Max Torriani osserva che il mondo della creatività sta attraversando una svolta: gli algoritmi non sono più semplici strumenti di supporto, ma stanno assumendo funzioni che fino a ieri riconoscevamo come esclusivo appannaggio dell’autore. Oggi esistono sistemi capaci di mettere insieme racconti, melodie, immagini e progetti che competono con produzioni umane per attenzione, diritti e ricavi.
Questo cambiamento richiede scelte rapide e precise su regole, responsabilità editoriali e tutela della professionalità creativa.
Cosa intendiamo per “algoritmo” in questo contesto? Parliamo di modelli di apprendimento automatico che, alimentati da grandi collezioni di testi, immagini e suoni, riescono a generare contenuti nuovi che spesso rimandano chiaramente ai materiali usati per il training. Ridurre queste tecnologie a meri “strumenti” rischia di rallentare l’adozione di norme e contratti necessari per governarne l’uso: le decisioni che prenderemo coinvolgeranno editori, creativi e istituzioni regolatorie.
Perché il problema è reale e non solo teorico
I modelli generativi apprendono da vasti corpus di opere umane e ripropongono pattern stilistici e strutture narrative che riconosciamo. Non si tratta di un’ipotesi astratta: basta osservare come certe “impronte” ricorrano nei risultati prodotti dalle reti neurali quando vengono interrogate su generi o autori specifici. Quando questi output finiscono sul mercato o sulle piattaforme, parlare di “algoritmo-autore” diventa pratico e necessario: stiamo infatti trattando sistemi che generano contenuti artistici basandosi su modelli statistici derivati da opere preesistenti.
Le conseguenze toccano molte aree. Se un’uscita algoritmica diventa materia prima per nuovi prodotti, emergono questioni su attribuzione, copyright e trasparenza. Chi decide il valore culturale e commerciale di quei contenuti? Chi li controlla? Senza regole chiare, il controllo tende a restare nei nodi tecnologici e distributivi, non tra le mani degli autori.
Trasparenza e responsabilità: due nodi aperti
Un problema concreto è la scarsa trasparenza sulle fonti d’addestramento. Molti fornitori di servizi generativi non pubblicano liste chiare delle opere utilizzate; i dataset spesso includono materiali protetti senza licenze esplicite. Questo ha già provocato contenziosi, azioni collettive e richieste di risarcimento: la linea tra ispirazione e riproduzione non è sempre netta, e i tribunali stanno diventando luoghi decisivi per fissare confini e obblighi.
Sul fronte economico, la produzione automatica a costo quasi nullo tende a saturare le piattaforme e comprimere i compensi. I creativi indipendenti—editori piccoli, musicisti emergenti, illustratori—si trovano in difficoltà a competere con un prodotto il cui costo marginale è vicino allo zero. La scoperta di nuovi talenti, i meccanismi di remunerazione e la varietà estetica rischiano di essere compromessi se non si interviene.
Standardizzazione estetica e perdita di varietà
Quando algoritmi addestrati su contenuti prevalenti tendono a riprodurne gli stilemi, si genera un’omologazione estetica: contenuti simili circolano più facilmente, diventano virali, e a loro volta alimentano nuovi modelli. Ne deriva un circuito che premia la riproducibilità rispetto all’originalità. Questo non è solo un problema di gusto: la pluralità culturale e le opportunità economiche degli autori dipendono anche dalla capacità di offrire qualcosa di diverso.
Chi è l’autore, e chi riceve i proventi?
Se una canzone generata automaticamente ottiene milioni di ascolti, come si assegna la paternità? Si potrebbe attribuirla all’ingegnere che ha progettato l’architettura, al team che ha curato il dataset, all’utente che ha formulato il prompt, oppure rimanere senza un autore definito. Ognuna di queste scelte ha conseguenze diverse sulla distribuzione dei ricavi e sulla tutela dei diritti. Oggi il quadro giuridico fatica a rispondere: in assenza di norme specifiche, si moltiplicano soluzioni contrattuali private che spesso favoriscono le piattaforme più grandi, in grado di imporre termini d’uso che trasferiscono diritti agli operatori del servizio.
Azioni pubbliche possibili e priorità
Per riequilibrare la situazione servono interventi mirati. Tra le proposte praticabili:
- – Trasparenza obbligatoria sui dataset: le piattaforme che forniscono servizi generativi dovrebbero dichiarare le origini dei dati usati per l’addestramento e rendere accessibili controlli indipendenti.
- Audit indipendenti: certificazioni che valutino bias, qualità e impatti dei modelli, con report pubblici e verifiche periodiche.
- Schemi di remunerazione collettiva: adattare meccanismi di clearing esistenti per compensare gli autori le cui opere sono state usate nei training.
- Definizioni legali chiare sull’autorialità: distinguere tra strumenti che assistono la creatività umana e sistemi che svolgono un ruolo creativo principale, assegnando responsabilità e diritti in modo proporzionato.
- Tracciabilità e responsabilità editoriale: obblighi di tracciabilità delle fonti e regole che attribuiscano responsabilità a sviluppatori, piattaforme e committenti.
Queste misure non risolvono tutto, ma spostano il baricentro: dalla concentrazione di potere tecnologico verso una gestione più equa del valore culturale e economico.
Cosa intendiamo per “algoritmo” in questo contesto? Parliamo di modelli di apprendimento automatico che, alimentati da grandi collezioni di testi, immagini e suoni, riescono a generare contenuti nuovi che spesso rimandano chiaramente ai materiali usati per il training. Ridurre queste tecnologie a meri “strumenti” rischia di rallentare l’adozione di norme e contratti necessari per governarne l’uso: le decisioni che prenderemo coinvolgeranno editori, creativi e istituzioni regolatorie.0
Cosa intendiamo per “algoritmo” in questo contesto? Parliamo di modelli di apprendimento automatico che, alimentati da grandi collezioni di testi, immagini e suoni, riescono a generare contenuti nuovi che spesso rimandano chiaramente ai materiali usati per il training. Ridurre queste tecnologie a meri “strumenti” rischia di rallentare l’adozione di norme e contratti necessari per governarne l’uso: le decisioni che prenderemo coinvolgeranno editori, creativi e istituzioni regolatorie.1