Negli ultimi nove giorni, su 10.871 nuovi feed podcast creati, circa 4.243 (ossia il 39%) erano probabilmente generati dall’IA. Il dato viene dal Podcast Index, la piattaforma open source che monitora l’ecosistema globale del podcasting. Dave Jones, che la gestisce, ha commentato la cifra nel suo stesso programma con una sintesi efficace: “È assurdo.”
Otto mesi fa, Inception Point AI aveva fatto discutere annunciando 3.000 episodi a settimana su 5.000 show. Il settore aveva risposto con scetticismo e ironia. Quei numeri, oggi, sembrano irrisori.
Al momento dell’intervista con Bloomberg, l’azienda aveva oltre 10.000 show attivi, aveva prodotto più di 2.500 nuovi show in tre settimane e pubblicato 877 nuovi programmi nelle 48 ore precedenti. Jeanine Wright, co-fondatrice, aveva già risposto alle critiche tenendo il punto allora. Oggi i fatti le danno ragione, almeno sul piano della scala.
Il fenomeno ha persino un nome: “podslop”. L’ha reso popolare Nicholas Thompson, amministratore delegato dell’Atlantic.
L’economia che spinge verso l’automazione
Chi produce questi contenuti lo fa seguendo una logica precisa. Adam Levy, imprenditore che aveva già trovato riscontro con un podcast generato dall’IA sui file Epstein, ha fondato un’azienda per industrializzare il processo.
La sua giustificazione è articolata e, almeno in parte, difficile da liquidare: “Ho trascorso molto tempo a osservare come l’economia dei media tradizionali rendesse sempre più difficile finanziare il tipo di reportage che richiede davvero che qualcuno si sieda a leggere 10.000 pagine di deposizioni prima di poter scrivere una singola frase informata. Ho capito come fare lo stesso lavoro in ore invece che in mesi”.
Dietro la retorica della democratizzazione dell’informazione c’è però anche una realtà più prosaica: produrre contenuti audio automatizzati costa poco, le piattaforme li accettano senza filtri efficaci e i circuiti pubblicitari li monetizzano senza distinzione. La combinazione crea un incentivo strutturale alla produzione di massa.
I podcast, le piattaforme e la monetizzazione
Il problema è anche economico. Molti di questi podcast vengono ospitati su servizi gratuiti che consentono l’accesso diretto ai circuiti pubblicitari programmatici, quei sistemi automatizzati che abbinano annunci a contenuti senza che un essere umano valuti cosa sta finanziando. Il risultato è che show interamente generati dall’IA possono generare ricavi pubblicitari fin dal primo episodio, senza alcun requisito di qualità o autenticità.
Spreaker, piattaforma di proprietà di iHeartMedia, è il caso più rappresentativo. Chiede agli utenti di dichiarare l’uso dell’IA ma consente comunque a quei programmi di aderire al suo mercato pubblicitario, che riconosce ai creatori il 60% dei ricavi.
L’approccio di RSS.com è diverso. La piattaforma ospita podcast gratuitamente ma per accedere alla pubblicità richiede un abbonamento a pagamento e almeno dieci ascoltatori negli ultimi trenta giorni. Se individua contenuti “spazzatura”, sospende la monetizzazione e avvia un’indagine interna. “Lasciare deliberatamente slop danneggerebbe l’ecosistema e la reputazione della nostra azienda”, ha scritto il co-fondatore Alberto Betella. “Se ci sfugge qualcosa, è un problema di scala, non di policy.” Una distinzione che però non risolve il problema di fondo: la scala, appunto, è già enorme.
Sul fronte delle grandi piattaforme di ascolto, Apple Podcasts richiede la dichiarazione esplicita quando una “parte sostanziale” dello show è generata dall’IA e vieta contenuti ingannevoli. Spotify non ha ancora prodotto linee guida specifiche sull’IA.
Il problema di definire la spazzatura
Prima ancora delle regole, c’è un problema di definizioni. Jones del Podcast Index e i suoi interlocutori nel settore si affidano a un criterio empirico: lo slop è quello che gli ascoltatori riconoscono quando lo sentono. Betella propone una definizione più operativa: “contenuti completamente automatizzati senza revisione umana”, con l’imprecisione come tratto distintivo.
Definire cosa costituisce un contenuto inaccettabile è il presupposto di qualsiasi sistema di moderazione efficace. Senza una definizione condivisa, ogni piattaforma applica criteri propri e gli incentivi economici tendono a orientare quei criteri verso la tolleranza, non verso la restrizione.
Quello che manca allora non è la consapevolezza del problema ma la mancanza di standard vincolanti. Né Spotify né le autorità di regolamentazione hanno prodotto norme con conseguenze reali per chi non le rispetta.
Le dichiarazioni volontarie funzionano finché chi le viola non ha incentivi sufficienti a ignorarle. In questo caso, quegli incentivi esistono e sono misurabili in ricavi pubblicitari. Nel frattempo, i podcast generati dall’IA continueranno ad arrivare. A migliaia, ogni giorno.
Fonte: Bloomberg
