AGCOM trascina Google in Europa per "AI Overviews"

ROMA, 30 APR – L’Autorità per le Garanzie nelle Comunicazioni (Agcom), in qualità di Coordinatore per i servizi digitali, ha trasmesso alla Commissione Europea una richiesta di valutazione sui servizi di Intelligenza Artificiale di Google Ireland LTD, nello specifico AI Overviews (AIO) e AI Mode. L’iniziativa, approvata nella seduta del 29 aprile, riportata dal commissario Massimiliano Capitanio, mira a verificare la conformità di tali interfacce con il Digital Services Act (DSA), con particolare riferimento agli articoli 27, 34 e 35.

La decisione, che ha visto il voto contrario della Commissaria Elisa Giomi, scaturisce da un esposto della FIEG (Federazione Italiana Editori Giornali). Gli editori denunciano effetti pregiudizievoli derivanti dall’introduzione di “AI Overviews” in Italia, lamentando una drastica riduzione della visibilità dei contenuti editoriali. Secondo la Federazione, tale dinamica comprometterebbe la sostenibilità economica delle imprese giornalistiche, specialmente quelle indipendenti, con riflessi negativi sul pluralismo e sulla libertà di informazione.

Secondo la commissaria Elisa Giomi: “Sarebbe allora stato più trasparente e onesto dichiarare che il ruolo storico e simbolico svolto dall’editoria in Italia non è riducibile a una mera quota di mercato e necessita una soluzione di sostegno o compensazione. Molto meno convincente invece è forzare i limiti del potere dell’Autorità, costruendo una tesi a colpi di percentuali ed equazioni astratte, piegando categorie giuridiche e strumenti regolatori ad un’operazione di iniezione di liquidità a favore di un comparto industriale spacciandola per tutela del pluralismo informativo”.

Sotto la lente dell’Autorità sono finiti anche i rischi tecnici: la FIEG segnala il pericolo di “allucinazioni” (informazioni errate o inventate) fornite dall’IA, senza che l’utente possa verificarne agevolmente le fonti. Dopo aver audito Google, FIEG e FISC (Federazione Italiana Settimanali Cattolici), l’Agcom ha dunque investito della questione Bruxelles ai sensi dell’art. 65 del DSA. L’obiettivo è accertare se Google, in quanto VLOSE (motore di ricerca di dimensioni molto grandi), abbia violato gli obblighi di mitigazione dei rischi sistemici per la libertà di stampa e gli obblighi di trasparenza sui sistemi di raccomandazione.

Parallelamente, il Consiglio dell’Autorità ha deliberato l’istituzione di un tavolo permanente di confronto tra Google, altre piattaforme ed editori. L’organismo, proposto dal Presidente, si focalizzerà sul dialogo tra diritto d’autore, equo compenso e sviluppo dell’intelligenza artificiale a tutela del sistema informativo nazionale.

Sommario

Come influiscono le AI Overviews di Google sul pluralismo mediatico?

Le AI Overviews di Google rappresentano un cambiamento strutturale nel modo in cui i cittadini accedono alle informazioni di pubblico interesse, con implicazioni dirette e profonde per il pluralismo mediatico nell’Unione Europea.

L’impatto sul pluralismo si manifesta principalmente attraverso i seguenti canali:

Riduzione della visibilità di prospettive diverse: Le sintesi generate dall’IA possono ridurre la visibilità di diverse interpretazioni editoriali di un argomento. Invece di permettere agli utenti di scegliere tra più fonti con prospettive politiche o culturali differenti, l’IA presenta spesso un’unica risposta sintetizzata, rischiando di comprimere il dibattito pubblico e omogeneizzare le narrazioni.
Concentrazione delle fonti: La ricerca indica che le AI Overviews tendono a citare fonti che sono già altamente visibili nelle classifiche di ricerca tradizionali (circa il 38% dei link citati proviene dai primi dieci risultati standard). Questo rafforza le gerarchie di visibilità esistenti, penalizzando ulteriormente gli editori più piccoli, regionali, specialistici o in lingue minoritarie, che sono essenziali per la diversità linguistica e l’accountability locale.
Minaccia alla sostenibilità economica: Le AI Overviews favoriscono il cosiddetto “comportamento zero-click”, in cui l’utente ottiene l’informazione direttamente sulla pagina di Google senza visitare il sito dell’editore. Questo sposta il valore commerciale dai produttori di contenuti alla piattaforma, riducendo le entrate pubblicitarie e le sottoscrizioni necessarie per sostenere il giornalismo indipendente e di qualità.
Pressione sull’adattamento editoriale (GEO): Esiste il rischio che gli editori siano spinti a privilegiare formati facilmente “comprimibili” ed estraibili dai sistemi di IA (pratica nota come Generative Engine Optimisation), a scapito di forme di giornalismo più lente, approfondite o costose in termini di risorse.
Asimmetria di potere: Il sistema attuale di “opt-out” è considerato frammentato e punitivo: i publisher che desiderano escludere i propri contenuti dalle AI Overviews rischiano spesso di perdere del tutto la visibilità nella ricerca organica di Google, creando condizioni commerciali inique.

