prodotto o su cosa sa fare.
Nessun obbligo di legge di etichettarli
Cartoni animati, illustrazioni, icone e arte chiaramente stilizzata. Sfondi astratti, sfumature e motivi. La fantasia evidente, come draghi, alieni o quel gatto in tuta spaziale. Piccole modifiche che non cambiano il significato, come togliere la polvere, correggere l’esposizione, ritagliare o ingrandire. E mockup evidenti, per esempio un prodotto che fluttua su uno sfondo bianco vuoto.
La zona grigia
Alcune immagini stanno nel mezzo, ed è proprio su queste che si discute davvero.
Le foto stock generiche create con l’IA, «una persona al portatile», non dicono di mostrare qualcuno in particolare, ma sembrano vere. Molti gestori di siti le etichettano per sicurezza.
Lo stesso vale per le foto d’ambiente IA di prodotti in contesti realistici. Se la scena potrebbe essere scambiata per un vero servizio fotografico, una piccola didascalia è la scelta prudente.
Poi c’è la foto vera con lo sfondo sostituito dall’IA. La persona è vera, il luogo no. È un caso delicato.
Per tutto ciò che sta nella zona grigia, una breve didascalia come «Immagine modificata con l’IA» costa poco ed è onesta. E chiude la discussione.
E i testi?
La regola sui deep fake riguarda immagini, audio e video. Per i testi c’è una regola a parte nello stesso articolo 50(4). I testi generati o manipolati dall’IA pubblicati per informare il pubblico su questioni di interesse pubblico vanno dichiarati, a meno che una persona competente li abbia rivisti e qualcuno se ne assuma la responsabilità editoriale.
Le linee guida chiariscono che la normale narrativa IA, le descrizioni prodotto e una risposta del chatbot vista solo da chi ha fatto la domanda non sono testi «di interesse pubblico». Approfondisci in Devi etichettare gli articoli scritti con l’IA?
Com’è una buona etichetta
Mettila sul contenuto o subito accanto: una didascalia sotto l’immagine, un’etichetta sul video. Deve essere visibile subito, non nascosta dietro un clic né solo nei metadati. Le parole semplici aiutano. «Immagine generata con l’IA» dice più di un simbolo da solo. Per l’audio funziona un breve avviso parlato all’inizio.
Il codice di buone pratiche UE offre icone comuni per questo, ma sono volontarie. Leggi Le icone UE per i contenuti IA.
Un test da 30 secondi
Primo: l’ha creato l’IA o l’ha modificato in modo sostanziale? Se no, hai finito.
Secondo: mostra una persona, un luogo, un oggetto o un evento dall’aspetto reale? Se è chiaramente fantasia o astratto, hai finito.
Terzo: un visitatore comune potrebbe credere che sia vero? Se sì, etichettalo. Se non riesci a decidere, etichettalo comunque. Una didascalia in più non ti costa nulla.
Come aiuta AuthorLabel
Riconosce i file IA. Al caricamento nella libreria media, AuthorLabel cerca le informazioni di provenienza C2PA, il campo IPTC Digital Source Type (valori come trainedAlgorithmicMedia) e i nomi dei generatori in EXIF e XMP. Se trova qualcosa, suggerisce un’etichetta. Nulla cambia finché non salvi.
Mostra la didascalia. Immagini, video e audio etichettati ricevono una piccola didascalia con il testo che scegli tu, anche in italiano. Funziona nell’editor a blocchi, nell’editor classico, nei widget immagine di Elementor e nelle gallerie prodotto di WooCommerce.
E documenta. Ogni modifica di etichetta finisce nel registro attività con data, persona e motivo. Per le immagini della zona grigia, lì resta la tua decisione.
AuthorLabel non decide al posto tuo se qualcosa è un deep fake. La decisione è tua. Il plugin rende semplici l’etichetta e la traccia.
In breve
Un deep fake è un contenuto IA che assomiglia a qualcosa di reale e potrebbe passare per vero. L’intenzione non conta, e il fotorealismo da solo non decide. Conta se il soggetto è plausibilmente reale. Etichetta persone IA, luoghi veri e scene realistiche. Cartoni e fantasia non hanno obblighi. Nella zona grigia, aggiungi una breve didascalia e vai avanti.
Fonti
- Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act), articolo 3, punto 60, e articolo 50, paragrafi 4 e 5.
- Commissione europea, linee guida sugli obblighi di trasparenza ai sensi dell’articolo 50 dell’AI Act (luglio 2026). digital-strategy.ec.europa.eu
- Paul, Weiss, «EU finalises transparency rules for AI-generated content» (agosto 2026). paulweiss.com
Le linee guida della Commissione non sono giuridicamente vincolanti.
Ultima revisione: novembre 2026. AuthorLabel è uno strumento, non una consulenza legale.