Una fotografia scattata in classe, in palestra o pubblicata su un profilo social può non contenere nulla di intimo e diventarlo dopo. È questo il passaggio che rende particolarmente significativo il nuovo monitoraggio dell’Associazione Meter sui deepnude: nel settembre 2026 l’associazione dichiara di avere individuato 592 minori coinvolti in immagini manipolate attraverso strumenti di intelligenza artificiale, contro 125 nello stesso periodo del 2025. I casi rilevati riguardano minori riconducibili a Italia, Messico, Spagna e Stati Uniti.
Il numero va letto con precisione. Non significa che in Italia siano state individuate 592 vittime, né costituisce una stima della diffusione complessiva del fenomeno: descrive ciò che Meter ha intercettato nella propria attività di monitoraggio nei due periodi messi a confronto. Ma il dato apre una questione che per la Patente digitale è difficile ignorare. La vittima non deve avere prodotto una fotografia intima perché qualcuno possa costruirla al suo posto.
Il consenso può essere violato dopo lo scatto
Nel monitoraggio compaiono immagini provenienti dalla quotidianità: fotografie scattate nelle classi, nei bagni delle scuole, nelle palestre o pubblicate come post e storie sui social. L’azione problematica, quindi, può avvenire molto dopo la fotografia originaria e fuori dal controllo della persona rappresentata. Un contenuto nato per documentare una giornata, un’amicizia o un’attività sportiva può essere sottratto al proprio contesto, elaborato da un sistema generativo e trasformato in una rappresentazione sessualmente esplicita mai prodotta né autorizzata dalla persona coinvolta.
Questo cambia anche il modo in cui parliamo di prudenza online. Dire a un ragazzo di «non condividere immagini intime» resta una precauzione sensata, ma non basta più a descrivere il problema. Qui l’immagine intima può non essere mai esistita. Ciò che esiste è una fotografia ordinaria dalla quale qualcun altro costruisce artificialmente un contenuto diverso.
Non è soltanto un problema di riconoscere il falso
Pochi giorni fa, nell’Osservatorio, abbiamo affrontato i deepfake dal punto di vista della capacità di verificare ciò che vediamo: Riconoscere un falso diventa educazione civica. Questo caso aggiunge un secondo livello. Non riguarda soltanto chi guarda e deve capire se un’immagine sia autentica. Riguarda chi produce, trasforma, condivide o rilancia un contenuto costruito sull’identità di un’altra persona.
La facilità tecnica non riduce la responsabilità del gesto. Al contrario, la rende più urgente da comprendere: se per creare una manipolazione realistica non sono più necessarie competenze specialistiche, la distanza tra «posso farlo» e «posso farlo legittimamente» diventa uno dei punti essenziali dell’educazione digitale.
Saper usare non significa essere abilitati
È esattamente la distinzione proposta nel Movimento III della Patente digitale, Saperlo usare non significa essere abilitati. La competenza tecnica consente di caricare una fotografia, impartire un comando, ottenere un risultato e condividerlo. L’abilitazione, nel senso che utilizziamo nel percorso, richiede qualcosa di diverso: comprendere consenso, reputazione, permanenza dei contenuti, conseguenze per gli altri e responsabilità giuridica del proprio gesto.
Il caso richiama anche il Movimento VI, Prima della patente viene la scuola. Se strumenti capaci di produrre manipolazioni realistiche sono accessibili senza particolari conoscenze tecniche, la formazione non può limitarsi a insegnare come smascherare un deepfake dopo che è stato diffuso. Deve arrivare prima, nel momento in cui si costruisce il significato di parole come consenso, immagine personale e responsabilità della condivisione.
La fotografia non finisce più nel momento in cui viene scattata
C’è infine un aspetto che riguarda famiglie, scuole e piattaforme. Per anni abbiamo discusso soprattutto di chi possa vedere una fotografia pubblicata online. Gli strumenti generativi aggiungono una domanda ulteriore: che cosa può essere fatto con quella fotografia? Non è un invito a smettere di fotografare i ragazzi o a trasformare ogni immagine condivisa in una minaccia. Sarebbe un’altra forma di allarmismo. È però una ragione concreta per insegnare che un contenuto digitale non è soltanto qualcosa che può essere copiato: può essere anche materia prima per produrre qualcosa che non è mai accaduto.
È qui che il caso entra nell’Osservatorio di Dietro la macchina. Non perché l’intelligenza artificiale abbia inventato la violenza sessuale o la diffusione non consensuale di immagini, ma perché ha modificato ciò che serve per produrre il falso e ha separato definitivamente l’esistenza di un’immagine intima dalla necessità che la vittima l’abbia mai scattata.
Fonti e riferimenti
Associazione Meter: il dato di settembre 2026 è stato diffuso dall’associazione nell’ambito della propria attività di monitoraggio sui deepnude. Una riproduzione della nota stampa è disponibile su Agenzia Opinione.
Contesto annuale: nel Report 2025 Meter aveva indicato 8.213 minori vittime di deepnude individuati nel monitoraggio dell’intero anno. Il confronto 592/125 riguarda invece esclusivamente i rispettivi monitoraggi del mese di settembre e non va confuso con il dato annuale.
Quadro italiano: il Garante per la protezione dei dati personali ha ribadito nel maggio 2026 che i servizi capaci di generare o condividere contenuti partendo da immagini o voci reali, compresi quelli che simulano la nudità senza consenso, possono determinare gravi violazioni dei diritti delle persone coinvolte e possibili fattispecie di reato.