Generative Engine Optimisation e i rischi per il giornalismo

La Generative Engine Optimisation (GEO) è una pratica emergente in cui gli editori e i produttori di contenuti adattano il proprio materiale affinché venga selezionato, sintetizzato e citato dai sistemi di intelligenza artificiale generativa. Sebbene possa sembrare un’evoluzione del classico SEO, essa comporta rischi profondi per la qualità e la sostenibilità del giornalismo.

Cos’è la GEO e come altera la produzione editoriale

A differenza della ricerca tradizionale, la ricerca generativa tende a premiare i contenuti facilmente analizzabili, giustificabili e riutilizzabili dalle macchine per generare risposte sintetizzate. Questo crea una serie di incentivi che possono distorcere la missione giornalistica:

Pressione alla semplificazione: Gli editori potrebbero sentirsi costretti a privilegiare formati “estraibili e comprimibili” che viaggiano meglio nei sistemi generativi, a scapito di forme di giornalismo più lente, complesse o costose in termini di risorse.
Marginalizzazione dell’approfondimento: Esiste il rischio che i contenuti ridotti a “frammenti di risposte concise” diventino lo standard, rendendo meno economicamente sostenibili i reportage approfonditi o le inchieste che non si prestano a sintesi rapide.

I rischi per l’ecosistema del giornalismo

L’ascesa della GEO e delle AI Overviews porta con sé minacce strutturali che vanno oltre la tecnica editoriale:

Il fenomeno “Zero-Click”: Le AI Overviews forniscono risposte complete direttamente nell’interfaccia di Google, riducendo drasticamente la necessità per l’utente di cliccare sul sito dell’editore. Le ricerche mostrano che i tassi di clic (CTR) sui risultati tradizionali crollano in presenza di sintesi AI, passando dal 15% all’8% in alcuni studi.
Perdita di sostenibilità economica: Il valore commerciale e l’attenzione degli utenti vengono spostati dalla fonte originale alla piattaforma. I leader del settore media si aspettano che il traffico derivante dai motori di ricerca possa calare del 43% nei prossimi anni. Questo colpisce duramente le entrate pubblicitarie e le sottoscrizioni, minacciando l’indipendenza della stampa.
Omogeneizzazione delle narrazioni: Le sintesi dell’IA rischiano di presentare un unico resoconto sintetizzato, comprimendo le diverse prospettive editoriali e riducendo la visibilità di interpretazioni contrastanti di un fatto.
Concentrazione delle fonti: La ricerca indica che l’IA tende a citare fonti che godono già di alta visibilità (circa il 38% dei link citati proviene dai primi dieci risultati standard), rafforzando le gerarchie esistenti e penalizzando gli editori più piccoli, regionali o specializzati.

Lacune normative

Il quadro normativo attuale dell’UE (come l’AI Act o l’European Media Freedom Act) presenta lacune significative: non garantisce trasparenza nella fase di “inferenza” (quando l’IA genera la risposta) e non protegge adeguatamente i produttori di contenuti dalla deviazione del traffico mediata dall’intelligenza artificiale. Senza interventi legislativi mirati, come un meccanismo di equa remunerazione per l’uso dei contenuti nelle sintesi AI, il giornalismo professionale rischia un’irreversibile erosione economica e qualitativa.

Approfondiamo il meccanismo di equa remunerazione per gli editori

Il meccanismo di equa remunerazione per gli editori rappresenta uno dei nodi centrali del dibattito attuale, poiché il quadro normativo vigente nell’Unione Europea presenti lacune significative nel gestire il valore generato dalle AI Overviews.

Ecco un approfondimento sui punti critici e le proposte di riforma emerse:

Il limite delle norme attuali

Il diritto d’autore oggi non garantisce automaticamente un compenso per l’uso dei contenuti nelle sintesi AI:

Articolo 15 della Direttiva CDSM: Sebbene riconosca i diritti connessi agli editori per l’uso online delle loro pubblicazioni, la sua applicabilità alle sintesi generate dall’IA rimane giuridicamente incerta. Non esiste ancora una soglia quantitativa definita per i “brevissimi estratti” che sono esclusi dalla protezione.
Articolo 4 della Direttiva CDSM (Text and Data Mining): Questa norma permette l’uso di contenuti per l’addestramento dell’IA a meno di un esplicito “opt-out”. Tuttavia, l’Articolo 4 non crea un diritto a un compenso statutario; se un editore non revoca il consenso, l’IA può utilizzare i dati gratuitamente.
Distinzione tra addestramento e inferenza: Le leggi attuali si concentrano sull’addestramento (training), ma gli editori subiscono danni economici nella fase di inferenza (quando l’IA genera la risposta a una query), che non è ancora chiaramente coperta da obblighi di remunerazione.

Le proposte di riforma legislativa

Per colmare questo “vuoto di valore”, sono necessarie azioni legislative mirate:

Meccanismo di remunerazione specifica: Viene raccomandato alla Commissione Europea di introdurre un sistema di equa remunerazione dedicato esplicitamente ai contenuti citati o sintetizzati nelle AI Overviews.
Estensione dei diritti ancillari: Il Parlamento Europeo, nella risoluzione del marzo 2026, ha suggerito di esplorare l’estensione dei diritti connessi degli editori per coprire anche le fasi di inferenza e generazione aumentata dal recupero (RAG).
Presunzione di utilizzo: Si propone di introdurre una “presunzione di utilizzo” del contenuto protetto da copyright quando i sistemi di IA rispondono a query degli utenti, facilitando così la richiesta di compenso da parte dei titolari dei diritti.

Modelli di confronto internazionali

Analizziamo ora tre modelli principali adottati o proposti in altri contesti:

Francia (Modello basato sull’enforcement): Si affida a forti sanzioni dell’autorità antitrust per costringere le piattaforme a negoziare, ma i risultati sono spesso opachi e contestati.
Australia e Canada (Contrattazione obbligatoria): Prevedono un arbitrato finale se le parti non si accordano. Tuttavia, questi modelli si sono dimostrati fragili: in Canada, Meta ha preferito bloccare le notizie piuttosto che pagare.
Regno Unito (Focus sulla trasparenza): La CMA ha proposto misure specifiche per le AI Overviews, tra cui l’opt-out senza perdita di visibilità nella ricerca organica, ma non ha ancora finalizzato un meccanismo di remunerazione.

In sintesi, la sfida per l’UE è creare un meccanismo interoperabile di riserva dei diritti e un sistema di compenso che non dipenda solo dalla forza negoziale dei grandi gruppi editoriali, ma che protegga anche i piccoli editori locali e specialistici.

Quali sono le lacune normative dell’UE verso l’IA generativa?

L’attuale quadro normativo dell’Unione Europea presenta cinque lacune strutturali che impediscono di affrontare adeguatamente l’impatto dell’IA generativa, in particolare delle AI Overviews, sul settore dei media.

Ecco i principali vuoti normativi identificati:

1. Mancanza di trasparenza nella fase di “inferenza”

Mentre l’AI Act impone obblighi di trasparenza sui dati usati per l’addestramento (training), non prevede obblighi simili per la fase di inferenza.

Trasparenza limitata: Gli obblighi attuali riguardano sintesi generali dei dati di addestramento e non un elenco dettagliato dei singoli contenuti protetti da copyright effettivamente utilizzati.
Processi in tempo reale: Non esistono obblighi di divulgazione per il recupero e la sintesi dei contenuti che avvengono in tempo reale quando l’IA risponde a una specifica domanda dell’utente.

2. Assenza di un meccanismo di equa remunerazione

Nonostante la Direttiva sul Copyright (CDSM) abbia introdotto diritti per gli editori, il valore economico generato dalle sintesi IA non è coperto in modo chiaro.

Incertezza dell’Articolo 15: L’applicabilità dei diritti connessi degli editori alle AI Overviews rimane giuridicamente incerta, specialmente per quanto riguarda la soglia dei “brevissimi estratti”.
Limiti dell’Articolo 4 (TDM): L’eccezione per il Text and Data Mining non prevede alcun diritto a un compenso per gli editori; se un editore non revoca il consenso (opt-out), le aziende di IA possono usare i contenuti gratuitamente per l’addestramento.

3. Sistemi di “Opt-Out” frammentati e punitivi

L’attuale infrastruttura tecnica per negare l’uso dei propri contenuti appare frammentata e asimmetrica.

Scelta binaria: Gli editori non hanno una reale possibilità di rifiutare l’uso dei propri contenuti nelle sintesi IA senza rischiare di perdere completamente la visibilità nella ricerca organica tradizionale di Google.
Complessità tecnica: Non esiste uno standard europeo interoperabile; i publisher devono gestire una moltitudine di identificatori diversi per ogni crawler di IA (come Google-Extended, GPTBot o ClaudeBot).

4. Insufficienza del Media Freedom Act (EMFA)

Le salvaguardie previste dall’European Media Freedom Act non sono state progettate per l’era dell’IA generativa.

Focus sulla rimozione: L’Articolo 18 dell’EMFA protegge i media dalla rimozione ingiustificata dei contenuti da parte delle grandi piattaforme, ma non affronta la deviazione del traffico. Nelle AI Overviews, il contenuto non viene rimosso, ma perde rilevanza commerciale perché l’utente riceve la risposta direttamente su Google senza mai cliccare sul sito dell’editore.

5. Mancanza di monitoraggio a livello UE

Non esiste attualmente un sistema strutturato di monitoraggio a livello dell’Unione che analizzi regolarmente il rapporto tra l’implementazione della ricerca generativa, le entrate degli editori e la diversità editoriale. Senza questi dati, le risposte normative rimangono difficili da calibrare.