Viviamo in un’epoca in cui la percezione della realtà è diventata malleabile. L’avvento dell’Intelligenza artificiale generativa ha democratizzato la capacità di creare immagini, voci e testi che non esistono, spingendo il concetto di “falso” oltre la semplice contraffazione. Eppure, nel mondo digitale, la creazione di un inganno credibile non è solo una questione di estetica.
In ambito informatico forense, per fare un esempio, il “falso perfetto” non è un’opera d’arte che inganna l’occhio umano. È un file che, sottoposto a qualsiasi interrogazione matematica, fisica o logica, risponde con una coerenza assoluta.
Oggi, la tentazione è credere che l’IA sia la chiave per questa perfezione, ma la verità, più complessa, è che l’IA è solo uno scalpello potentissimo. L’architetto necessario per manovrarlo, colui che conosce le leggi strutturali della realtà digitale, rimane l’essere umano dotato di competenza multidisciplinare.
Per comprendere l’architettura del falso, dobbiamo immergerci nel case study per eccellenza: la manipolazione di una fotografia digitale. Per l’utente medio, falsificare una foto significa alterare i pixel o cambiare la data visibile. Strumenti potenti e accessibili come ExifTool permettono a chiunque di modificare con una riga di comando il tag “DateTimeOriginal“, retrodatando per esempio un’immagine da un giorno ad un altro.
Se il falso deve solo ingannare un osservatore distratto, questo basta. Ma per un analista forense, questa è solo la superficie verniciata di un edificio pericolante. Sotto la vernice, esistono strati di dati che l’utente amatoriale spesso ignora. Tra questi i Maker Notes, sezioni proprietarie dei produttori (Canon, Nikon, ecc.) che registrano il numero seriale del sensore, la temperatura interna e persino il numero progressivo di scatti dell’otturatore, e la fisica dell’ottica: se i metadati dichiarano un obiettivo 50mm a f/1.8, la vignettatura e la profondità di campo nei pixel devono essere matematicamente coerenti con quel dato dichiarato.
Inoltre, il falso perfetto non vive nel vuoto ma all’interno di un sistema operativo. Il File System (NTFS o APFS) marchia il file con i metadati di sistema chiamati MACE (Modified, Accessed, Created, Entry Modified). Se una foto dichiara di essere di maggio, ma il volume del disco rigido che la ospita è stato creato a gennaio dell’anno dopo, l’anacronismo è palese. L’esperto non deve solo manipolare il contenuto (la foto), ma orchestrare il contenitore (il PC), garantendo che ogni “impronta” lasciata dal trasferimento del file sia cronologicamente impeccabile.
La prova di forza: l’esperto contro il dilettante
In un’indagine, un esperto forense è in grado di smascherare in pochi minuti i tentativi improvvisati di un utente amatoriale. Anche su immagini datate, l’amatore lascia inavvertitamente tracce della sua attività: un ordine dei tag EXIF non standard, un padding (lo spazio vuoto tra i bit) ricostruito male da un software moderno, o una miniatura (thumbnail) interna che conserva ancora i vecchi metadati originali.
Tuttavia, ed è qui che risiede il paradosso, la stessa competenza necessaria per smascherare il falso è quella che permette di crearlo.
Laddove l’amatore usa un comando sperando che funzioni, l’esperto opera una chirurgia bit-a-bit. Se l’analista cerca la firma del software di editing, l’esperto effettua un “trapianto di header” da un file originale vergine. Se l’analista cerca l’impronta del sensore (PRNU), l’esperto la emula utilizzando la stessa macchina. In questo duello, se chi crea il falso possiede una competenza uguale o superiore a chi lo analizza, il controllo viene aggirato. Il falso perfetto nasce quando l’ingegnere del dato non lascia alcuna discrepanza su cui l’analista possa fare leva.
La competenza come fondamento imprescindibile
Sfruttando questo esempio, la creazione del “falso perfetto” non richiede dunque solo abilità informatica, ma una conoscenza ibrida che fonde tra loro la storia della tecnologia, la fisica dell’ottica e la logica dei sistemi operativi. In un mondo inondato di contenuti sintetici, questa profondità di sapere non è obsoleta, ma al contrario, è l’unico vero discrimine tra un trucco da prestigiatore e una realtà alternativa indistinguibile dal vero. O dalla realtà vera e propria.
Tuttavia, questo principio travalica i confini dell’esempio che ho utilizzato, per investire ogni ambito della nostra vita lavorativa e sociale. Se l’intelligenza artificiale democratizza l’esecuzione (permettendo a chiunque di generare testi, codici o analisi in pochi secondi) essa, paradossalmente, può accelerare il processo ma non può garantirne la validità complessiva. Infatti, senza una solida base di competenze verticali, l’utente medio rimane un passeggero ignaro su un veicolo velocissimo: potrebbe raggiungere la destinazione, ma ignaro se la strada percorsa sia sicura o reale.
La vera competenza oggi risiede infatti nella capacità di governare l’astrazione: capire cosa accade “sotto il cofano” per poter validare il risultato, per scovare l’errore logico che la macchina maschera con una forma perfetta, o per costruire soluzioni che siano coerenti con le leggi fisiche e umane, non solo con un algoritmo probabilistico. In parole semplici, l’astrazione è quel processo che nasconde i dettagli tecnici complicati dietro un’interfaccia semplice. Quando premi “Invia” su un’email o scrivi un prompt a un’IA, stai usando un’astrazione: non vedi i miliardi di bit che si muovono, vedi solo il risultato.
E questo vale anche quando si trattano argomenti senza competenze specifiche ma sul semplice sentito dire. Leggiamo un titolo o ascoltiamo il pensiero di una parte, senza approfondire il tema come meriterebbe per esprimere un parere serio.
In questa nuova epoca, chi possiede solo “l’uso dello strumento” rischia di essere sostituito dallo strumento stesso, mentre chi possiede la conoscenza dei fondamenti diventa l’unico garante dell’integrità del risultato.
Se l’IA è il motore che spinge verso nuove frontiere di efficienza, una profonda conoscenza umana rimane, oggi più che mai, l’unico volante possibile. Senza di essa, la perfezione tecnica è solo un guscio vuoto, una simulazione che crolla al primo soffio di un’analisi consapevole o di una persona competente.
