Articolo 50: obblighi di trasparenza e divulgazione
Articolo 50 del regolamento sull'IA: chi deve segnalare i chatbot, marcare i contenuti generati dall'IA ed etichettare i deep fake, da quando, con eccezioni e sanzioni.
I fornitori e i deployer devono rendere noto l'uso dell'IA (articolo 50). Vale per i sistemi che interagiscono con le persone, generano contenuti sintetici, riconoscono emozioni o creano deep fake.
Dal 2 agosto 2026 gli obblighi si applicano ai sistemi di IA nell'UE, qualunque sia la loro classe di rischio. I fornitori di sistemi di IA generativa già immessi sul mercato hanno tempo fino al 2 dicembre 2026 per marcare i loro output. Le sanzioni possono arrivare a 15 milioni di EUR o al 3 % del fatturato mondiale annuo, se superiore (articolo 99). Per le PMI e le piccole imprese a media capitalizzazione il massimo è l'importo inferiore. Prossimo passo: verificate quale dei quattro obblighi riguarda il vostro sistema.
L'articolo 50, paragrafi da 1 a 4, fissa quattro obblighi: due per i fornitori, due per i deployer
Fornitori: informare le persone che interagiscono con un sistema di IA
I sistemi di IA destinati a interagire direttamente con persone fisiche, come i chatbot, devono essere progettati in modo da informare le persone che interagiscono con un sistema di IA. Non è necessario quando ciò risulta evidente dal punto di vista di una persona fisica ragionevolmente informata, attenta e avveduta, tenendo conto delle circostanze e del contesto di utilizzo. Sono esentati i sistemi di IA autorizzati dalla legge per accertare, prevenire, indagare o perseguire reati, fatte salve le tutele adeguate per i diritti dei terzi. L'esenzione non vale per i sistemi a disposizione del pubblico per segnalare un reato (articolo 50, paragrafo 1).
Fornitori: marcare i contenuti generati in modo che una macchina li rilevi
I fornitori di sistemi di IA che generano contenuti audio, immagine, video o testuali sintetici devono marcare gli output in un formato leggibile meccanicamente. Ciò include i sistemi di IA per finalità generali. La marcatura deve rendere gli output rilevabili come generati o manipolati artificialmente. La soluzione tecnica deve essere efficace, interoperabile, solida e affidabile nella misura in cui ciò sia tecnicamente possibile, tenendo conto dei costi e dello stato dell'arte. L'obbligo non vale per i sistemi che assistono solo l'editing standard o non modificano in modo sostanziale i dati di input né la loro semantica. Non si applica nemmeno quando la legge autorizza l'uso per accertare, prevenire, indagare o perseguire reati (articolo 50, paragrafo 2).
Deployer: informare le persone esposte al riconoscimento delle emozioni o alla categorizzazione biometrica
Un sistema di riconoscimento delle emozioni serve a identificare o inferire emozioni o intenzioni di persone fisiche sulla base dei loro dati biometrici (articolo 3, punto 39). Un sistema di categorizzazione biometrica serve ad assegnare le persone a categorie specifiche sulla base dei loro dati biometrici (articolo 3, punto 40). Non lo è il sistema la cui categorizzazione è accessoria a un altro servizio commerciale e strettamente necessaria per ragioni tecniche oggettive. I deployer di questi sistemi devono informare le persone esposte del funzionamento del sistema. Devono trattare i dati personali in conformità del GDPR (regolamento (UE) 2016/679), del regolamento (UE) 2018/1725 e della direttiva (UE) 2016/680, a seconda dei casi. Sono esentati i sistemi che la legge autorizza per accertare, prevenire o indagare reati, fatte salve le tutele adeguate per i terzi (articolo 50, paragrafo 3). Accanto a questo obbligo ci sono due divieti. Il riconoscimento delle emozioni sul luogo di lavoro e negli istituti di istruzione è vietato, salvo per motivi medici o di sicurezza (articolo 5, paragrafo 1, lettera f)). La categorizzazione biometrica per inferire razza, opinioni politiche, appartenenza sindacale, convinzioni religiose o filosofiche, vita sessuale o orientamento sessuale è vietata, con eccezioni limitate (articolo 5, paragrafo 1, lettera g)).
