NVIDIA lancia un rilevatore di deepfake che raggiunge il 94% di accuratezza

I video generati con l’intelligenza artificiale sono ormai diventati un problema concreto per l’informazione, come dimostra anche il caso del presunto leak di GTA VI che si era rivelato un deepfake confezionato ad arte, poi smentito dallo stesso autore che aveva ammesso di averlo creato come esperimento sociale.

Con il passare del tempo, distinguere un filmato autentico da uno sintetico sta diventando un’impresa sempre più ardua, ed è proprio in questo scenario che NVIDIA prova a giocare un ruolo insolito: quello di chi cerca di risolvere un problema che ha contribuito non poco ad alimentare.

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NVIDIA lancia uno strumento pensato per le redazioni

NVIDIA ha presentato il proprio Synthetic Video Detector al SIGGRAPH 2026, un microservizio NIM che analizza ogni fotogramma di un video o di un presunto filmato, restituendo un punteggio o una previsione su quanto sia probabile che il contenuto sia stato generato artificialmente.

Lo scopo del microservizio è sostenere l’espansione di NVIDIA nel settore dei media, permettendo alle redazioni giornalistiche di verificare rapidamente l’autenticità delle notizie e segnalare informazioni false prima che raggiungano la televisione nazionale.

Rev Lebaredian, vicepresidente per la tecnologia di simulazione AI fisica di NVIDIA, ha spiegato in un comunicato stampa il ragionamento dietro la creazione del sistema di rilevamento video sintetico, sottolineando come la stessa tecnologia usata per creare video generativi con l’AI possa essere impiegata anche per individuarli.

Al momento, NVIDIA sta già distribuendo la tecnologia a Wowza, una soluzione enterprise per la gestione di video live e server multimediali utilizzata da diverse emittenti televisive. Il CEO di Wowza, Krish Kumar, ha già confermato l’integrazione del Synthetic Video Detector di NVIDIA all’interno dell’infrastruttura dell’azienda, dichiarando che il mercato si sta spostando verso sistemi di video in diretta capaci di generare valore mentre lo streaming è ancora in corso.

Prestazioni, velocità e margini di miglioramento

Sul fronte delle prestazioni in tempo reale, NVIDIA dichiara che il Synthetic Video Detector è in grado di riconoscere contenuti generati dall’AI con un’accuratezza del 92% sui video non compressi.

La precisione scende all’87% quando il video viene compresso del 15%, mentre si mantiene su un livello relativamente rispettabile, con un calo non lineare, all’82% con una compressione del 50%, un dato tutt’altro che scontato considerando che la compressione resta uno dei principali ostacoli per i sistemi di rilevamento, dal momento che piattaforme come YouTube, TikTok e Instagram comprimono automaticamente i contenuti caricati.

Il sistema, a differenza di altri strumenti che si basano sull’identificazione di difetti visibili nei contenuti generati dall’AI, analizza pattern statistici lasciati dal processo di generazione video, un approccio che gli ha permesso di aggiudicarsi la SAFE Challenge 2025 all’International Conference on Computer Vision, oltre a essere stato presentato successivamente alla conferenza NeurIPS 2025.

L’aspetto più interessante e vantaggioso del microservizio NIM per le emittenti è la capacità di rilevare filmati generati dall’AI a una velocità di 22 millisecondi per un video 1080p sui sistemi RTX, e di 30 millisecondi sulle GPU L40.

I test interni più recenti condotti da NVIDIA sul modello aggiornato hanno raggiunto un AUC di 0,9614 e un’accuratezza del 94%, posizionando lo strumento al primo posto nel benchmark AI GVD Bench, utilizzato proprio per valutare le prestazioni dei sistemi di rilevamento di contenuti sintetici. Le emittenti e le altre organizzazioni possono comunque personalizzare e configurare le proprie soglie di sensibilità in base alle rispettive esigenze.

Attualmente, Wowza sta già incorporando il servizio NIM all’interno del proprio Video Intelligence Framework, che conta 35.000 implementazioni in quasi 170 Paesi, il che significa che il rilevamento video in tempo reale si estenderà anche ai servizi di live streaming, non soltanto alle redazioni giornalistiche tradizionali.

Un problema che riguarda ormai tutto l’ecosistema tech

La corsa al rilevamento dei deepfake, va detto, non riguarda solo NVIDIA visto che anche altri produttori si stanno muovendo su questo fronte, come dimostra l’introduzione da parte di HONOR di un sistema di rilevamento deepfake direttamente a bordo degli smartphone della serie 400, capace di monitorare in tempo reale videochiamate potenzialmente manipolate.

Anche YouTube ha ampliato i propri strumenti di rilevamento della somiglianza, estendendoli oltre a funzionari governativi e ai giornalisti fino al settore dell’intrattenimento. È un segnale di come il contrasto ai contenuti sintetici stia diventando una priorità trasversale, che coinvolge produttori di hardware, piattaforme social e ora addirittura anche chi realizza l’infrastruttura stessa dell’intelligenza artificiale generativa.