La blockchain contro fake news e deep fakes

Come questa tecnologia e le DLT possono contrastare la diffusione di notizie false e la manipolazione digitale della realtà. Alcuni esempi concreti in Italia e nel mondo [...]
Franco Giacomozzi

Blockchain Advisor | Decentra Academy

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La manipolazione strategica della comunicazione è un fatto noto sin dalla notte dei tempi, che ha avuto un’autentica esplosione con la società dell’informazione e ancora di più con il web 2.0, con la possibilità di pubblicare contenuti direttamente da parte degli utenti a costi quasi nulli, l’introduzione di automazioni sia nella generazione del contenuto sia nelle modalità di diffusione, la possibilità di manipolare, sempre a bassissimi costi, le immagini e i video (vedi i deep fake) in aggiunta ai contenuti testuali.

L’utente particolarmente esperto e attento alla qualità di ciò che legge, nel tempo ha imparato a riconoscere le fake news, da un lato cercando di incasellare il contenuto nelle caratteristiche ricorrenti, dall’altro lato attraverso l’utilizzo di buone pratiche tra le quali: analizza la fonte, l’URL del sito o il nome della pagina sui Social, controlla autore e data, leggi il contenuto oltre il titolo (headline), cerca errori di ortografia, cerca altre fonti e immagini a supporto (reverse search), verifica l’eventuale bias (politico, culturale, ecc.) della fonte e confrontalo con il tuo – almeno così evitiamo l’effetto walled garden tipico dei social – verifica che non sia uno scherzo o un hoax, chiedi a persone più esperte o professionisti e infine verifica su siti specializzati in debunking e fact checking.

Tuttavia seguire le buone pratiche è tutt’altro che facile. Spesso manca il tempo per entrare in profondità e la quantità di contenuti che ciascuno di noi sfoglia in una qualsiasi timeline social è davvero impressionante. Riconoscere una fake news è sicuramente possibile, ma per ora rimane un’attività intellettuale e individuale, difficile e onerosa. In questo potrebbe essere di aiuto una tecnologia come blockchain.

Costruire una “secure narration”

L’idea di fondo è quella di costruire una “narrazione sicura”. Pensiamo all’evoluzione dei media dalla carta stampata fino al web e ai social. Incrociamo due variabili: scalabilità e sicurezza. E otteniamo una matrice molto interessante!

La carta stampata offre ampie garanzie sulla sicurezza, a fronte di barriere all’ingresso molto elevate (e comunque non è esente al 100% dalle fake news). I digital media consentono a chiunque di pubblicare contenuti a bassissimo costo, ma i contenuti sono profondamente modificabili falsificabili e si diffondono tantissimo sfruttando proprio la “psicologia della viralità” e i “walled garden”. È possibile una terza via? Forse sì! Incrociando l’alta scalabilità del web 2.0 con una maggiore sicurezza, che potrebbe provenire proprio dall’utilizzo di tecnologie e applicazioni basate su blockchain e/o registri distribuiti. Sarà proprio la blockchain, alla cui base c’è un’idea completamente rivoluzionaria di gestione del consenso e della fiducia, a supportare, almeno in parte, l’idea di una narrazione sicura, che possa aiutare gli utenti a controllare e verificare i contenuti presenti in rete. Ancora meglio, l’utilizzo di applicazioni e tecnologie basate su blockchain (o DLT) in sinergia con applicazioni basate su AI, machine learning e Internet of Things.

Fake news deception

Sia DLT che blockchain sono tecnologie capaci di garantire autenticazione, conservazione dei dati efficiente e sicura, robustezza contro attacchi, scalabilità, affidabilità e trasparenza. L’uso di smart contracts abilitati da oracoli (in cui potrebbero entrare in gioco AI e IoT) potrebbe giocare un ruolo molto efficace nella fake news deception, considerando che le transazioni non possono essere manomesse nel momento in cui sono distribuite, accettate e validate dal consenso del network e scritte nei blocchi. Ecco alcuni ambiti applicativi in cui DLT e/o blockchain potrebbero fare la differenza.

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  • Content Moderation
    Il processo di moderazione dei contenuti si basa essenzialmente su un soggetto centrale che può flaggare, notificare e rimuovere un contenuto. Se passiamo a una logica distribuita e permissionless, si aprono scenari nuovi e inediti, in cui chiunque può partecipare alla validazione delle transazioni, senza alcuna autorità centrale
  • Incentivized Truth
    Il fact checking potrebbe essere svolto in modo distribuito e decentralizzato da utenti interessati ad essere remunerati via token per la loro attività, così come essere remunerati per la qualità del loro lavoro
  • Social Media basati su Digital Identity
    In questo caso si lavora sull’idea di nuovi social media, in cui viene garantita una maggiore privacy degli utenti e una chiara attribuzione di identità e possesso a contenuti e dati, come ad.es. nel progetto Solid di Tim Berners Lee. Ancora in questo senso l’idea di una maggiore standardizzazione delle modalità di codifica dei contenuti (International Standard Content Code)
  • Proof of authenticity
    DLT e blockchain vengono utilizzati essenzialmente come infrastruttura di notarizzazione, garantendo l’integrità di dati e contenuti in relazione a quanto immesso on-chain. Un problema centrale è garantire che i dati non vengano contraffatti prima di essere inseriti in un blocco
  • Provenance and Ownership 
  • In questo caso blockchain e DLT sono utilizzati proprio per rendere molto difficile la contraffazione, cercando il modo migliore per dimostrare l’origine del contenuto e renderne responsabile l’owner. Su questo si basano alcune soluzioni, basate su Ethereum, in cui viene creato un framework di metadati per verificare origine e provenienza di media digitali (testi, immagini, video)
  • Tracciabilità
    La tracciabilità dei contenuti si basa sull’idea di conservare in un ledger i timestamps delle connessioni tra diversi blocchi. I contenuti, data di rilascio, hash, timestamp e altre info (metadati) vengono registrati in una Blockchain e gli utenti possono tracciare la fonte confrontando i contenuti in proprio possesso con quelli conservati on chain

