Regolamentazione IA: obblighi, rischi, etichettatura, diritto
L'introduzione del Regolamento AI dell'Unione Europea presenta ai creatori e ai team dell'area DACH nuove sfide riguardo etichettatura, diritto d'autore e documentazione. Dal 01.08.2024 la legge è in vigore, con obblighi graduali fino al 2027. Particolarmente rilevanti sono gli obblighi di trasparenza e di copyright per GPAI (General-Purpose AI), entrati in vigore il 02.08.2025.
Quelle: Rappresentazione originale
Panoramica del Regolamento UE sull'IA
Il Regolamento UE sull'IA è la prima legge completa sull'IA dell'Unione Europea. Stabilisce regole basate sul rischio, che vanno da divieti a obblighi di trasparenza. Dal 02.08.2025 affronta anche modelli GPAI, come grandi modelli linguistici, con requisiti specifici. La legge punta a garantire fiducia, conformità al copyright e tracciabilità nell'uso dell'IA.
Articolo 50 del Regolamento UE sull'IA obbliga a etichettare le interazioni con IA e contenuti sintetici o manipolati (deepfake, determinati casi testuali) come artificiali. Tale etichettatura deve essere rilevabile tecnicamente, ad esempio tramite metadati o watermark. Per i fornitori GPAI, l'Articolo 53 richiede trasparenza, inclusa una sintesi comprensibile dei dati di addestramento, nonché il rispetto del copyright. In caso di rischio sistemico si applicano obblighi aggiuntivi dall'Articolo 55.
Le piattaforme come YouTube hanno già introdotto linee guida proprie. YouTube richiede una chiara dichiarazione di contenuti realisticamente modificati o sintetici. In assenza di divulgazione, YouTube può etichettare i contenuti da solo. Come soluzione tecnica per l'origine dei media, si sta affermando C2PA/Content Credentials, uno standard per informazioni sull'origine non manipolabili.
Nell'area DACH è da considerare che la Svizzera, sebbene non faccia parte dell'UE, dal 01.09.2023 ha una legge federale riformata sulla protezione dei dati (nDSG), che obbliga le aziende a un trattamento dei dati moderno e trasparente.
Implementazione e Cronologia
La cronologia dell'attuazione del Regolamento Regolamento UE sull'IA è chiaramente definita: il 12.07.2024 è stato pubblicato sulla Gazzetta. La legge è entrata in vigore l'01.08.2024, ma senza obblighi applicabili. A partire dal 02.02.2025 entrano in vigore vieti di alcune pratiche di IA e alfabetizzazione IA. Le regole GPAI, la governance, la riservatezza e il quadro sanzionatorio sono entrati in vigore il 02.08.2025. Contemporaneamente gli Stati membri devono nominare autorità di vigilanza e stabilire regole sulle multe.
Parallelamente l'UE ha pubblicato il 10.07.2025 il Code of Practice volontario ma ufficialmente riconosciuto per GPAI, che facilita alle aziende la dimostrazione della conformità. Il 24.07.2025 è seguita la presentazione vincolante della Commissione europea per il riepilogo pubblico dei contenuti di addestramento secondo l'articolo 53(1)(d), che deve essere utilizzato obbligatoriamente.
YouTube ha introdotto nel 2024/2025 l'obbligo di divulgare contenuti realistici sintetici. Per temi sensibili le etichette sono mostrate in modo più prominente. La monetizzazione resta possibile, a patto che i contenuti rispettino le linee guida per partner e pubblicità.
Quelle: YouTube
Impatto e conformità
L'UE punta su regole precoci ed attuabili per garantire fiducia, conformità al copyright e tracciabilità. Soprattutto per GPAI, si tratta di uno standard minimo di documentazione e rispetto del copyright, inclusi i TDM opt-out e i diritti riservati. La Commissione ha confermato il rispetto della tabella di marcia nonostante gli appelli del settore per ritardi e ha messo a disposizione documenti di supporto come il Code of Practice e modelli.
Le piattaforme come YouTube creano una trasparenza parallela per gli spettatori, senza punire automaticamente i contenuti IA. Invece di un divieto si utilizzano etichette, con un maggiore focus sull'originalità e sulla qualità. Questo si riflette nelle politiche di monetizzazione, che non escludono in modo generale i contenuti IA, ma li vincolano al rispetto delle linee guida generali.
Quelle: YouTube
Per i fornitori GPAI o di Fine-Tuning, ciò comporta la necessità di una documentazione affidabile (tecnica, policy sul copyright) e di un riepilogo pubblico e chiaro dei dati di addestramento secondo lo schema UE. I produttori di contenuti devono etichettare visibilmente passaggi sintetici realistici e dovrebbero considerare i Content Credentials (C2PA) come prova tecnica sull'origine. La gestione di “Model Cards” o “System Cards” serve come artefatto di trasparenza consolidato per inquadrare capacità, limiti e rischi.
Nell'area DACH rimane rilevante anche lo nDSG svizzero. Le aziende devono pianificare i propri processi in modo che sia l'AI Act (per il mercato UE) sia lo nDSG (per la Svizzera) siano rispettati. Il quadro delle multe previsto dall'AI Act è stato fissato fino a 35 milioni di euro o al 7% del fatturato annuo globale; gli Stati membri devono definire l'effettiva applicazione.
Quelle: techzeitgeist.de
Il rispetto delle nuove normative sull'IA richiede notevoli sforzi e adeguamenti nelle aziende.
Le associazioni di settore e i singoli governi hanno chiesto una pausa a causa della complessità e dei costi. La Commissione ha reagito puntando su linee guida di accompagnamento e sul Code of Practice per aumentare la chiarezza legale. I media e le associazioni professionali vedono nelle chiare obbligazioni, come i sommari dei dati di addestramento, una opportunità per rendere i diritti d'autore più visibili e ridurre i fraintendimenti.
Prospettive future
Le questioni aperte riguardano l'interoperabilità tra etichette delle piattaforme, C2PA e future linee guida UE per l'etichettatura leggibile da macchina. L'UE sta lavorando su ulteriori linee guida, tra cui l'articolo 50, e raccoglie input sull'implementazione. È anche incerto quanto in modo coerente le autorità di vigilanza controlleranno i riepiloghi dei dati di addestramento e con quale frequenza ci si aspettino aggiornamenti.
Quelle: haufe-akademie.de
L'approccio basato sul rischio del Regolamento UE sull'IA classifica i sistemi di IA in base al potenziale rischio per i diritti fondamentali e per la sicurezza.
La direzione è chiara: visibilità piuttosto che indovinelli. Chi sviluppa modelli deve documentare in modo chiaro e rispettare i diritti d'autore. Chi pubblica contenuti deve etichettare in modo affidabile le parti realistiche di IA e, dove possibile, fare affidamento su robuste prove di origine. Con il Code of Practice, le etichette di YouTube e C2PA ci sono strumenti pratici già disponibili che permettono di considerare fiducia e diffusione come valuta comune.