SynthID sulle immagini: cosa dice la verifica di Google e cosa non può provare
Che cosa conferma la filigrana invisibile di Google, perché un esito negativo non dimostra nulla e come si costruisce la prova che un’immagine è vera.
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SynthID è la filigrana invisibile che i modelli di Google e dei partner che l’hanno adottata inseriscono nei pixel delle immagini generate, e dal 7 ottobre 2026 chiunque può verificarla. Se la verifica la trova, l’immagine è passata da uno di quei modelli; se non la trova, non si può concludere nulla. La prova che un’immagine è vera si costruisce al momento della cattura: TrueScreen certifica foto e video alla fonte con un’acquisizione forense, un sigillo digitale ufficiale e una marca temporale qualificata, riconosciuti a livello internazionale.
In breve
- SynthID è la filigrana invisibile di Google DeepMind inserita nei pixel; dal 7 ottobre 2026 SynthID Detector è aperto a tutti (blog di Google, 7 ottobre 2026).
- Un esito positivo indica il passaggio da un modello che marca con SynthID, ma non chi ha diffuso l’immagine né se la didascalia è vera.
- Un esito negativo non prova l’autenticità: per Google un contenuto senza filigrana potrebbe venire da altri sistemi di AI (pagina di aiuto di Gemini).
- L’art. 50 dell’AI Act obbliga i fornitori a marcare i contenuti generati dal 2 agosto 2026, con proroga al 2 dicembre 2026 per i sistemi già sul mercato (Digital Omnibus sull’AI).
- La prova che un’immagine è vera si costruisce alla cattura, con acquisizione forense, sigillo digitale ufficiale e marca temporale qualificata.
62%
risposte corrette delle persone nel distinguere immagini reali e generate
Dal 7 ottobre 2026 il portale SynthID Detector è aperto a tutti, e la stessa verifica è integrata nell’app Gemini, in Search e in Chrome, come ha annunciato la stessa Google. La verifica, però, funziona in una direzione sola, e una redazione, un ufficio sinistri o uno studio legale rischiano di leggere un esito negativo come una conferma di autenticità.
Per dimostrare che un’immagine è vera bisogna quindi certificarla alla fonte; per le immagini che esistono già, la verifica delle marcature è un elemento documentato di un’analisi più ampia, mai la risposta.
Che cos’è SynthID e dove si verifica la filigrana di Google
SynthID è la filigrana digitale con cui Google DeepMind marca, in modo impercettibile all’occhio, i contenuti generati dai modelli di Google e dei partner che l’hanno adottata.Presentata in beta il 29 agosto 2023, oggi esiste per immagini, video, audio e testo. Al 15 ottobre 2026 Google dichiara oltre 180 miliardi di immagini e video marcati. La versione per il testo, SynthID Text, pone problemi diversi, trattati nell’articolo sulle filigrane nei testi generati dall’intelligenza artificiale.
Una filigrana nei pixel, non nei metadati
La filigrana di SynthID non è un’etichetta aggiunta al file: un modello la inserisce nei pixel al momento della generazione e un secondo modello, addestrato insieme al primo, la riconosce. A differenza di un logo visibile sovrapposto all’immagine, questa filigrana non si vede ed è progettata per resistere a ritagli, filtri e compressione con perdita. Il paper tecnico SynthID-Image (arXiv, 10 ottobre 2025) ne descrive il funzionamento, ma Google DeepMind ha avvertito fin dal lancio che SynthID non è infallibile davanti a manipolazioni estreme.
SynthID Detector, Gemini, Search e Chrome: chi può verificare che cosa
I punti di verifica non riconoscono tutti le stesse immagini. SynthID Detector, annunciato da Google il 20 maggio 2025, evidenzia le parti del contenuto con maggiore probabilità di essere marcate; dal 7 ottobre 2026 è aperto a tutti, a livello globale ma solo in inglese, e riconosce i contenuti di Google e dei partner OpenAI, NVIDIA e Kakao, e presto anche di Apple.
