Grok, Deepfake e il Collasso della Distinzione tra Contenuti e Capacità
Le recenti risposte normative al modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) Grok riguardo al suo utilizzo nella generazione di deepfake rivelano qualcosa di più interessante rispetto al semplice fatto che “molte aziende tecnologiche si comportano male.” Mettono in evidenza un disallineamento tra i quadri normativi delle piattaforme e il funzionamento dell’IA generativa quando integrata nelle piattaforme dagli stessi fornitori: le rimozioni di contenuti ex-post e le sanzioni agli utenti non sono più sufficienti.
I procuratori francesi hanno recentemente avviato un’inchiesta a seguito della circolazione di contenuti generati dall’IA, mentre l’Ofcom del Regno Unito ha trattato Grok come un sistema soggetto a doveri di progettazione ex-ante ai sensi della Legge sulla Sicurezza Online. Anche i regolatori in Australia, Brasile, Canada, Giappone, India e altrove hanno esercitato pressioni su X evocando regole settoriali esistenti. Queste risposte suggeriscono che gran parte della regolamentazione efficace dell’IA, al momento, deriverà non da quadri specifici per l’IA, ma dall’applicazione di regole settoriali esistenti a nuove capacità.
Il Problema dell’Architettura che la Politica dei Contenuti Non Può Risolvere
La governance tradizionale delle piattaforme funziona sulla base di una separazione: la piattaforma fornisce capacità (hosting, ricerca, curazione, raccomandazioni) e gli utenti generano contenuti. La regolamentazione delle capacità pone restrizioni, come esclusioni dai dati di addestramento e funzionalità di sicurezza, su ciò che il sistema può fare. La regolamentazione dei contenuti consiste in regole sugli output, come rimozione dei post, etichettatura e declassamento. Questo modello di governance presuppone che la piattaforma sia un intermediario di contenuti, indipendentemente dal fatto che agisca in modo neutrale rispetto ai contenuti.
Quando integrato in X, Grok ha collassato questa distinzione. Diversi media hanno riportato che Grok generava deepfake sessuali non consensuali di persone reali, compresi minori. Il modello, e per estensione la piattaforma, non si limita a ospitare o trasmettere contenuti dannosi creati dagli utenti; la sua capacità di generare quel contenuto è la causa prossima della sua esistenza. Pertanto, quando Grok genera immagini fake realistiche e non consensuali di donne reali, il tradizionale manuale di moderazione dei contenuti — rilevamento, rimozione, sanzione dell’utente — manca il punto.
Inadeguatezza del Geoblocking per Problemi di Capacità
La risposta di X agli output di Grok — il geoblocking di alcuni prompt in alcune giurisdizioni — è interessante perché è ovviamente inadeguata. Dove i danni sono guidati dalla capacità, una mitigazione adeguata richiede controlli a livello di generazione piuttosto che filtri territoriali applicati a posteriori.
Questa questione supera il caso di Grok. Si tratta di come la tecnologia (inclusi gli LLM) minaccia gli approcci territoriali alla governance dei contenuti. Quando chiunque può generare contenuti sintetici dannosi raffiguranti qualcun altro, ovunque, gli strumenti tradizionali di enforcement giurisdizionale perdono la loro efficacia.
Implicazioni e Futuro Normativo
La mobilitazione rapida dei regolatori per affrontare la capacità di Grok rivela cosa succede quando danni consolidati come le immagini intime non consensuali e il materiale di abuso sessuale infantile incontrano nuovi meccanismi di produzione senza guardrail. La velocità è diversa dalla regolazione tradizionale dell’IA perché il danno non è nuovo — solo il metodo di produzione lo è. I regolatori possono estendere le proibizioni esistenti alla generazione sintetica senza ridefinire categorie.
Questo suggerisce che molta della regolamentazione efficace dell’IA potrebbe derivare non da quadri specifici per l’IA, ma dall’applicazione di leggi esistenti basate sui danni a nuove capacità.
Conclusione
Il caso di Grok suggerisce che la governance dell’IA si sta biforcando in due percorsi separati: uno per l’applicazione rapida di normative specifiche sui danni e l’altro per la regolamentazione più lenta a livello di quadro per rischi a lungo termine e sistemici. La lezione non è che la regolazione dell’IA stia arrivando più rapidamente del previsto, ma che sta arrivando in modo diverso da quanto ci si aspettava.
