Programma della conferenza

La diffusione dei modelli di IA generativa text-to-image, addestrati su dataset web-scale contenenti miliardi di immagini raccolte senza consenso (Schuhmann et al. 2022), ha generato forti tensioni nelle comunità creative. Tecniche come il fine-tuning permettono inoltre di imitare lo stile di singoli artisti attraverso semplici prompt testuali (Ruiz et al. 2023), sollevando profondi timori sull’autonomia professionale e sul valore del lavoro creativo.

Dal momento che le pratiche artistiche hanno progressivamente esteso il proprio raggio d’azione alle infrastrutture tecnologiche (Autore 2025), in risposta a queste preoccupazioni si sono diffuse pratiche di resistenza tecnica volte a rendere le opere inutilizzabili per l’addestramento. Tra queste, il data poisoning rappresenta una strategia significativa: modificando i pixel di un’immagine prima della sua pubblicazione online, l’opera resta invariata per l’occhio umano ma viene interpretata erroneamente dai sistemi di visione artificiale. Strumenti di poisoning come Glaze e Nightshade hanno registrato milioni di download (Shan et al. 2023; 2024), segnando una rapida diffusione nelle comunità online.

Tuttavia, data la continua evoluzione dei modelli di IA generativa, l’efficacia di questi strumenti è oggi oggetto di valutazioni contrastanti (Foerster et al. 2025). A fronte di una letteratura crescente in cybersecurity (Carlini et al. 2023; Hönig et al. 2025), risultano ancora limitate le ricerche sociologiche che indagano se gli artisti percepiscono tali strumenti efficaci nel contrastare lo sfruttamento non consensuale delle opere. La ricerca si concentra così sulla seguente domanda: rispetto all’estrazione del lavoro creativo, che tipo di agency potenziale attribuiscono le community creative a forme di hacktivismo come il data poisoning?

Sul piano teorico, lo studio si colloca all’incrocio tra sistema dell’arte e media digitali (Autori 2019), leggendo il data poisoning come pratica artivistica e hacktivista (Levy 2002; Groys 2014; Autori 2021) attraverso cui gli artisti tentano di riattivare forme di agency dentro infrastrutture algoritmiche. Sebbene la net.art degli anni Novanta metteva in discussione proprietà e autorialità in nome della libera circolazione creativa (Penny 1995; Verde 2007), oggi il sabotaggio dei dati mobilita quelle stesse categorie in chiave difensiva, contro un regime infrastrutturale fondato sull’appropriazione e capitalizzazione sistematica del lavoro creativo. I modelli di IA generativa producono quindi un crash tra la creatività diffusa del web e il sistema dell’arte come campo professionale (Bourdieu 1992; Luhmann 1995).

Metodologicamente, la ricerca adotta un approccio qualitativo e multi-metodo. È stata condotta un’analisi tematica induttiva (Schreier 2012) di 1534 commenti pubblicati su Reddit tra il 2023 e 2024, periodo coincidente con il rilascio di Glaze e Nightshade. Sono stati selezionati i tre thread più commentati sul tema in tre diversi subreddit: una comunità artistica (r/ArtistLounge), una orientata al dibattito su arte e IA (r/DefendingAiArt) e una dedicata alle tecnologie (r/Technology). All’interno del corpus è stato effettuato un campionamento mirato per distinguere i commenti di utenti che si auto-identificano come artisti. L’analisi si concentra su quattro assi: forme di resistenza e sabotaggio; legittimità morale e responsabilità politica; efficacia e affidabilità degli strumenti; immaginari socio-tecnici sul futuro della creatività e del lavoro culturale. Lo studio integra inoltre sei interviste in profondità con artisti attivi online, esplorando pratiche concrete di utilizzo degli strumenti di poisoning, percezioni di efficacia nel tempo e timori legati allo scraping.

I risultati preliminari mostrano forti ambivalenze. Da un lato emergono posizioni di tecno-pessimismo, che considerano l’automazione un processo difficilmente controllabile e le strategie di resistenza come fragili. Dall’altro, prospettive più tecno-ottimistiche interpretano il data poisoning come gesto politico e simbolico di autodifesa, capace di riaffermare forme di agency in un ecosistema percepito come asimmetrico. La funzione del datapoisoning sembra quindi concettualizzata dagli artisti meno in termini di efficacia materiale e più come risorsa comunicativa di posizionamento valoriale.

Nell’attuale ecosistema socio-tecnico, segnato da processi di accelerazione e dalla crescente piattaformizzazione della produzione culturale (Rosa, 2015; Nieborg, Poell, 2018), l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale (in particolar modo generativa) non incide soltanto sulla quantità dei contenuti prodotti, ma ridefinisce le condizioni epistemiche, simboliche e organizzative entro cui essi vengono valutati, legittimati e resi pubblici. Così, la produzione automatizzata di testi e immagini rende ancora più esplicito ed evidente che la creatività non è un atto individuale isolato, ma un processo situato entro reti di decisione, soglie di accettabilità e cornici di plausibilità socialmente, culturalmente e organizzativamente costruite (Glăveanu, 2014). Il conflitto, in questa configurazione, non si manifesta tanto nei contenuti espliciti quanto nelle condizioni che ne regolano la selezione e l’accesso alla visibilità. Si tratta di tensioni che riguardano ciò che appare plausibile, chi esercita l’ultima parola e quali narrazioni acquisiscono legittimità nello spazio pubblico. In questo scenario, il “crash” indica una tensione che attraversa il momento del giudizio: uno slittamento attraverso cui il momento valutativo si distribuisce lungo sequenze decisionali più frammentate e meno riconoscibili.

In questo quadro, l’advertising costituisce un osservatorio privilegiato per analizzare tali dinamiche. La pubblicità rappresenta uno spazio in cui la produzione simbolica è strutturalmente intrecciata a vincoli temporali, esposizione reputazionale e responsabilità organizzative, e in cui la creatività è costantemente sottoposta a processi di valutazione espliciti e impliciti. L’integrazione di strumenti generativi nei workflow non sostituisce il giudizio umano, ma si inserisce nel circuito decisionale attraverso cui le proposte vengono approvate, rielaborate o scartate, intervenendo nelle modalità attraverso cui viene definito come legittimo, difendibile o opportuno.

Alla luce di queste trasformazioni, il contributo si interroga su come l’IA generativa redistribuisca il giudizio creativo e ridefinisca le condizioni di legittimazione delle narrazioni pubblicitarie. La domanda di ricerca che orienta l’analisi è la seguente: in che modo l’adozione di strumenti generativi riorganizza i processi decisionali attraverso cui i contenuti vengono selezionati e resi pubblici?

In questo senso, i modelli generativi operano come dispositivi infrastrutturali (Airoldi, 2024) in grado di orientare la producibilità e la riconoscibilità delle soluzioni. La riproducibilità statistica e la gestione del rischio organizzativo incidono sulle scelte creative più di quanto non emerga nel discorso professionale, partecipando alla definizione delle gerarchie del visibile e delle forme di legittimazione simbolica (Manovich, Arielli, 2024).

Adottando una prospettiva di creatività distribuita (Glăveanu, 2014), il lavoro interpreta l’autorialità come esito relazionale dell’interazione tra attori umani, infrastrutture algoritmiche e assetti organizzativi (Latour, 2005). Dal punto di vista metodologico, il lavoro si inserisce nel più ampio progetto di tesi di dottorato e combina una scoping review della letteratura internazionale su IA e creatività (Page et al., 2021) con una ricerca qualitativa attualmente in corso. Il disegno prevede circa 30 interviste in profondità a creative e creativi pubblicitari operanti in agenzie italiane; al momento della sottomissione ne sono state realizzate 11, i cui risultati preliminari informano l’analisi qui presentata.

I primi esiti evidenziano una tensione raramente tematizzata dagli attori, ma osservabile nelle pratiche organizzative: la selezione tende a distribuirsi lungo micro-decisioni iterative e parzialmente opache.

In questo senso, il “crash” indica una trasformazione strutturale del giudizio nella produzione culturale contemporanea: la responsabilità resta formalmente attribuita a soggetti identificabili, ma i processi che la precedono risultano sempre più mediati, opachi e infrastrutturali. In questo senso, l’analisi del campo pubblicitario consente di interrogare trasformazioni più ampie nella produzione culturale contemporanea.

In un contesto normativo in evoluzione, come quello delineato dall’AI Act europeo, tali dinamiche assumono rilievo pubblico, poiché incidono sulle modalità attraverso cui narrazioni e rappresentazioni contribuiscono a definire conflitti, vulnerabilità e gerarchie simboliche nello spazio sociale.

