Fotografi infuriati: l’etichetta ‘made with ai’ di meta rovina scatti autentici

A partire da febbraio 2024, Meta ha introdotto un sistema di etichettatura automatica per le immagini su Facebook, Instagram e Threads, con l’obiettivo di segnalare i contenuti creati o modificati con l’intelligenza artificiale (IA). Tuttavia, questa iniziativa ha sollevato numerose critiche e preoccupazioni tra i fotografi professionisti e gli utenti comuni. L’etichetta “Made with AI” è stata erroneamente applicata a fotografie autentiche, causando frustrazione e confusione.

Secondo un rapporto di TechCrunch, molti scatti autentici sono stati contrassegnati come generati dall’intelligenza artificiale, evidenziando le difficoltà di Meta nel distinguere tra immagini reali e quelle modificate con strumenti di IA. Questo problema è stato segnalato da diversi fotografi, tra cui l’ex fotografo della Casa Bianca Pete Souza, che ha visto una sua foto di una partita di basket etichettata erroneamente come “Made by AI”. Un altro esempio riguarda una foto su Instagram dei Kolkata Knight Riders, una squadra di cricket della Indian Premier League, anch’essa etichettata erroneamente.

Le Cause del Problema

Il problema sembra essere legato all’uso di strumenti di editing come Adobe Photoshop, che includono funzionalità di IA per la rimozione di oggetti e altre modifiche minori. Ad esempio, PetaPixel ha testato la situazione utilizzando lo strumento Generative Fill di Photoshop per rimuovere una macchia da un’immagine, che è stata poi etichettata come generata dall’IA su Instagram. Tuttavia, quando il file è stato ricaricato in Photoshop e salvato nuovamente, l’etichetta non è stata applicata, sollevando domande sulla coerenza degli algoritmi di Meta.

Meta ha dichiarato di fare affidamento su indicatori standard e di collaborare con altre aziende per migliorare il processo di etichettatura. Tuttavia, la portavoce di Meta, Kate McLaughlin, ha affermato che l’azienda sta “tenendo conto dei recenti feedback e valutando l’approccio per garantire che l’etichetta rifletta la quantità di IA utilizzata in un’immagine”.

Implicazioni per i Fotografi

L’errata etichettatura delle foto ha avuto conseguenze significative per i fotografi professionisti. Noah Kalina, un fotografo, ha espresso la sua frustrazione su Threads, affermando che se le foto “ritoccate” sono considerate “Made with AI”, il termine perde di significato. Ha suggerito che Meta potrebbe etichettare le fotografie come “Non vera rappresentazione della realtà” se l’intenzione è quella di proteggere le persone.

L’etichetta “Made with AI” è stata introdotta da Meta per arginare la diffusione di disinformazione, soprattutto in vista della stagione elettorale. L’azienda ha dichiarato di aver aggiunto l’etichetta alle foto generate dall’IA create con strumenti di Google, OpenAI, Microsoft, Adobe, Midjourney e Shutterstock. Tuttavia, Meta non ha rivelato cosa attiva esattamente l’etichetta “Made with AI”.

Le Sfide Tecniche di Meta

L’introduzione dell’etichetta “Made with AI” ha sollevato critiche e ha evidenziato le sfide nel riconoscere immagini modificate. I fotografi cercano chiarezza e coerenza nell’approccio di Meta, auspicando che l’azienda migliori il sistema di etichettatura per riflettere l’uso dell’intelligenza artificiale nelle immagini. Alcuni fotografi hanno suggerito che l’uso di strumenti di ritaglio e di appiattimento dei livelli prima del salvataggio in JPEG possa attivare erroneamente l’algoritmo di Meta.

Meta ha dichiarato di lavorare con altre aziende per migliorare il processo di etichettatura e ha affermato che l’etichetta “Made with AI” è stata introdotta per aiutare le persone a sapere quando vedono contenuti realizzati con l’intelligenza artificiale. Tuttavia, la situazione attuale solleva dubbi sulla capacità degli algoritmi di Meta di distinguere tra contenuto umano e sintetico.

Bullet Executive Summary

In conclusione, il problema dell’errata etichettatura delle foto autentiche come “Made with AI” da parte di Meta evidenzia le sfide tecniche e le implicazioni per i fotografi professionisti. L’azienda sta cercando di migliorare il sistema di etichettatura, ma la situazione attuale solleva dubbi sulla precisione degli algoritmi utilizzati. Questo problema mette in luce la complessità nel gestire le nuove tecnologie di intelligenza artificiale rispetto all’autenticità creativa e alla verità giornalistica.

Una nozione base di intelligenza artificiale correlata a questo tema è il machine learning, che permette agli algoritmi di migliorare le loro prestazioni analizzando grandi quantità di dati. Tuttavia, anche con il machine learning, gli algoritmi possono commettere errori, come dimostrato in questo caso.

Una nozione avanzata di intelligenza artificiale applicabile a questo tema è il deep learning, una sottocategoria del machine learning che utilizza reti neurali profonde per analizzare dati complessi. Il deep learning potrebbe migliorare la capacità degli algoritmi di Meta di distinguere tra immagini reali e modificate, ma richiede una quantità significativa di dati di addestramento e risorse computazionali.

Riflettendo su questo tema, è evidente che l’adozione di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale comporta sfide significative. È importante che le aziende come Meta continuino a migliorare i loro sistemi per garantire che le etichette riflettano accuratamente l’uso dell’IA, proteggendo al contempo la reputazione dei fotografi e fornendo informazioni corrette agli utenti.