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Codice di buone pratiche sulla trasparenza dei contenuti generati dall'IA

Tale codice di buone pratiche sostiene il rispetto degli obblighi di trasparenza del regolamento sull'IA relativi alla marcatura e all'etichettatura dei contenuti generati dall'IA.

Gli obblighi di cui all'articolo 50 del regolamento sull'IA (obblighi di trasparenza per i fornitori e i deployer di sistemi di IA generativa) affrontano i rischi di inganno e manipolazione, promuovendo l'integrità dell'ecosistema delle informazioni. Tali obblighi di trasparenza, applicabili a decorrere dal 2 agosto 2026, integrano altre norme come quelle per i sistemi di IA ad alto rischio o i modelli di IA per finalità generali. Riguardano la marcatura e il rilevamento dei contenuti generati dall'IA e l'etichettatura dei deepfake e di determinate pubblicazioni generate dall'IA.

Il codice di buone pratiche sulla trasparenza dei contenuti generati dall'IA è stato elaborato da esperti indipendenti nell'ambito di un processo multipartecipativo facilitato dall'ufficio per l'IA. Aiuta i fornitori e i deployer di sistemi di IA generativa a rispettare gli obblighi del regolamento sull'IA in materia di etichettatura e marcatura dei contenuti generati dall'IA (articolo 50, paragrafi 2, 4 e 5, del regolamento sull'IA). Sebbene l'adesione al codice sia volontaria, gli obblighi di trasparenza di cui all'articolo 50 del regolamento sull'IA sono obblighi giuridici.

La Commissione e il comitato per l'IA hanno confermato che il codice è uno strumento volontario adeguato per dimostrare il rispetto degli obblighi di trasparenza del regolamento sull'IA.

Di seguito puoi trovare ulteriori informazioni sul codice e sul suo processo di elaborazione.

 

Il codice di buone pratiche sulla trasparenza dei contenuti generati dall'IA (PDF) comprende 2 sezioni:

  • Sezione 1: Fornitori - Norme per la marcatura e il rilevamento dei contenuti generati e manipolati dall'IA
  • Sezione 2: Deployers - Regole per l'etichettatura dei deepfake e del testo generato e manipolato dall'IA

L'UE ha inoltre creato una serie di icone che i deployer di sistemi di IA generativa possono utilizzare per etichettare i loro contenuti generati dall'IA.

Il codice è integrato dagli orientamenti sull'ambito di applicazione degli obblighi di trasparenza di cui all'articolo 50 del regolamento sull'IA.

A seguito di una valutazione positiva del codice, tutti i fornitori e i deployer che lo firmano possono fare affidamento sulle sue misure per dimostrare la conformità alle norme del regolamento sull'IA per l'etichettatura e il rilevamento dei contenuti generati dall'IA, dei deepfake e di determinate pubblicazioni di testo. Ciò ridurrà i loro oneri amministrativi e garantirà loro prevedibilità, certezza del diritto e fiducia in tutti gli Stati membri. 

Per contro, i fornitori e gli operatori che decidono di conformarsi con altri mezzi dovranno dimostrare che tali misure sono adeguate. Ciò sarà valutato individualmente da diverse autorità di vigilanza del mercato. I firmatari del codice collaboreranno anche nelle task force firmatarie, che saranno istituite per condividere le pratiche e far progredire l'attuazione della marcatura e dell'etichettatura.

Il codice promuove un'attuazione coerente, pratica e proporzionata degli obblighi di trasparenza del regolamento sull'IA. Non sostituisce il regolamento sull'IA né gli orientamenti della Commissione sull'articolo 50 del regolamento sull'IA. Tuttavia, fornisce ai firmatari un quadro pratico riconosciuto a livello dell'UE per dimostrare il rispetto di tali obblighi.

I fornitori e i deployer di sistemi di IA generativa possono iscriversi al codice. Trova il modulo del firmatario e le istruzioni e controlla le domande & risposte sulla firma del codice. Entro la fine di luglio 2026, circa 190 organizzazioni di aziende hanno firmato il codice. Trova l'elenco completo dei firmatari .

Processo di redazione

Il codice è stato elaborato dai portatori di interessi ammissibili che hanno risposto a un invito pubblico. All'interno di tale gruppo vi erano fornitori di specifici sistemi di IA generativa, sviluppatori di tecniche di marcatura e rilevamento, associazioni di deployer di sistemi di IA generativa, organizzazioni della società civile, esperti accademici e organizzazioni specializzate con competenze in materia di trasparenza e piattaforme online di dimensioni molto grandi.

Nel suo ruolo di facilitatore, l'Ufficio per l'IA ha inoltre invitato osservatori internazionali ed europei ad aderire all'elaborazione del codice di buone pratiche. Tali organizzazioni non soddisfacevano i criteri di ammissibilità dell'invito, ma hanno contribuito con le loro competenze. Tutti i partecipanti e gli osservatori sono stati invitati a partecipare alle sessioni plenarie, alle riunioni dei gruppi di lavoro e ai seminari tematici dedicati alla discussione degli aspetti tecnici del codice.

Il processo di redazione ha preso in considerazione:

Gruppi di lavoro

La stesura del codice è stata incentrata su 2 gruppi di lavoro, seguendo la struttura degli obblighi di trasparenza per i contenuti generati dall'IA di cui all'articolo 50. Ciascun gruppo di lavoro era guidato da presidenti e vicepresidenti indipendenti. È possibile scaricare l'elenco completo dei partecipanti ai gruppi di lavoro 1&2(PDF).

Gruppo di lavoro 1: Fornitori

Incentrato sugli obblighi, che impongono ai fornitori di sistemi di IA generativa di garantire:

  • Le uscite dei sistemi di IA (audio, immagine, video, testo) sono contrassegnate in un formato leggibile meccanicamente e rilevabili come generate o manipolate artificialmente.
  • Le soluzioni tecniche impiegate sono efficaci, interoperabili, solide e affidabili per quanto tecnicamente fattibile. Questi tengono conto delle specificità e dei limiti dei vari tipi di contenuti, dei costi di attuazione e dello stato dell'arte generalmente riconosciuto, come può riflettersi nelle norme tecniche pertinenti.

Gruppo di lavoro 2: Distributori

Incentrato sugli obblighi, che impongono ai deployer di sistemi di IA generativa di divulgare:

  • Contenuti generati o manipolati artificialmente, che costituiscono un deepfake (immagine, audio o video che assomigliano a persone, oggetti, luoghi, entità o eventi esistenti e che apparirebbero falsamente a una persona come autentici o veritieri).
  • Pubblicazioni di testo generate/manipolate dall'IA che informano il pubblico su questioni di interesse pubblico, a meno che la pubblicazione non sia stata sottoposta a un processo di revisione umana e non sia soggetta a responsabilità editoriale.

Entrambi i gruppi hanno inoltre preso in considerazione questioni trasversali, compresi i requisiti orizzontali per le informazioni fornite alle persone fisiche a norma dell'articolo 50, paragrafo 5, e hanno collaborato con i soggetti pertinenti lungo tutta la catena del valore.

Cronistoria

 

Last update

19 Ottobre 2026