Nell’app Gemini la verifica è disponibile dal 20 novembre 2025: si carica l’immagine e si chiede se è stata generata con l’AI. La pagina di aiuto di Gemini precisa che per ora Gemini riconosce solo i contenuti creati con gli strumenti di Google AI ed esamina un file alla volta, fino a 100 MB: un’immagine prodotta con il modello di un partner può quindi risultare marcata nel portale e sfuggire a Gemini. Nel complesso, secondo Google, le verifiche integrate in Search, Gemini e Chrome superano il milione di richieste al giorno.
Che cosa garantisce un esito positivo della verifica
Un esito positivo di SynthID dice una cosa sola: l’immagine è passata, in tutto o in parte, da un modello che marca con SynthID. Sulla persona che l’ha diffusa e sulla verità della didascalia tace, e la pagina di aiuto di Gemini prevede anche esiti non conclusivi, quando i dettagli sono insufficienti o la modifica è troppo piccola.
Che cosa dice: l’immagine è passata da un modello che marca con SynthID
Quando la filigrana viene trovata, l’informazione riguarda l’origine tecnica del file, non la sua storia. Anche un positivo va letto con prudenza: uno studio di Saberi e colleghi (arXiv, 2023, rivisto nel 2024) ha mostrato che le filigrane sono esposte alla falsificazione e che un’immagine vera può risultare marcata come generata.
Che cosa non dice: chi l’ha pubblicata, quando e se la didascalia è vera
Per SynthID un’immagine generata dichiarata come tale e una spacciata per la foto di un fatto reale sono identiche, e nessuna filigrana intercetta una foto vera, scattata altrove o anni prima, che racconta una storia falsa con una didascalia nuova. Eppure in una contestazione contano proprio queste domande: chi ha messo in giro l’immagine, in che data, accanto a quale testo.
Perché l’assenza della filigrana SynthID non prova nulla
Un esito negativo non prova che un’immagine sia autentica: dice soltanto che la verifica non ha trovato la filigrana. Le cause possibili sono almeno tre: l’immagine è davvero una foto, viene da un generatore che non usa SynthID, oppure il segnale si è indebolito dopo le modifiche. Per la pagina di aiuto di Gemini, un contenuto senza filigrana non è stato creato o modificato da Google AI, ma potrebbe venire da altri sistemi di AI.
| Esito della verifica SynthID | Cosa si può concludere | Cosa non si può concludere |
|---|---|---|
| Filigrana trovata | L’immagine, o una sua parte, è stata generata o modificata con un modello di Google o di un partner che usa SynthID | Chi l’ha pubblicata, quando, se la didascalia e il contesto sono veri |
| Filigrana non trovata | La verifica non ha trovato il segnale | Che l’immagine sia autentica: può venire da un generatore che non usa SynthID, o il segnale può essersi indebolito |
| Esito non conclusivo | Il segnale non si legge con sicurezza, per esempio per dettagli insufficienti o una modifica troppo piccola | Nulla, in nessuna delle due direzioni |
| Verifica non applicabile | Nulla: la verifica non è stata eseguita, per esempio perché il file supera i 100 MB ammessi da Gemini | Nulla |
TrueScreen tratta l’assenza di marcature di provenienza in un file come un’informazione mancante, mai come una prova di manomissione.
Immagini di generatori che non usano SynthID
SynthID riconosce soltanto ciò che è stato marcato con SynthID, e un’immagine prodotta da un generatore che non lo applica risulta sempre negativa, per quanto artificiale sia. Per chi si chiede come capire se un’immagine è generata dall’AI senza poter contare su una filigrana esistono altri segnali, ma nessuno è risolutivo da solo, e anche un rilevatore di immagini AI si ferma a una probabilità.