Deployer: rendere noti i deep fake e i testi generati dall'IA su questioni di interesse pubblico
Un deep fake è un contenuto di immagini, audio o video generato o manipolato dall'IA che assomiglia a persone, oggetti, luoghi, entità o eventi esistenti. A una persona apparirebbe falsamente autentico o veritiero (articolo 3, punto 60). I deployer devono rendere noto che tali contenuti sono stati generati o manipolati artificialmente. Per un'opera manifestamente artistica, creativa, satirica o fittizia, l'obbligo si limita a rivelare l'esistenza di tali contenuti in modo adeguato, senza ostacolare l'esposizione o il godimento dell'opera. I deployer devono rendere noto anche che un testo è stato generato dall'IA, se è pubblicato per informare il pubblico su questioni di interesse pubblico. Ciò non vale se una persona ha rivisto il testo e detiene la responsabilità editoriale della pubblicazione. Sono esentati gli usi autorizzati dalla legge per accertare, prevenire, indagare o perseguire reati (articolo 50, paragrafo 4).
Le informazioni devono essere chiare e raggiungere le persone al primo contatto
Le informazioni devono essere fornite alle persone interessate in maniera chiara e distinguibile, al più tardi al momento della prima interazione o esposizione. Devono essere conformi ai requisiti di accessibilità applicabili (articolo 50, paragrafo 5). L'articolo 50 non sostituisce i requisiti per i sistemi di IA ad alto rischio né gli altri obblighi di trasparenza del diritto dell'Unione o nazionale (articolo 50, paragrafo 6).
La Commissione incoraggia codici di buone pratiche sul rilevamento, la marcatura e l'etichettatura dei contenuti generati dall'IA. Se ritiene un codice inadeguato, può adottare un atto di esecuzione che stabilisce norme comuni (articolo 50, paragrafo 7).
Gli obblighi si applicano dal 2 agosto 2026; per la marcatura c'è un periodo transitorio fino al 2 dicembre 2026
L'articolo 50 si applica dal 2 agosto 2026 (articolo 113). I fornitori di sistemi di IA generativa immessi sul mercato prima di tale data devono adottare le misure necessarie per conformarsi all'articolo 50, paragrafo 2, entro il 2 dicembre 2026. Questo periodo transitorio deriva dall'articolo 111, paragrafo 4, inserito dal regolamento (UE) 2026/1744.
Il periodo transitorio riguarda solo l'obbligo di marcatura dell'articolo 50, paragrafo 2, e solo i sistemi immessi sul mercato prima del 2 agosto 2026. Gli obblighi dell'articolo 50, paragrafi 1, 3 e 4, non hanno alcun periodo transitorio.
Alcuni sistemi sono fuori dall'articolo 50
Il regolamento non si applica ai sistemi di IA quando e nella misura in cui sono usati esclusivamente per finalità militari, di difesa o di sicurezza nazionale. Vale anche per la loro immissione sul mercato e messa in servizio a tali fini (articolo 2, paragrafo 3). Non si applica ai sistemi o modelli di IA sviluppati e messi in servizio specificamente al solo scopo di ricerca e sviluppo scientifici (articolo 2, paragrafo 6). Non si applica alla ricerca, alle prove e allo sviluppo di sistemi o modelli di IA prima della loro immissione sul mercato o messa in servizio (articolo 2, paragrafo 8). Le prove in condizioni reali non rientrano in questa esclusione. Non si applica agli obblighi dei deployer che sono persone fisiche e usano sistemi di IA nel corso di un'attività puramente personale e non professionale (articolo 2, paragrafo 10). Per i sistemi di IA ad alto rischio (articolo 6, paragrafo 1) relativi a prodotti dell'allegato I, sezione B, il regolamento si applica solo in parte (articolo 2, paragrafo 2). Si applicano solo l'articolo 6, paragrafo 1, l'articolo 60 bis e gli articoli da 102 a 112. Gli articoli 57, 58 e 59 si applicano solo nella misura in cui i requisiti per l'IA ad alto rischio sono stati integrati in tale normativa. I sistemi di IA liberi e open source restano soggetti all'articolo 50 (articolo 2, paragrafo 12).
Le sanzioni possono arrivare a 15 milioni di EUR o al 3 % del fatturato mondiale
Le violazioni dell'articolo 50 possono essere punite con sanzioni fino a 15 milioni di EUR o al 3 % del fatturato mondiale annuo di un'impresa, se superiore. Base giuridica: articolo 99, paragrafo 4, lettera g). Per le PMI, comprese le start-up, e per le piccole imprese a media capitalizzazione il massimo è l'importo inferiore (articolo 99, paragrafi 6 e 6 bis). Queste ultime sono imprese che non rientrano più nella definizione di PMI (articolo 3, punto 14 ter). Una piccola impresa a media capitalizzazione è definita all'articolo 3, punto 14 ter con rinvio al punto 2 dell'allegato della raccomandazione (UE) 2025/1099, che fissa limiti dimensionali massimi.