Esempi di utilizzo di blockchain

Trusted News

Trusted news è stata una bella idea, con dei grossi limiti e poco sviluppata e oggi in profondo processo di revisione. Ottima idea perché si basava sull’idea di classificare i siti web in modo decentrato e distribuito. Una sorta di Token Curated Registry (TCR) basato sulla blockchain di Ethereum, che prevedeva l’assegnazione di premi (token) agli utenti che partecipavano alla classificazione dei siti web. Il fact checking dei contenuti dei siti web era affidato a quattro organizzazioni indipendenti (PolitiFact, Snopes, Wikipedia e Melissa Zimdars). L’applicazione era browser based, funzionava come estensione del browser Chrome e informava gli utenti tramite icone specifiche: smile (satira), lettera B (news distorte o non verificate), X (presenza di malware), C (clickbait) e U (contenuto generato dall’utente).

KBC

Un caso molto interessante, basato sui concetti di proof of autenticity, proof of consistency a proof of existence, è stato sviluppato di KBC Bank, la terza più grande banca belga, con l’obiettivo di certificare le proprie rassegne stampa, in particolare quelle relative a dati finanziari. Nella pratica l’utente (giornalista, agenzia di stampa, editore) può verificare se il pdf della rassegna stampa in suo possesso corrisponde effettivamente a quello ufficiale rilasciato dalla Banca, per contenuti e data. Il progetto è stato uno dei primi in Europa e rimane una best practice molto interessante in particolare per la comunicazione corporate.

ANSA Check

Un altro esempio interessante e molto recente è quello d’Agenzia di Stampa ANSA, che recentemente adottato un sistema che consente all’utente di verificare se un contenuto in sui possesso è stato originato da ANSA e ricostruire le “storia” del contenuto/notizia. Basata su Ethereum, la piattaforma funziona grazie ad uno smart contract che consente di creare un hash (md5) delle notizie per consentirne la verifica in fase di pubblicazione sul sito ANSA.com. Il bollino ANSA check appare in base a un confronto di hash md5 sulla base dei parametri della news pubblicata sul sito ANSA, quando viene riscontrato che sono identici a quelli registrati su blockchain in fase di creazione della news.

New York Times

Il celebre quotidiano americano ha recentemente annunciato un progetto sperimentale che nasce dalla collaborazione con IBM Garage (su DLT Hyperledger) e lavora sull’autenticità delle immagini associate ad un contenuto/notizia. L’idea è quella di lavorare su informazioni contestuali (metadati) da associare alle immagini, che saranno inserite in una blockchain (forse meglio in un DLT) in modo da mantenere un record trasparente e immutabile di informazioni quali ad.es.: quando, dove e da chi è stata acquisita l’immagine, chi l’ha pubblicata e come è stata usata/diffusa. La sfida più grande pare essere quella di riuscire ad associare le immagini con la loro versione sulla blockchain, in particolare quando l’immagine ha subito alterazioni e manipolazioni digitali. New York Times, pensa che intelligenza artificiale e machine learning potranno aiutare molto a risolvere queste criticità.

Conclusioni

Di fronte a un problema nuovo nelle forme, complesso e in continua evoluzione, nei modi e nelle tecnologie, le soluzioni non possono essere né semplici né immediate. Molti diversi ambiti culturali e tecnologici si stanno muovendo per arginare un fenomeno le cui caratteristiche sono sempre peggiori e gli esiti catastrofici per economia e società. DLTs e blockchain possono indubbiamente fornire molti interessanti spunti di soluzione, rendendo consenso e fiducia decentralizzati e distribuiti e superando l’idea di un controllo centrale e a tratti censorio.

Le applicazioni fino ad ora realizzate sviluppano concetti buoni ma sono a uno stato embrionale. Sarà davvero molto interessante seguire gli step evolutivi e l’arrivo di nuovi concept e applicazioni distribuite. DLTs e blockchain possono sicuramente fare parte del lavoro, una parte sicuramente importante, sicuramente in forte sinergia con altri ambiti tecnologici emergenti, come artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT) , machine learning e big data.

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