Le modifiche che indeboliscono il segnale
La robustezza dichiarata da Google riguarda le modifiche comuni e non è assoluta: lo studio di Saberi e colleghi indica che le filigrane meno invasive si possono cancellare con modifiche minime e che esiste un compromesso inevitabile fra mancate rilevazioni e falsi allarmi. Per i ricercatori dell’Università di Waterloo, autori di UnMarker (IEEE Symposium on Security and Privacy 2025), la filigrana viene presentata come una soluzione perfetta ma si può violare; Google DeepMind ha però dichiarato a IEEE Spectrum, nell’agosto 2025, di aver misurato per SynthID un tasso di rimozione sensibilmente più basso di quello attribuitogli.
Il falso negativo in una contestazione
Uno studio legale riceve dalla controparte la foto di un cantiere, la verifica non trova la filigrana e la foto entra nel fascicolo come se fosse stata accertata come vera. In realtà si è soltanto escluso, con un margine d’incertezza, che provenga da un modello che usa SynthID. L’errore è facile perché il falso negativo, cioè un’immagine generata che la verifica non riconosce, è un esito previsto dal sistema e non un guasto. In una contestazione il negativo va quindi presentato per quello che è, indicando quando è stata fatta la verifica, con quale strumento e su quale copia del file.
Filigrane, marcature dichiarate e AI Act: chi deve marcare che cosa
L’obbligo di marcare i contenuti generati ricade su chi fornisce i sistemi di AI generativa, non su chi riceve o verifica le immagini. Le marcature possono essere incorporate nel contenuto, come SynthID, oppure dichiarate nei metadati del file, e queste ultime sono tanto facili da leggere quanto da perdere.
Articolo 50: gli obblighi dei fornitori e le scadenze
L’articolo 50 dell’AI Act, il Regolamento (UE) 2024/1689, obbliga i fornitori di sistemi che generano audio, immagini, video o testo sintetici a marcare gli output in un formato leggibile dalle macchine e rilevabile come generato o manipolato artificialmente (paragrafo 2), mentre chi usa questi sistemi per produrre deepfake deve dichiararlo (paragrafo 4). Gli obblighi di trasparenza si applicano dal 2 agosto 2026, secondo l’AI Act Service Desk della Commissione europea. Il Digital Omnibus sull’AI, entrato in vigore a luglio 2026, concede ai fornitori di sistemi generativi già sul mercato prima di quella data tempo fino al 2 dicembre 2026, ma solo per la marcatura del paragrafo 2. Il Codice di buone pratiche europeo sulla marcatura dei contenuti generati dall’AI (10 giugno 2026) resta invece volontario. Gli obblighi dell’articolo 50 dell’AI Act sono ricostruiti nel dettaglio in un approfondimento dedicato.
In Italia la Legge 23 settembre 2025, n. 132 ha introdotto con l’articolo 26 l’articolo 612-quater del codice penale, sull’illecita diffusione di contenuti generati o alterati con sistemi di intelligenza artificiale, punita con la reclusione da uno a cinque anni. TrueScreen aiuta le organizzazioni a documentare la provenienza digitale dei contenuti, certificando i dati prodotti o elaborati dai sistemi di AI; questo, da solo, non rende un’organizzazione conforme all’AI Act.
Marcature dichiarate nei metadati: IPTC, EXIF e XMP
Lo standard IPTC prevede il campo digital source type, il tipo di sorgente digitale: `trainedAlgorithmicMedia` indica un contenuto creato da un modello di AI addestrato, `compositeWithTrainedAlgorithmicMedia` un’immagine ritoccata o integrata con un modello generativo. Anche i metadati EXIF e XMP possono indicare il generatore usato. Sono però marcature dichiarate, che spariscono se i metadati vengono tolti. Per un’immagine trovata su una pagina web, il Media Inspector del Forensic Browser di TrueScreen legge ciò che il file dichiara sulla propria origine, come il tipo di sorgente digitale IPTC e i tag del generatore nei metadati EXIF e XMP.
