Perché chiamare "disinformazione" le content farm generate dall'AI è una diagnosi sbagliata, e cosa cambia quando la chiamiamo con il suo nome.

Ciao e buon lunedì!

Sabato scorso l'ANSA ha pubblicato i dati dell'ultimo monitoraggio di NewsGuard, la piattaforma che traccia la disinformazione online: nel mondo esistono oggi 3.859 siti di informazione i cui contenuti sono in misura significativa generati dall'intelligenza artificiale, senza che questo venga esplicitamente dichiarato ai lettori. Nel 2024 erano settecento.

Il 10% di quei domini è italiano.

NewsGuard le chiama "content farm IA", ma attenzione: non sono siti che pubblicano notizie false. Sono invece siti che producono una quota rilevante dei propri contenuti con sistemi di intelligenza artificiale, non lo dichiarano ai lettori, mostrano una supervisione editoriale limitata o assente e, in certi casi, adottano strategie per presentarsi come normali testate giornalistiche. (Fonte: NewsGuard, monitoraggio al 16 luglio 2026, dati anticipati all'ANSA, 18 luglio 2026)

La distribuzione linguistica dice qualcosa sul mercato: il 55% dei siti è in inglese, i domini italiani e francesi valgono il 10% ciascuno, quelli tedeschi il 4%. Tradotto: per numero di testate sintetiche, l'italiano è la seconda lingua al mondo, a pari merito con il francese. Possiamo quindi dire che questo sia un fenomeno che ci è piuttosto vicino.

Il caso che ha fatto scattare le istituzioni si chiama WeNews. È una testata comparsa nelle scorse settimane in Trentino-Alto Adige, con un caso analogo segnalato in Umbria, che si presenta come un servizio di informazione in tempo reale su politica, cronaca, economia, salute, esteri, sport e cultura. Non ha alcun redattore. La società che la gestisce ha sede a Hong Kong. La Federazione nazionale della Stampa italiana e il Sindacato giornalisti del Trentino-Alto Adige hanno inviato un esposto all'Agcom, sostenendo che società straniere stiano occupando lo spazio digitale italiano con una pseudo-informazione che falsa il dibattito pubblico; il sottosegretario all'Editoria Alberto Barachini ha segnalato il sito alla stessa Autorità. (Fonte: ANSA, 18 luglio 2026)

Le notizie inventate effettivamente esistono e circolano: fra i casi recenti segnalati da NewsGuard c'è la presunta rinuncia di Coca-Cola alla sponsorizzazione del Super Bowl. Ma sono la coda visibile di un corpo molto più grande e molto più noioso, fatto di riscritture automatiche di notizie vere, prese altrove e ripubblicate senza che siano mai state lette e revisionate da un essere umano.

Due cose, nel modo in cui questa storia viene raccontata, non tornano.

La prima riguarda i soldi, visto che l’affermazione ricorrente è che questi siti rubino pubblicità ai giornali veri. Ciononostante, da un paio d'anni gli inserzionisti hanno cominciato a guardare dove finiscono i loro investimenti e quello che emerge conferma che solo una minima parte della spesa totale in pubblicità online atterra su questo genere di portali. Per il mercato americano era il 15% nel 2023 ed è scesa allo 0,8% nella rilevazione del secondo trimestre 2025, il valore più basso da quando la misurazione esiste. (Fonte: Association of National Advertisers, Programmatic Transparency Benchmark, Q2 2025)

È chiaro quindi che l’accusa non regge. I dati dimostrano infatti che il rubinetto economico su cui queste testate si reggono (la pubblicità online) si sta stringendo, non allargando.

La seconda cosa che non torna riguarda la nostra descrizione del fenomeno. Chiamare tutto questo "disinformazione" implica che il problema sia la diffusione di contenuto non veritiero, ma il criterio con cui NewsGuard costruisce il proprio elenco non è la falsità, bensì l'uso non dichiarato dell'AI unito all'assenza di supervisione editoriale. La stragrande maggioranza di quei 3.859 siti pubblica, ogni giorno, testi sostanzialmente accurati. Rimescolati, derivati, privi di qualunque valore aggiunto, ma non falsi.

Sicché la domanda si sposta: qual è il vero problema se il punto non sono le menzogne?

Esiste una distinzione filosofica, formulata in un saggio del 1986 e diventata poi un piccolo classico accademico, che coglie questo fenomeno molto meglio della parola "disinformazione".

Il filosofo di Princeton Harry Frankfurt osservò che il bugiardo e la persona onesta giocano, in fondo, la stessa partita: entrambi sono orientati alla verità. L'uno per dirla, l'altro per nasconderla, ma entrambi devono sapere quale essa sia, e devono tenerne conto a ogni frase. Il bugiardo rispetta la verità nel momento stesso in cui la tradisce, perché senza conoscerla non potrebbe mentire.

Esiste però una terza figura, che non gioca affatto quella partita. Frankfurt la chiamò, senza eufemismi, il produttore di stronzate. Non dice il falso: dice quello che serve al suo scopo, e se poi risulti vero o falso non lo riguarda. La verità non è il suo avversario. È una categoria che semplicemente non entra nel suo calcolo. Da qui la conclusione più tagliente del saggio: proprio questa indifferenza, e non la menzogna, sarebbe il nemico più insidioso della verità. (Fonte: Harry G. Frankfurt, "On Bullshit", Princeton University Press, 2005; saggio originale 1986)

Nel 2024, tre filosofi dell'Università di Glasgow hanno applicato la categoria ai modelli linguistici, sostenendo che chiamare "allucinazioni" i loro errori sia fuorviante: l'allucinazione presuppone un sistema che sta provando a percepire correttamente e fallisce. Un modello linguistico, invece, non sta provando. Genera la sequenza di parole più plausibile date le precedenti, e la plausibilità non equivale affatto alla verità: è una sua imitazione statistica. Gli autori distinguono due gradi, e collocano gli LLM almeno nel primo: non l'intenzione attiva di ingannare, ma la costitutiva assenza di preoccupazione per il vero. (Fonte: Hicks, Humphries, Slater, "ChatGPT is bullshit", Ethics and Information Technology, vol. 26, n. 38, 2024)

Una content farm non fa altro che prendere quella indifferenza e industrializzarla.