Per due tipi di sistemi di IA, vigila e fa rispettare le norme solo l'Ufficio per l'IA. Sono i sistemi che un fornitore costruisce su un proprio modello di IA per finalità generali e quelli di piattaforme e motori di ricerca online di dimensioni molto grandi. L'articolo 75, paragrafo 1, lettera a) elenca le eccezioni per il primo tipo. L'Ufficio per l'IA è competente per i deployer solo se sono anche il fornitore.
Cosa fa Scanara per l'articolo 50
Una valutazione guidata dell'articolo 50
Scanara vi guida attraverso i quattro obblighi per il vostro sistema e registra le vostre risposte. Siete voi a decidere quali obblighi si applicano, con un consulente legale quando la posta in gioco lo richiede.
Controlli del codice basati su regole
La scansione del codice di Scanara applica regole sui meccanismi di informativa nelle interfacce di chat e nelle chiamate all'IA generativa. Rileva schemi standard dei framework più diffusi e può non rilevare codice non standard.
Modelli di documenti di informativa
Scanara genera da modelli documenti di informativa sull'articolo 50, in parte precompilati con le vostre risposte. Voi li completate e inserite le informative nel vostro prodotto.
Domande frequenti: chatbot interni, «evidente» e filigrane
L'articolo 50 si applica ai chatbot interni usati solo dai dipendenti?
Sì, se il chatbot è un sistema di IA destinato a interagire direttamente con persone fisiche, dipendenti compresi. L'informazione non è necessaria quando risulta evidente per una persona fisica ragionevolmente informata, attenta e avveduta, in base alle circostanze e al contesto di utilizzo (articolo 50, paragrafo 1). Un'etichetta chiara nell'interfaccia aiuta, ma il criterio è ciò che risulta evidente per quella persona.
Che cosa significa «evidente tenendo conto delle circostanze e del contesto di utilizzo»?
Il regolamento fissa un solo criterio (articolo 50, paragrafo 1). Deve risultare evidente dal punto di vista di una persona fisica ragionevolmente informata, attenta e avveduta, tenendo conto delle circostanze e del contesto di utilizzo. Non fornisce esempi. Come le autorità di vigilanza del mercato e i giudici applicheranno il criterio è una questione aperta, quindi in caso di dubbio informate.
La marcatura leggibile meccanicamente deve sopravvivere a modifiche o compressione?
L'articolo 50, paragrafo 2, richiede soluzioni efficaci, interoperabili, solide e affidabili nella misura in cui ciò sia tecnicamente possibile. Tiene conto dei limiti dei diversi tipi di contenuto, dei costi e dello stato dell'arte. Non indica alcuna tecnica né alcun test di resistenza: documentate quindi quale tecnica avete scelto e come l'avete testata.
Un sistema immesso sul mercato prima del 2 agosto 2026 deve marcare i contenuti?
Sì, ma più tardi: entro il 2 dicembre 2026 (articolo 111, paragrafo 4). Vale per i fornitori di sistemi di IA generativa immessi sul mercato prima del 2 agosto 2026, che devono rispettare l'articolo 50, paragrafo 2. I sistemi immessi sul mercato dal 2 agosto 2026 devono conformarsi fin dall'immissione.
Il dettaglio degli obblighi collegati
Articolo 13: requisiti di trasparenza
Tratta delle informazioni che i sistemi di IA ad alto rischio devono fornire ai deployer. L'articolo 50 si applica in aggiunta.
Pratiche di IA vietate: articolo 5
Elenca le pratiche vietate, compreso il riconoscimento delle emozioni sul lavoro e nell'istruzione.
Scadenze del regolamento sull'IA: calendario completo
Mostra tutte le date di applicazione del regolamento, compresi il 2 agosto 2026 e il 2 dicembre 2026.
Scanara prepara evidenze dai vostri repository
Scanara legge i vostri repository GitHub collegati ed esegue scansioni basate su regole per individuare pattern comuni di IA e machine learning. Può non rilevare il codice non standard. Separatamente genera bozze di documentazione a partire da modelli e dalle vostre risposte alle valutazioni, come evidenze per il vostro lavoro di conformità. La classificazione la decidete voi.