Dimostrare che un’immagine è vera: che cosa serve a chi deve provare qualcosa
Chi deve dimostrare che un’immagine è vera ha bisogno di una prova costruita al momento della cattura, perché nessuna verifica successiva ricostruisce con certezza ciò che non è stato registrato. Nemmeno l’occhio umano supplisce: in uno studio del Microsoft AI for Good Lab del 2025, circa 287.000 valutazioni di oltre 12.500 persone hanno distinto immagini reali e generate con il 62% di risposte corrette, poco sopra il caso.
L’agenzia che deve dimostrare che le foto di un evento sono reali
Dopo un evento, il cliente di un’agenzia chiede garanzie perché in rete qualcuno sostiene che alcune foto siano generate. Una verifica SynthID negativa non basterebbe; se invece i fotografi hanno scattato con l’app TrueScreen ogni foto porta con sé l’impronta del file, data e ora fissate da una marca temporale qualificata e un sigillo che rende rilevabile ogni modifica. Le foto già nella galleria del telefono e importate dopo ricevono un sigillo con data certa, ma non valgono come acquisizione forense, e la differenza va dichiarata.
Il perito davanti a una verifica negativa
Un perito riceve l’immagine di un danno e la verifica SynthID è negativa. Nella relazione deve spiegare che il negativo dice soltanto che la filigrana di Google e dei partner non è stata trovata, e affiancarlo all’origine del file, ai metadati, alla coerenza della scena e a un’eventuale analisi AI, che resta un segnale e non una certificazione di autenticità. Il perito valuta e interpreta, mentre TrueScreen garantisce l’acquisizione: una foto certificata alla fonte arriva in perizia con impronta, data certa e sigillo già verificabili.
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Certificare alla fonte le immagini che si producono
Le foto destinate a diventare prove (sopralluoghi, danni, consegne, eventi) vanno certificate al momento dello scatto: una foto sigillata alla cattura non deve dimostrare per esclusione di non essere generata. I passaggi sono descritti nella guida su come certificare una foto.
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Acquisire l’immagine trovata online insieme alla pagina che la pubblica
Un’immagine trovata sul web va fissata con metodo forense insieme alla pagina in cui compare, prima che cambi o venga rimossa, così da conservare il file, l’indirizzo, la data e la didascalia: proprio gli elementi su cui una filigrana non dice nulla. Uno screenshot salvato a mano non documenta né l’origine né l’integrità del file.
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Registrare gli esiti delle verifiche come indizi, non come conclusioni
Gli esiti della verifica SynthID, eseguita nel portale di Google o in Gemini, delle marcature nei metadati e dell’eventuale analisi AI vanno annotati con data, strumento e file esaminato, come indizi sull’origine dell’immagine: un positivo orienta l’analisi, un negativo non la chiude.
Come si dimostra l’autenticità di un’immagine con TrueScreen
TrueScreen dimostra l’autenticità di un’immagine certificandola nel momento in cui nasce: l’acquisizione forense avviene in un ambiente controllato, in cui nessuna persona, software o sistema può alterare il contenuto mentre viene acquisito, e il sigillo digitale ufficiale e la marca temporale qualificata, riconosciuti a livello internazionale, rendono rilevabile ogni modifica successiva. Con l’app TrueScreen foto e video vengono acquisiti con la metodologia forense brevettata, e l’impronta SHA-256 permette di confrontare il file con l’originale in qualsiasi momento. I contenuti certificati con TrueScreen hanno pieno valore legale e probatorio a livello mondiale, mentre il loro peso in un procedimento resta affidato a chi decide.
