Armarsi contro le fake news: gli strumenti per il prebunking e il debunking

Per le immagini la novità degna di nota è l’opzione “Informazioni su questa immagine”. Sempre cliccando sui tre puntini, l’opzione consente di accedere a dettagli utili quali la cronologia dell’immagine o il modo in cui siti di notizie e di fact checking la descrivono. Pur essendo stata lanciata lo scorso anno, la funzione è ora disponibile in altre 40 lingue in tutto il mondo, tra cui anche l’italiano.

Sul fronte fact-checking Google ha introdotto il tool Fact Check Explorer un elenco di controlli già fatti sul tema o il personaggio, elencati con il più recente in cima, che si aggiorna di continuo e riporta il titolo della bufala, le parole chiave collegate e l’esito della verifica. Oppure si può fare verificare se un’immagine è stata utilizzata all’interno di un articolo verificato da organizzazioni di fact-checking semplicemente caricando l’URL dell’immagine stessa. Uno strumento da tenere sempre a portata di mano quando si naviga, per capire rapidamente se ciò che si sta leggendo è veritiero.

Non mancano altri strumenti per capire se un’immagine o video è creata dall’intelligenza artificiale. Un tool molto usato dai debunker professionisti è InVID. Si tratta di una serie di soluzioni software sviluppate nell’ambito di un progetto di ricerca finanziato dall’Unione Europea e disponibili presso www.invid-project.eu. La principale di queste soluzioni è un’estensione per Firefox e Chrome che permette di ottenere rapidamente informazioni contestuali sui video di Facebook, Twitter e YouTube, di effettuare ricerche per immagini in Google, Yandex, Bing, Tineye, Baidu o Karmadecay (per Reddit), di estrarre ed elaborare fotogrammi dai video di Facebook, Instagram, Youtube, Twitter e Dailymotion, di leggere i metadati di video e immagini, controllare i copyright e applicare filtri di analisi forense alle immagini per rivelare manipolazioni. Uno strumento completo disponibile gratuitamente.

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Abbiamo provato InVID facendogli analizzare la fotografia creata dalla fotogiornalista Barbara Zanon, che con i suoi lavori ha voluto sensibilizzare sulle problematiche dell’Ai che generano foto verosimili. In questo caso la foto dell’anziano con i fiori in mano è stata creata con la versione 5 di Midjourney, già noto per aver generato immagini affascinanti e inquietanti come la foto di Papa Francesco con il piumino bianco o gli scatti del finto arresto di Donald Trump. Il tool InVID mi ha dato diversi elementi per capire che non si trattava di un’immagine reale. In primis mostrando la ricerca su Google legata alla foto, grazie a link di approfondimento è emerso il carattere artificiale dell’immagine. Ma non soltanto: l’immagine in questione era priva di metadati, ovvero tutte quelle informazioni che vengono registrate una volta che la foto è stata scattata, come il tipo della fotocamera, la data di acquisizione o la posizione. Informazioni che vengono alterate qualora l’immagine sia stata ritoccata.

Un altro strumento molto usato è TinEye, una piattaforma gratuita di ricerca inversa di immagini che permette di individuare rapidamente tutte le pagine dove un’immagine o una sua versione simile è stata pubblicata. A differenza di altri strumenti di ricerca inversa, TinEye consente di impostare filtri per le ricerche, offrendo così risultati più diversificati e pertinenti. Utilizzando il filtro “Più manipolati digitalmente”, il software mostra tutte le possibili versioni della foto trovate online, permettendo all’utente di capire quante volte e in quali modi l’immagine è stata manipolata. Con il filtro “Più vecchi”, il software ordina i risultati in ordine cronologico, facilitando la rapida individuazione dell’immagine originale.

Fake Image Detector è un sito e un’app per dispositivi Android che consente di verificare se un’immagine nella galleria del proprio dispositivo è stata manipolata digitalmente. Una volta caricata l’immagine, l’app fornisce un’indicazione sulla possibile autenticità utilizzando due metodi di analisi: l’analisi del livello di errore (ELA) e l’analisi dei metadati. L’ELA si basa sulla premessa che un’immagine compromessa o alterata presenta una compressione digitale maggiore nelle aree modificate rispetto al resto dell’immagine. Analizzando la composizione e la compressione della foto, l’app può indicare se l’immagine è stata manipolata. Tuttavia, il programma può generare falsi positivi per immagini provenienti da Telegram, WhatsApp o altre app di messaggistica che comprimono digitalmente i file. In questi casi, l’app giudica comunque “manipolate digitalmente” le immagini ricevute via messaggio.

Veracity, invece, è un’applicazione disponibile solo per dispositivi iOS e consente all’utente di effettuare la ricerca inversa di un’immagine, scoprendo in quali altri siti web è stata utilizzata. Ha anche una funzione che consente di verificare l’autenticità delle foto profilo utilizzate sui social network per individuare i profili fake.

Il metodo più semplice e usato è senz’altro quello della ricerca Google per immagini. Il funzionamento è semplice: si può digitare una parola chiave nella home page del servizio o utilizzare la ricerca inversa caricando un’immagine per trovare immagini simili oppure risalire all’origine attraverso il pulsante “Trova fonte dell’immagine” che compare nella barra laterale. Se la ricerca non produce risultati o se l’immagine appare in una notizia non confermata da nessun’altra fonte, potrebbe potenzialmente trattarsi di disinformazione.