Trasparenza dell'IA ed etichettatura: quando bisogna dichiarare che c'è un'IA?

Cosa significano davvero trasparenza ed etichettatura dell'IA

La trasparenza è il principio secondo cui le persone devono sapere quando e come l'intelligenza artificiale interviene in un'interazione o in un contenuto. L'etichettatura ne è l'attuazione pratica: un avviso visibile, una filigrana o un segnale leggibile dalle macchine. Entrambe mirano a decisioni informate e a prevenire l'inganno.

Una distinzione chiave riguarda i ruoli: i fornitori (chi sviluppa o immette sul mercato un sistema di IA) e i deployer o utilizzatori (chi lo impiega) hanno obblighi diversi. Chi integra un'IA generativa nel proprio sito è di solito il deployer e deve garantire la divulgazione verso i propri utenti.

Articolo 50 EU AI Act: i quattro obblighi di trasparenza

L'articolo 50 raggruppa gli obblighi di trasparenza per determinati sistemi di IA indipendentemente dalla loro classe di rischio. I punti chiave:

• Chatbot e assistenti: i sistemi che interagiscono direttamente con le persone devono essere progettati in modo che gli utenti sappiano di parlare con un'IA, salvo sia ovvio (obbligo del fornitore).
• Contenuti sintetici: i fornitori di IA generativa devono marcare gli output (testo, immagine, audio, video) in formato leggibile dalle macchine come generati o manipolati artificialmente, in modo tecnicamente robusto e il più affidabile possibile.
• Riconoscimento delle emozioni e categorizzazione biometrica: i deployer devono informare le persone esposte sull'uso (con eccezioni ristrette, ad es. attività di contrasto consentite).
• Deepfake e testi di interesse pubblico: i deployer devono dichiarare che i contenuti di immagine, audio o video sono generati o manipolati artificialmente. Anche i testi IA pubblicati per informare il pubblico su temi di interesse pubblico vanno dichiarati; eccezioni valgono per opere chiaramente artistiche o sotto controllo editoriale.

Tempistiche e chi è coinvolto

Gli obblighi di trasparenza dell'articolo 50 si applicano dal 2 agosto 2026. L'Ufficio IA dell'UE dovrebbe sostenere l'attuazione tramite codici di condotta volontari e linee guida, ad esempio su come debba apparire tecnicamente la marcatura leggibile dalle macchine. Fino ad allora lo standard tecnico preciso resta in evoluzione; C2PA e Content Credentials sono diventati un approccio de facto per la provenienza.

L'ambito territoriale è extraterritoriale: l'EU AI Act riguarda anche fornitori e deployer al di fuori dell'UE quando l'output del sistema di IA è usato nell'UE o l'offerta si rivolge a persone nell'UE. Per le aziende svizzere con clienti, utenti o mercati nell'UE gli obblighi sono quindi direttamente rilevanti.

Prospettiva svizzera: nLPD, IFPDT e la Convenzione del Consiglio d'Europa

La Svizzera non ha una legge specifica sull'IA con un obbligo di etichettatura diretto come l'articolo 50. Si applica anzitutto la legge sulla protezione dei dati riveduta (nLPD), che impone trasparenza nel trattamento dei dati personali e obblighi di informazione; le decisioni individuali automatizzate comportano avvisi aggiuntivi. L'autorità di vigilanza è l'Incaricato federale della protezione dei dati e della trasparenza (IFPDT). Per il diritto svizzero si parla di nLPD, non di GDPR.

Inoltre la Svizzera ha firmato la Convenzione quadro del Consiglio d'Europa sull'intelligenza artificiale e i diritti umani, che sancisce la trasparenza come principio. Nel 2025 il Consiglio federale ha deciso l'indirizzo regolatorio, privilegiando l'uso dei quadri esistenti e l'attuazione della Convenzione rispetto a una legge orizzontale ampia nel breve termine. Le aziende svizzere dovrebbero comunque considerare l'EU AI Act come standard di fatto.

Etichettare l'IA nella pratica: schemi concreti

• Avviso chatbot: una frase iniziale all'avvio ('Stai chattando con un assistente IA') più un'etichetta sempre visibile. Anche il passaggio a un operatore umano va segnalato chiaramente.
• Etichetta visibile per i contenuti: una nota come 'Creato con l'IA' o 'Immagine generata dall'IA' direttamente sull'asset, non nascosta nelle note legali.
• Provenienza leggibile dalle macchine: metadati incorporati e filigrane, in pratica tramite C2PA/Content Credentials, così che piattaforme e motori di ricerca rilevino l'origine automaticamente.
• Disclaimer deepfake: per persone, voci o scene sintetiche apporre un avviso inequivocabile; per satira o arte in modo da non svalutare l'opera ma escludendo comunque l'inganno.
• Documentazione: registrare internamente quali sistemi si usano, chi ha il ruolo di fornitore e deployer e come è attuata tecnicamente la divulgazione. Facilita prove e audit.

Costruire fiducia oltre l'obbligo

L'etichettatura è il minimo, non l'obiettivo. La fiducia cresce quando la trasparenza è esplicativa e non solo formale: perché si usa l'IA, quali dati confluiscono, dove resta la responsabilità umana e come le persone possono opporsi o chiedere una revisione umana. Informazioni chiare e sempre reperibili battono un pop-up una tantum.

Per una prassi credibile sono consigliabili una breve dichiarazione di trasparenza sull'IA nel sito, etichette coerenti su tutti i canali e una descrizione onesta dei limiti dei modelli usati. Ciò riduce i rischi reputazionali ed è un vantaggio competitivo nell'area DACH, dove protezione dei dati e serietà contano molto.