Per un’immagine trovata su una pagina web o pubblicata da una controparte, il Forensic Browser, l’applicazione desktop di TrueScreen per macOS e Windows, acquisisce e certifica pagine web, sessioni di navigazione, file scaricati e media online. Il suo Media Inspector elenca immagini, video e audio della pagina visitata, mostra per ogni file l’impronta SHA-256 e le marcature che il file dichiara, e da lì avvia l’analisi AI: è la funzione di rilevamento di deepfake e contenuti generati con AI che TrueScreen offre, su ogni piano, per i contenuti che non ha acquisito, oggi raggiungibile nel Forensic Browser, in Media Inspector. Il risultato è un segnale aggiuntivo e probabilistico, su foto, video e audio e mai sul testo. Se il contenuto è ancora acquisibile conviene certificarlo, perché un file di origine ignota produce un’opinione, mentre un file sigillato alla cattura produce un risultato difendibile.
Resta un limite da dichiarare: TrueScreen garantisce il come, non il cosa, e una scena messa in scena, fotografata con l’app, risulta certificata come registrazione autentica di una scena messa in scena.
In conclusione
SynthID aggiunge un’informazione affidabile in una sola direzione: quando la filigrana c’è, l’immagine è passata da un modello che la applica; quando manca, la domanda resta aperta. Chi deve dimostrare che un’immagine è vera non può costruire la prova per esclusione, e la ottiene certificando il contenuto nel momento in cui nasce o, per le immagini che esistono già, acquisendole con metodo forense insieme al loro contesto e registrando ogni verifica come un indizio documentato.
FAQ: SynthID e verifica delle immagini
Che cos’è SynthID e come funziona?
SynthID è la filigrana invisibile presentata da Google DeepMind nel 2023: i modelli di Google la inseriscono nei pixel delle immagini e dei video che generano e un secondo modello la riconosce. La usano anche OpenAI, NVIDIA e Kakao, e presto Apple; al 15 ottobre 2026 Google dichiara oltre 180 miliardi di immagini e video marcati.
Come si controlla se un’immagine ha la filigrana SynthID?
Dal 7 ottobre 2026 chiunque può usare il portale SynthID Detector, in inglese, che riconosce i contenuti di Google e dei partner. Nell’app Gemini basta caricare l’immagine e chiedere se è generata con l’AI: secondo la pagina di aiuto di Google, Gemini esamina un file alla volta fino a 100 MB e riconosce solo i contenuti di Google AI. Verifiche analoghe sono integrate in Search e Chrome.
SynthID riconosce le immagini di ChatGPT e degli altri generatori?
Solo quelle dei generatori che applicano SynthID. Secondo Google, dal 7 ottobre 2026 il portale SynthID Detector riconosce anche i contenuti dei partner OpenAI, NVIDIA e Kakao, mentre l’app Gemini per ora riconosce solo quelli creati con gli strumenti di Google. Un’immagine di un generatore che non usa SynthID risulta sempre negativa, anche se interamente artificiale.
Una verifica SynthID vale come prova?
È un indizio tecnico sull’origine dell’immagine, non una prova sufficiente. Un positivo indica che l’immagine è passata da un modello che usa SynthID, non chi l’ha diffusa, quando o con quale didascalia, e uno studio di Saberi e colleghi (arXiv, 2023) ha mostrato che le filigrane possono essere falsificate. In una contestazione l’esito va documentato e valutato da un perito insieme agli altri elementi.
Come si dimostra che una foto è autentica?
Certificandola alla fonte, mentre viene scattata. TrueScreen certifica la foto acquisita con la sua app: durante la cattura l’acquisizione forense fa sì che nessuna persona, software o sistema possa alterare il contenuto, e dopo il sigillo digitale ufficiale e la marca temporale qualificata, riconosciuti a livello internazionale, rendono rilevabile ogni modifica. I contenuti certificati con TrueScreen hanno pieno valore legale e probatorio a livello mondiale; l’esito di una causa resta deciso dal giudice.