Qui ritengo si trovi il punto vero della questione. L'intero impianto italiano della responsabilità editoriale presuppone l’esistenza di qualcuno per il quale la verità sia importante: una testata registrata, un direttore responsabile con nome e cognome, l'obbligo di rettifica, la querela per diffamazione, l'ordine professionale. Ogni singolo rimedio che abbiamo costruito in ottant'anni serve a rispondere a un essere umano che ha detto una cosa, e che deve risponderne. Sono strumenti calibrati sulla lotta al bugiardo.

Contro una content farm essi non funzionano, per una ragione elementare: non c'è nessuno a cui chiederne conto. Un esposto all'Agcom contro una società di Hong Kong che pubblica in italiano è, nella migliore delle ipotesi, un atto di testimonianza.

E la normativa sull'AI non colma il vuoto, perché è stata scritta pensando ad altro. La legge 132 del 2025 ha introdotto nel codice penale l'articolo 612-quater, che punisce l'illecita diffusione di contenuti generati o alterati con sistemi di intelligenza artificiale quando ne derivi un danno ingiusto: una norma costruita sul deepfake, cioè ancora una volta sul falso e sul danno individuabile. Per il testo editoriale scritto da una macchina e pubblicato senza dichiararlo non esiste oggi, in Italia, un obbligo generale di etichettatura che vada oltre le previsioni di trasparenza del regolamento europeo. (Fonte: legge 23 settembre 2025 n. 132, Capo V; AI Act, obblighi di trasparenza sui contenuti sintetici)

C'è infine un effetto di secondo ordine che rende la faccenda meno provinciale di quanto un caso trentino suggerisca. Nel numero 2 avevamo considerato la questione dal punto di vista della domanda di informazione: le risposte dirette generate dall'AI trattengono il lettore e prosciugano il traffico verso le testate giornalistiche. Questo di cui parlo oggi è il lato dell'offerta, ossia l’altra faccia della stessa medaglia. Quei testi non restano fermi: vengono indicizzati, citati nelle risposte dei motori di ricerca conversazionali, raccolti nei corpus su cui si addestrano i modelli successivi. Materiale indifferente alla verità che diventa fonte per altri sistemi indifferenti alla verità, in un circolo vizioso senza soluzione di continuità. (E, permettetemi la battuta: se fa rima, non può che essere proprio così 🙂)

Da tre anni la risposta collettiva alla proliferazione di contenuti sintetici è sempre la stessa: verificare di più, etichettare meglio, alfabetizzare i lettori. Sono risposte giuste che condividono un difetto fatale: non scalano. La verifica di un contenuto costa tempo umano, e il tempo umano è l'unica risorsa che non è diventata più economica negli ultimi tre anni. Ogni giorno la macchina produce più testo di quanto qualunque sistema di fact-checking possa esaminare, e il divario continua ad allargarsi inesorabilmente giorno dopo giorno.

Quello che potrebbe scalare, invece, sono i meccanismi di attribuzione. Non "questa affermazione è vera", che richiede un'indagine, ma "chi risponde di questa affermazione", che richiede tre secondi.

Sicché la mia posizione è netta, e ammetto senza infingimenti che sia una posizione conveniente a chi scrive una newsletter firmata: preferisco un testo imperfetto con un nome sopra, a un testo anonimo perfettamente veritiero. Il primo posso correggerlo, contestarlo, smettere di leggerlo; sul secondo non ho alcuna presa, perché non c'è niente da afferrare. La firma non è una garanzia di verità ma una specie di garanzia di conseguenze, che è una cosa diversa e, ritengo, più utile.

Ergo il vero danno non è tanto la notizia falsa che ci viene proposta quanto più l'abitudine che stiamo prendendo, un articolo plausibile alla volta, a leggere testi privi di autore: non anonimi, che è un'altra cosa e ha una sua storia nobile, ma proprio sprovvisti di qualcuno che abbia deciso di scriverli.

C'è una verifica che costa venti secondi e che, a differenza del fact-checking, funziona su testi di qualsiasi lunghezza. Aprendo un articolo di una testata che non conosciamo, invece di chiederci se il contenuto sia credibile, cerchiamo tre cose: un nome in fondo al pezzo, una pagina che dichiari chi è il direttore responsabile e dove ha sede la società, un archivio di rettifiche. Se le prime due mancano, la terza non esiste per definizione, e la domanda sulla veridicità dell'articolo diventa priva di oggetto: non c'è nessuno dietro a cui rivolgerla.

La ragione per cui questo test funziona è che aggredisce il punto debole del sistema. Un modello linguistico produce plausibilità a costo quasi nullo, e la plausibilità è esattamente ciò che il nostro giudizio istintivo misura quando legge. Quella gara non possiamo vincerla: leggiamo più lentamente di quanto la macchina scriva, e continueremo a farlo. Possiamo però cambiare la domanda, e chiedere non se un testo sia credibile, ma se esista un indirizzo a cui mandare le nostre eventuali obiezioni.

Un nome in fondo a un articolo non garantisce nulla sul contenuto. Garantisce soltanto che da qualche parte ci sia qualcuno con qualcosa da perdere, e per il momento è la cosa più solida che abbiamo.

A lunedì prossimo.

Alberto

Fonti principali di questo numero: