Una filigrana che dipende dalle impostazioni cambia il modo di leggere l’articolo 50 dell’AI Act. Per le imprese che costruiscono sulle API conta sapere quali chiamate restano marcate.
Il 31 ottobre 2026 The Decoder ha riferito che Anthropic ha scritto ai clienti dell’API per annunciare la filigrana testuale su quattro modelli già in commercio: Claude Mythos 5, Opus 4.7, Opus 4.6 e Sonnet 4.6. L’avvio è indicato al 3 novembre. Su Opus 4.6 e Sonnet 4.6 il marchio compare solo se tre parametri di campionamento restano ai valori predefiniti, e la differenza pesa per chi deve rispondere all’articolo 50 del Regolamento (UE) 2024/1689.
Secondo la ricostruzione di The Decoder, la filigrana è un modello impercettibile nella scelta delle parole. Anthropic la descrive come neutra su significato e qualità, priva di caratteri o token aggiuntivi e di informazioni sull’utente. Opera a livello di modello, quindi vale anche su AWS, Google Cloud e Microsoft Foundry, con un rilascio su Bedrock che può richiedere alcuni giorni in più. La tecnica è una variante di SynthID per il testo, sviluppata da Google DeepMind.
La condizione sui parametri è il dato nuovo. Su Opus 4.6 e Sonnet 4.6 il marchio si applica se temperature, top_p e top_k hanno i valori predefiniti, e la modifica anche di uno solo basta a escluderlo. L’API restituisce una risposta identica nella forma, con errori e avvisi assenti. Anthropic raccomanda ai clienti che si affidano alla filigrana per la propria conformità di mantenere quei valori. Per Mythos 5 e Opus 4.7 l’e-mail riportata omette l’avvertenza, e The Decoder ne deduce che la marcatura valga a prescindere dalle impostazioni: è una sua inferenza.
Lo stato documentale richiede prudenza. La pagina di supporto di Anthropic sulla marcatura dei contenuti, consultata il 2 novembre, elenca ancora i quattro modelli tra quelli con sole credenziali C2PA, dichiara che Anthropic sta aggiungendo filigrane ai modelli rilasciati prima del 2 agosto 2026 e tace sia la data di avvio sia la condizione sui parametri. L’e-mail resta riservata ai clienti, quindi la data del 3 novembre e la regola sui parametri poggiano su un resoconto di seconda mano.
Una filigrana statistica agisce sul modo in cui il modello estrae le parole. I parametri di campionamento governano la stessa estrazione, e la lettura tecnica più naturale è che il segnale richieda una configurazione di decodifica stabile. È un’interpretazione coerente con il funzionamento di queste tecniche, e Anthropic ha fornito soltanto l’indicazione operativa.
Il caso pratico è frequente. Molte pipeline aziendali abbassano la temperatura per ottenere risposte ripetibili in riassunti ed estrazioni di dati. Un testo generato con quelle impostazioni su Opus 4.6 o Sonnet 4.6 esce privo di marchio, e il sistema continua a funzionare come prima.
L’articolo 50, paragrafo 2, impone ai fornitori di sistemi che generano testo sintetico di marcare gli output in un formato leggibile da macchina e rilevabile. Secondo l’analisi di Paul Weiss, tra i fornitori rientra anche chi sviluppa un’applicazione sopra modelli di terzi. Il codice di buone pratiche della Commissione indica almeno due tecniche combinate, esonera i testi sotto circa 200 token e prevede una sola tecnica per il testo libero. I deployer devono invece etichettare i testi generati su temi di interesse pubblico, con l’eccezione dei contenuti sottoposti a controllo editoriale umano.
La finestra concessa dal Digital Omnibus ai sistemi già sul mercato prima del 2 agosto 2026 si chiude il 2 dicembre 2026, mentre l’interoperabilità delle filigrane è attesa per il 2 febbraio 2027. Le sanzioni raggiungono il maggiore fra 15 milioni di euro e il 3 % del fatturato mondiale annuo. Il quadro di partenza è nel deep del 6 ottobre di questa sala stampa, dedicato all’avvio di textGrain di OpenAI.
I tre grandi fornitori seguono modelli di governo diversi. OpenAI marca di default ChatGPT e Codex in Europa e lascia la scelta ai clienti API. xAI, secondo la propria documentazione, attiva dal 7 novembre la filigrana di default su sette modelli Grok via API, con opt-out riservato agli amministratori del team e un’intestazione di risposta, x-watermark, che indica se il singolo output è marcato. Anthropic applica il marchio a livello di modello, con la condizione sui parametri per due modelli.
La differenza riguarda la verificabilità. Con xAI il cliente legge l’esito risposta per risposta. Per Anthropic le fonti consultate descrivono un’API di rilevamento in anteprima privata per organizzazioni idonee, e resta da chiarire se il cliente disponga di un indicatore equivalente. Sul piano della qualità del testo, John Gruber osserva che ogni sinonimo porta una sfumatura diversa e che scegliere le parole in base a una chiave riduce la precisione. Artificial Lawyer segnala che gli studi legali con clienti contrari all’uso dell’IA potrebbero vedere il marchio scoperto. Sono osservazioni di commentatori, utili come spunti di controllo.
Il calendario ordina le verifiche. Il 3 novembre è la data indicata per l’avvio sui quattro modelli Anthropic, il 7 novembre parte la filigrana di xAI, il 2 dicembre chiude la finestra per i sistemi già sul mercato e il 2 febbraio 2027 arriva l’interoperabilità.
Prima di queste date, tre controlli valgono con qualsiasi fornitore. Il primo è l’inventario delle chiamate API che producono testo destinato all’esterno, con l’elenco dei parametri di campionamento personalizzati. Il secondo è la richiesta scritta al fornitore su quali modelli e quali configurazioni risultano marcati. Il terzo è la valutazione, con un consulente legale, se l’impresa agisca da fornitore o da deployer per ciascun flusso.
La domanda aperta riguarda il significato di «affidabile» nell’articolo 50: una marcatura che dipende dalle impostazioni del cliente potrà soddisfare il requisito, oppure i regolatori chiederanno un segnale indipendente dalla configurazione?