La crescente diffusione dei sistemi algoritmici nei settori artistici e creativi sta trasformando le condizioni di produzione, circolazione e legittimazione dei contenuti culturali. Non si tratta di un mero cambiamento tecnico: gli algoritmi intervengono nei criteri attraverso cui vengono definiti creatività, autorialità, valore e riconoscimento nello spazio pubblico (Gillespie, 2014; Hakopian, 2023). In quanto dispositivi socio-tecnici (Airoldi, 2024), contribuiscono a riorganizzare la distribuzione del visibile e a ridefinire le gerarchie che stabiliscono cosa e chi possa essere riconosciuto come legittimo (Rancière, 2004; Crawford, 2021). Tale redistribuzione non è neutrale: produce inclusioni ed esclusioni e genera asimmetrie che possono essere interpretate come conflitti simbolici attorno ai criteri di legittimazione e alle condizioni di riconoscimento nel campo artistico (Baradaran, 2024).

In questo quadro, l’arte si configura come osservatorio privilegiato delle tensioni prodotte dalla riorganizzazione algoritmica del valore culturale (Cotimbo et al., 2025). Emergono conflitti tra promesse di democratizzazione e nuove soglie di accesso, tra pluralizzazione degli immaginari e standardizzazione estetica, tra agency creativa e dipendenza da infrastrutture proprietarie. Collocandosi nel dibattito sulla piattaformizzazione della produzione culturale (Nieborg & Poell, 2018) e sul potere algoritmico (Bonini & Trerè, 2024), il contributo interpreta il campo artistico come un’arena in cui tali tensioni si traducono in controversie concrete attorno a visibilità, accesso e legittimazione (Zylinska, 2020; Caramiaux & Fdili Alaoui, 2022).

In tale orizzonte concettuale, la domanda che orienta l’analisi è la seguente: in che modo le infrastrutture algoritmiche incidono sui regimi di visibilità e sulle gerarchie culturali nel campo artistico, e quali pratiche critiche emergono per rendere visibili le esclusioni e le asimmetrie incorporate nei sistemi algoritmici?

L’analisi si basa su uno studio esplorativo condotto attraverso 35 interviste semi-strutturate in profondità ad artiste e artisti attivi nella scena contemporanea italiana, che integrano sistemi algoritmici nelle proprie pratiche. La selezione è avvenuta tramite ricerca desk e consultazione di storiche e storici dell’arte. Le interviste sono state analizzate con approccio tematico (Braun & Clarke, 2006) e codifica iterativa.

I risultati mostrano come l’impatto delle infrastrutture algoritmiche superi narrazioni semplificate di empowerment o sostituzione creativa, e si articoli lungo tre direttrici principali. La prima riguarda le condizioni di accesso. L’utilizzo di modelli complessi richiede risorse economiche, competenze specializzate e accesso a piattaforme proprietarie distribuite in modo diseguale, introducendo nuove soglie di ingresso e incidendo sulle possibilità effettive di produzione e circolazione delle opere. La seconda direttrice concerne le gerarchie incorporate nei dataset e nei modelli generativi. Le persone intervistate segnalano la ricorrenza di rappresentazioni genderizzate, eurocentriche o stilisticamente omogenee, che tendono a stabilizzare determinate norme estetiche, intervenendo nella configurazione del sensibile (Hakopian, 2023; Gillespie, 2024). La terza direttrice riguarda la trasformazione del lavoro creativo nel capitalismo di piattaforma, con tensioni tra potenziale inclusivo del digitale e rischi di intensificazione della precarietà (Ticona, 2022).

Nel loro insieme, questi risultati suggeriscono che i conflitti algoritmici nel campo artistico investono la ridefinizione dei criteri di legittimazione simbolica e delle condizioni di riconoscimento, anche professionale. È proprio su questo terreno che si collocano le pratiche artistiche analizzate, le quali non si limitano a subire tali riorganizzazioni. Una parte delle persone intervistate mette in atto strategie che rendono espliciti i meccanismi di classificazione, opacità e selezione propri dei sistemi algoritmici. Attraverso opere che espongono bias, distorsioni o automatismi, l’infrastruttura tecnica viene trasformata in oggetto di riflessione pubblica, riaprendo simbolicamente il conflitto attorno ai criteri di visibilità e legittimità.

In linea con i temi del convegno, il contributo propone di leggere l’arte come spazio in cui tale collisione non solo si manifesta, ma viene simbolicamente rielaborata, presentandosi come dispositivo critico capace di intervenire nella configurazione stessa del sensibile e del riconoscibile nell’ecosistema digitale.

La diffusione dell'Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) sta progressivamente accelerando la riconfigurazione dei mercati del lavoro, ridisegnando i confini tra agentività umana e automazione, tra lavoro cognitivo e produzione algoritmica (Bervar et al., 2026; Ghosh et al., 2025). Sebbene una parte dei lavoratori abbia integrato questi strumenti nella propria routine professionale, il processo non ha seguito una traiettoria lineare di adozione, ma si è articolato anche in modalità di uso selettivo, rifiuto argomentato e negoziazione tattica, rendendo il non-uso e l’uso parziale categorie analitiche centrali per comprendere la trasformazione in corso (Öztaş & Arda, 2025; Zirar et al., 2023). Attraverso la lente delle pratiche di resistenza algoritmica (Bonini & Treré, 2024), tali dinamiche possono essere interpretate come atti situati, intenzionali e carichi di significato (Wyatt, 2003; Baumer et al., 2015).

Il contributo, fondato su 35 interviste semistrutturate (ottobre 2025–gennaio 2026) con professionisti creativi italiani (illustratori, videomaker, musicisti, scrittori) che si definiscono Non-users o Half-users della GenAI (Banks, 2020; Hesmondhalgh & Baker, 2011), intende rispondere alle seguenti domande di ricerca:

1. Come si configurano le forme di rifiuto e resistenza alla GenAI tra i "Non-users" e gli "Half-users" del settore creativo?
2. In che modo questi professionisti ridefiniscono i confini del processo creativo e dell'autorialità attraverso pratiche di esclusione, limitazione e negoziazione dell'IA?
3. Quali strategie di protesta e delimitazione simbolica emergono nella resistenza alla GenAI, e come si articola il divario tra pratica individuale e mobilitazione organizzata?

Il campione è stato identificato inizialmente attraverso una ricerca mirata di profili professionali e successivamente ampliato tramite campionamento a valanga (Morgan, 2008). L'analisi tematica qualitativa ha integrato approccio deduttivo e induttivo: categorie iniziali estrapolate da domande di ricerca e quadro teorico (top-down), poi ampliate e riorganizzate alla luce dei pattern empirici emergenti (bottom-up, Braun & Clarke, 2021).

I risultati evidenziano come la principale linea di resistenza di Non-users e Half-users assuma una configurazione ontologica, toccando cioè la definizione stessa dell'atto creativo. La GenAI non è contestata per la sua efficacia tecnica (riconosciuta), bensì per l'assenza di "vissuto", corporeità ed esperienza emotiva situata. L'output, pur formalmente coerente, è descritto come impoverito, "senz'anima', "freddo".

La critica riguarda inoltre la legittimità stessa dell'IA nel nucleo generativo dell'opera. Dalle interviste emerge una concezione processuale della creatività: il valore dell'opera come inseparabile dal percorso che la produce. La ricerca, i tentativi, l'errore e i tempi di maturazione risultano elementi costitutivi dell'identità autoriale, mentre la compressione algoritmica e l'automatizzazione configurano una riduzione da "processo incarnato e riflessivo" a "sequenza di output ottimizzati". Tale sostituzione minaccia la continuità tra soggettività, processo e opera, dunque il fondamento dell'autorialità artistica stessa.

Su un piano etico-giuridico ed economico emergono preoccupazioni circa l'addestramento su opere senza consenso ("saccheggio stilistico"), l'opacità dei dataset e l’inefficacia dei meccanismi di opt-out, oltre alla preoccupazione che la compressione di tempi e costi produttivi porti a svalutazione e sostituzione professionale. Ulteriori criticità emerse riguardano bias culturali, disinformazione e impatto sistemico negativo a livello sociale.

Le forme di "resistenza" risultano frammentate e scarsamente istituzionalizzate. Nonostante iniziative associative, movimentazioni e proposte di certificazioni "100% human", non emerge un fronte unitario. Tra Non-users e Half-users prevalgono pratiche individuali: ritorno a modalità analogiche, esclusione esplicita dell'IA dal nucleo generativo, uso ancillare o solo strumentale, negoziazione ferma.

La "protesta" è riconosciuta come auspicabile, ma la partecipazione a forme organizzate di mobilitazione rimane limitata. La distanza dall'IA, dunque, non si traduce in un movimento compatto, ma piuttosto in processi diffusi di ridefinizione individuale dei confini dell'autorialità, attraverso cui ogni singolo professionista ricerca il primato del valore umano e processuale dell'atto creativo rispetto alla semplificazione messa in atto dalla mediazione algoritmica.