Fonti e verifiche
Ogni dato e ogni principio citato rimanda alla sua fonte, indicata qui con tipo e data. Link controllati alla data di pubblicazione.
| Fonte | Tipo | Data | Per che cosa è citata |
|---|---|---|---|
| Google DeepMind, Identifying AI-generated images with SynthID | Documento | 29/08/2023 | lancio in beta di SynthID e limite davanti a manipolazioni estreme |
| Google DeepMind, pagina ufficiale di SynthID | Documento | 2026 | tipi di contenuto coperti e robustezza dichiarata a ritagli, filtri e compressione |
| Gowal et al., SynthID-Image, arXiv 2510.09263 | Indagine | 10/10/2025 | paper tecnico che descrive il funzionamento della filigrana SynthID sulle immagini |
| Google, annuncio di SynthID Detector | Documento | 20/05/2025 | funzionamento del portale e accesso iniziale su lista d’attesa |
| Google, verifica delle immagini nell’app Gemini | Documento | 20/11/2025 | avvio della verifica SynthID in Gemini |
| Google, apertura a tutti di SynthID Detector | Indagine | 07/10/2026 | apertura globale in inglese, partner riconosciuti, oltre un milione di richieste al giorno |
| Google, SynthID tra le migliori invenzioni | Indagine | 15/10/2026 | oltre 180 miliardi di immagini e video marcati |
| Guida di Gemini sulla verifica dei contenuti generati | Documento | consultata il 17/10/2026 | copertura solo Google AI, esiti non conclusivi, limite di 100 MB, significato dell’assenza di filigrana |
| Saberi et al., Robustness of AI-Image Detectors, arXiv 2310.00076 | Indagine | 2023, rev. 2024 | filigrane cancellabili con modifiche minime, compromesso fra mancate rilevazioni e falsi allarmi, rischio di falsificazione |
| University of Waterloo, comunicato su UnMarker | Documento | 23/07/2025 | posizione dei ricercatori sulla violabilità delle filigrane |
| IEEE Spectrum, AI watermark remover | Documento | 07/08/2025 | contestazione di Google DeepMind sul tasso di rimozione attribuito a SynthID |
| Roca et al., Microsoft AI for Good Lab, arXiv 2507.18640 | Indagine | 2025 | 62% di risposte corrette su circa 287.000 valutazioni di oltre 12.500 persone |
| Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act), art. 50 | Norma | 2024 | obblighi di marcatura dei fornitori e di dichiarazione dei deepfake, applicabili dal 2 agosto 2026 |
| Digital Omnibus sull’AI (Commissione europea) | Norma | 24/07/2026 | periodo transitorio fino al 2 dicembre 2026 per la marcatura dei sistemi già sul mercato |
| Codice di buone pratiche UE sulla marcatura e l’etichettatura dei contenuti generati dall’AI | Documento | 10/06/2026 | versione finale, adesione volontaria |
| IPTC Digital Source Type | Standard | consultato il 17/10/2026 | valori trainedAlgorithmicMedia e compositeWithTrainedAlgorithmicMedia |
| Legge 23 settembre 2025, n. 132 | Norma | 25/09/2025 | legge italiana sull’intelligenza artificiale, in vigore dal 10 ottobre 2025 |
| Legge 132/2025, art. 26 (art. 612-quater c.p.) | Norma | 2025 | reato di illecita diffusione di contenuti generati o alterati con sistemi di AI |
Certificare un’immagine nel momento in cui nasce
Con l’app TrueScreen foto e video vengono acquisiti con metodologia forense e certificati alla fonte; con il Forensic Browser si acquisiscono le pagine web e le immagini pubblicate online insieme al loro contesto.
Redazione TrueScreen
Questa sezione è curata dalla redazione di TrueScreen, che riunisce competenze di informatica forense, diritto delle prove digitali e conformità normativa. Ogni contenuto è verificato sulle fonti primarie: testi di legge, sentenze pubblicate, norme tecniche e documentazione ufficiale, sempre citate nel corpo del testo.
