Gli obblighi di trasparenza dell’Articolo 50 dell’AI Act sono entrati in applicazione il 2 agosto 2026. Non significa che ogni frase corretta con un assistente debba avere un bollino. La norma distingue sistemi e responsabilità: alcuni obblighi ricadono sul provider che immette il sistema sul mercato, altri sul deployer che lo usa sotto la propria autorità, per esempio un’impresa o una redazione.
Perché è importante
- Dal 2 agosto 2026 si applicano obblighi distinti a provider e deployer di specifici sistemi AI.
- La regola non impone un’etichetta visibile su ogni testo assistito dall’AI: contano tipo di contenuto, uso e controllo editoriale.
- Chi pubblica contenuti di interesse pubblico senza revisione umana deve valutare il caso previsto dall’Articolo 50(4), con le eccezioni applicabili.
La data è arrivata, ma l’obbligo dipende dal ruolo e dal contenuto
La Commissione europea chiarisce che chi usa un sistema per attività personali non professionali non è, per questo solo fatto, un deployer ai fini di tali obblighi. Un impiego nell’attività lavorativa o commerciale va invece valutato nel suo contesto. Per un caso concreto occorre considerare testo normativo, linee guida aggiornate, settore e norme nazionali: questo articolo è una guida operativa generale, non un parere legale.
C’è inoltre una finestra transitoria limitata: secondo le FAQ ufficiali, i sistemi già sul mercato prima del 2 agosto hanno fino al 2 dicembre 2026 per conformarsi all’obbligo di marcatura machine-readable dell’Articolo 50(2). La deroga riguarda quella marcatura e quei sistemi; non è una proroga generale per ogni obbligo o per chi pubblica contenuti.
Chatbot e contenuti sintetici: chiedi al fornitore come avviene la trasparenza
Per i sistemi destinati a interagire direttamente con persone, il provider deve progettare l’interazione in modo che l’utente sia informato di stare parlando con un sistema AI, salvo quando ciò è ovvio nel contesto. Se un’azienda mette un chatbot sul sito, deve verificare che l’esperienza non lo presenti come una persona e che l’informazione sia comprensibile nel punto in cui inizia la conversazione.
Per sistemi generativi che producono audio, immagini, video o testo sintetici, l’Articolo 50(2) riguarda il provider e la marcatura in formato leggibile dalla macchina, rilevabile come generata o manipolata artificialmente. La Commissione indica requisiti di efficacia, affidabilità, robustezza e interoperabilità. Non basta aggiungere un tag visibile a posteriori se il sistema deve fornire una marcatura tecnica.
Quando selezioni un servizio, chiedi documentazione su marcatura, esportazione, limiti e comportamento dopo modifiche o conversioni del file. L’eccezione per funzioni assistive di editing standard o modifiche non sostanziali va valutata nel caso specifico: non è una licenza per ignorare tutte le verifiche.
Cosa puoi farci concretamente
- Mappa chi fornisce il sistema, chi lo usa professionalmente e chi pubblica il risultato.
- Per chatbot e media sintetici, chiedi al fornitore come informa l’utente e come marca i contenuti secondo i requisiti applicabili.
- Prima di pubblicare deepfake o testo AI su temi di interesse pubblico, registra la revisione editoriale e verifica se serve un’etichetta chiara.
Chi pubblica ha obblighi mirati per deepfake e alcuni testi
L’Articolo 50(4) riguarda i deployer che pubblicano o altrimenti rendono accessibile un deepfake: devono dichiarare in modo chiaro che il contenuto è stato generato o manipolato artificialmente. La presentazione e il contesto contano; una nota nascosta in una pagina tecnica può non essere una comunicazione chiara per chi vede il contenuto.
Per testo generato o manipolato dall’AI, l’obbligo di etichettatura è più circoscritto: riguarda la pubblicazione su questioni di interesse pubblico quando il testo non è stato sottoposto a revisione umana o controllo editoriale e non ricade nell’eccezione prevista per contenuti sottoposti a responsabilità editoriale. Le linee guida della Commissione aiutano a interpretare nozioni come interesse pubblico, deepfake e revisione; l’esito non si determina solo dal fatto che un modello abbia suggerito una frase.
La documentazione editoriale dovrebbe quindi indicare se una persona ha verificato i fatti, modificato il testo e assunto la responsabilità della pubblicazione. Un controllo meramente automatico non equivale a revisione umana. Per deepfake di persone reali valuta anche diritti d’immagine, privacy, diffamazione e altre norme applicabili, che restano distinte dall’AI Act.
Una checklist aziendale prima della pubblicazione
1) Identifica provider, deployer e responsabile editoriale. 2) Classifica l’output: chatbot, immagine, audio, video o testo; annota se è sintetico o manipolato. 3) Verifica se il sistema informa le persone e marca tecnicamente i contenuti quando l’obbligo riguarda il provider. 4) Per deepfake e testi d’interesse pubblico, documenta la revisione e valuta l’etichetta richiesta al deployer.
5) Conserva versione del contenuto, fonte e approvazione, senza accumulare dati personali superflui. 6) Controlla eccezioni e scadenze sulla versione più recente di FAQ e linee guida ufficiali. 7) Se il caso riguarda informazione pubblica, salute, elezioni, finanza o una persona identificabile, sottoponilo al referente legale prima della diffusione.
La regola pratica è evitare entrambe le scorciatoie: né etichettare indiscriminatamente ogni testo a cui l’AI ha contribuito, né assumere che una revisione superficiale esenti da ogni obbligo. Mappa il caso, assegna la responsabilità e rendi trasparente l’interazione quando la norma lo richiede.
Fonti
Documenti, comunicati e pubblicazioni consultati per ricostruire dati e contesto.
