Come riconoscere un DeepNude fake

Un modello che rifà una porzione di immagine non copia: ricostruisce una zona plausibile a partire da quello che le sta intorno. Sbaglia dove la forma è rigida e ripetitiva — una catenina, la montatura di un orecchino, una cucitura, una scritta — perché lì un millimetro fuori posto si vede, su una spalla nuda no.

La regola pratica è guardare i punti di contatto, non le superfici: dove una mano poggia sul fianco, dove una spallina incontra la clavicola, dove i capelli passano davanti alla pelle. È lì che una parte vera e una ricostruita devono combaciare, ed è lì che di solito non combaciano. Secondo controllo, gli elementi doppi: due orecchini che non sono lo stesso orecchino, due unghie di lunghezza diversa sulla stessa mano.

Il tutto funziona solo a dimensione piena: un'immagine vista a 500 px, o passata da una chat che la ricomprime, ha già perso i dettagli su cui questo controllo si basa. E vale il rovescio di quello che si crede — trovare un difetto è un indizio, non trovarne non è una prova.

Questa famiglia di strumenti non genera un'immagine intera: sostituisce una regione e lascia intatto il resto. Da qui il controllo più specifico che si possa fare su un finto nudo — confrontare la zona rifatta con quella originale, che nella stessa foto è ancora lì. Se la luce arriva da sinistra sullo sfondo e le ombre del corpo cadono verso il basso, le due metà non sono state illuminate dalla stessa lampada.

Il secondo segnale è la ripetizione: la pelle ricostruita diventa una superficie uniforme, senza la grana irregolare dei pori, e un tessuto ricostruito ripete lo stesso motivo a intervalli regolari, come una carta da parati. Il terzo è il bordo — intorno alla zona rifatta capita di vedere un alone più morbido o più nitido del resto, la traccia del confine tra ciò che è stato mantenuto e ciò che è stato inventato.

Su un fermo immagine questi segnali sono deboli; su un filmato diventano leggibili, perché l'incoerenza si ripete fotogramma dopo fotogramma e un bordo che vibra si nota. È una delle ragioni per cui un falso in movimento costa molto più di uno statico.

Ogni scatto uscito da una fotocamera porta con sé una scheda tecnica: apparecchio, obiettivo, tempo di posa, data, a volte le coordinate. Sono i dati EXIF e si leggono dalle proprietà del file, senza installare niente. Un ritratto che dichiara una reflex, un diaframma e un orario coerente ha una storia; un file che non dichiara nulla è solo un file — e qui sta il punto delicato.

L'assenza di metadati non prova nessuna manipolazione, perché a toglierli basta un passaggio qualsiasi. Lo abbiamo misurato su un caso pulito: il file di prova distribuito con l'implementazione di riferimento dello standard C2PA, 166 864 byte con dentro il manifesto firmato dell'origine, riaperto e risalvato con il convertitore già presente nel sistema operativo, senza toccare un pixel. È sceso a 68 044 byte e del manifesto non è rimasto niente. Stesso esito ridimensionandolo a 800 px e convertendolo in PNG: tre operazioni banali, tre volte zero.

Vale anche per noi, ed è giusto dirlo qui: le illustrazioni di questo sito sono prodotte con l'intelligenza artificiale e delle immagini che pubblichiamo nessuno porta una marcatura leggibile da una macchina, perché la conversione in WebP l'ha rimossa. Resta la dichiarazione scritta, nel modo in cui segnaliamo le immagini prodotte con l'IA; il file, da solo, non la porta più.

È il controllo che dà la risposta più netta, perché non riguarda l'immagine sospetta ma la sua gemella. Un finto nudo nasce quasi sempre da un ritratto esistente e lo lascia riconoscibile: stessa posa, stesso sfondo, stessa inquadratura. Se quel ritratto era pubblico — una foto profilo, uno scatto in un album condiviso — la ricerca inversa lo riporta a galla vestito, e il confronto chiude la questione senza ingrandire niente.

Si fa caricando l'immagine, non scrivendo parole: la guida di Google spiega come cercare partendo da un file, e lo stesso meccanismo esiste sugli altri motori. Conviene provarne più di uno: gli indici sono diversi e capita che l'originale compaia in uno solo.

I limiti sono due. Uno tecnico: un ritaglio stretto, un'immagine specchiata o un forte cambio di colore bastano a far fallire la corrispondenza. L'altro è più duro — se la foto di partenza non è mai stata pubblica, non c'è nessun indice in cui cercarla e questo controllo non si applica.

Uno standard pensato proprio per questo esiste: le Content Credentials della coalizione C2PA, un blocco firmato dentro il file che dice con che cosa è stato creato e che cosa è stato fatto dopo. Si legge trascinando il file nel lettore pubblicato dallo standard stesso.

Dal 2 agosto 2026 non è più solo una buona pratica. L'articolo 50 del regolamento europeo sull'intelligenza artificiale obbliga chi fornisce sistemi che generano immagini sintetiche a marcare gli output «in un formato leggibile meccanicamente», e chi pubblica un deep fake a rendere noto che il contenuto è artificiale. La data di applicazione è fissata dall'articolo 113 dello stesso regolamento.

In pratica la marcatura si trova di rado, per un motivo che lo standard stesso mette nero su bianco: il manifesto è incorporato nel file, ma «può esserne separato», tanto che C2PA ha dovuto affiancargli filigrane invisibili e impronte per ritrovarlo quando viene rimosso per errore o di proposito. Ogni chat, piattaforma o screenshot lungo la catena è un'occasione perché sparisca. Una marcatura presente è una prova forte; la sua assenza non è una prova di niente.